火爆全球的DeepSeek如何看待中國助貸行業？

“00后大學生人均2.7個借貸APP，95后白領每月工資到賬即被15個平臺瓜分。統計局說居民杠桿率 62%，但花唄們創造的‘隱形杠桿’早已讓真實負債率突破天際--畢竟現在連買杯奶茶都能‘分3期免息’。”

這是DeekSeek用了一段幽默的話這樣評價“全民借貸”的現象。

針對“科技盡頭是放貸”現象，DeepSeek這樣說：

“這些穿著科技外衣的‘數字當鋪’們，正在用算法重構金融秩序；

螞蟻集團用310模式(3分鐘申請1秒放款0人工)締造萬億信貸帝國，花唄借唄ABS融資玩得風生水起；

京東數科把白條塞進618每個購物車，甚至給寵物用品都配上毛孩子專屬分期；

美團月付把外賣訂單變成授信依據，‘點30單黃燜雞即可解鎖5萬額度’的都市傳說正在變成現實；

結語：當我們談論‘大廠放貸’時，本質上是在見證場史無前例的社會實驗--用機器學習替代風控模型，用流量紅利置換金融風險。這些穿著科技馬甲的金融游戲，既創造了普惠金融的幻象，也埋下了系統性風險的種子。或許該重溫銀保監會領導的金句:‘金融科技必須回歸科技支撐金融的本質，而不是金融利用科技的外衣。’畢竟，當所有互聯網公司都變成銀行，誰來繼續書寫真正的科技創新故事呢?”

那么，DeepSeek是如何看待助貸行業發展的呢？

我們與DeepSeek聊了聊以下幾個問題：

1、如何看待當下助貸市場，面臨哪些困境？

2、助貸會被監管“逼死”嗎？

一、如何看待當下的助貸市場?市場正面臨哪些困境?

deepseek首先從監管、資金、技術和客群幾個方面，總結了助貸市場的幾大特征：

1、監管重塑行業格局

DeepSeek：“141號文”后助貸業務被納入持牌經營框架，聯合貸比例限制(如30%出資比例)征信”斷直連”等政策推動業務模式重構頭部平臺加速向技術輸出轉型。

典型案例:某頭部平臺通過設立征信子公司承接數據服務，將助貸業務毛利率從45%壓縮至28%，但技術服務費收入占比提升至35%。

2、技術驅動的效率競爭

DeepSeek：2023年行業平均審批時效已縮短至8秒(2020年為32秒)，但邊際效率提升空間收窄，AI風控的”黑箱化”與可解釋性矛盾凸顯。

3、客群結構遷移

DeepSeek：優質客群(FICO)參透率超80%，市場向次優客群(620-720)下沉，但逾期率V型反彈(2023年Q2行業M1+逾期率2.1%，同比上升0.4pct)。

4、資金端成本分化

DeepSeek：頭部機構ABS發行利率降至3.8%(2021年峰值5.2%)，但區域性銀行受資本充足率約束，助貸資金成本仍維持在6-8%。

而針對當前助貸市場面臨的主要困境，deepSeek則從市場、合規、技術、資產質量、盈利模式、消費者權益爭議等幾方面做出了考慮：

1、政策與合規壓力

DeepSeek：監管趨嚴：2021年《征信業務管理辦法》和《關于規范商業銀行互聯網貸款業務的通知》出臺，明確要求金融機構獨立承擔風控責任，限制助貸平臺直接參與核心信貸環節(如聯合貸款比例限制)。

數據合規風險:《個人信息保護法》和《數據安全法》實施后，平臺通過用戶數據畫像、聯合建模等方式獲取信息的成本大幅增加，部分場景甚至面臨合法性爭議。

2、數據孤島與技術瓶頸

DeepSeek：頭部互聯網平臺(如螞蟻、騰訊)憑借場景優勢壟斷數據資源，中小助貸機構因缺乏多維數據導致風控模型有效性下降。

傳統金融機構對第三方模型的依賴與自身技術能力不足的矛盾凸顯，部分合作出現“模型黑箱化”問題。

3、資產質量與風險傳導

DeepSeek：經濟下行周期中，消費金融和小微企業貸款不良率攀升(如2022年部分助貸平臺不良率超過5%)部分平臺通過ABS轉嫁風險，加劇金融市場系統性隱患。

部分機構為追求規模，降低風控標準(例如“零首付”消費貸)，導致共債風險擴散。

4、盈利模式脆弱性

DeepSeek：監管要求降低綜合貸款利率(例如IRR不超過24%)，壓縮服務費空間，部分平臺凈利潤率從15%以上降至5%以內。

金融機構議價能力增強，助貸平臺從“流量分成”轉向“技術服務費”，但技術投入成本高(如AI建模、區塊鏈應用)，短期難以平衡。

5、消費者權益爭議

DeepSeek：暴力催收、過度營銷等問題頻發，2022年銀保監會通報的互聯網貸款投訴中，超40%涉及助貸平臺。

客群下沉導致長尾用戶過度負債，部分用戶實際年化利率通過服務費、保險等形式突破監管紅線。

未來助貸行業合作模式變化及對各方收入影響

DeepSeek：合作模式變化

助貸行業現狀對未來各方收入影響

1、助貸平臺

DeepSeek：短期承壓：數據合規成本上升，分潤比例可能下降，部分依賴高利率覆蓋風險的平臺收入銳減。長期分化:技術能力強的頭部平臺(如360數科、樂信)通過輸出SaaS服務獲得穩定收入;中小平臺或被淘汰。

2、金融機構

DeepSeek：成本結構優化：初期科技投入增加，但長期可降低獲客與風控邊際成本，壞賬率下降提升凈利潤收入來源擴展，借助助貸技術觸達長尾客戶，但需平衡自主風控能力與外部合作依賴度。

3、第三方服務商

DeepSeek：征信機構、云計算服務商、隱私計算技術公司受益于合規需求，收入增長空間顯著。

二、助貸會被監管“逼死”嗎？

這個問題下，DeepSeek認為，監管不會“逼死”所有助貸平臺，但會加速行業洗牌，推動“適者生存”。以下是幾個關鍵點：

1、頭部平臺轉型求生

DeepSeek：技術驅動的頭部平臺（如360數科、樂信）通過輸出風控SaaS服務、申請征信牌照（如樸道征信）等方式，從“流量分成”轉向“技術服務費”，實現合規化轉型。

案例：某頭部平臺通過設立征信子公司，將技術服務費收入占比提升至35%，抵消了助貸業務毛利率下滑的影響。

2、中小平臺面臨淘汰壓力

DeepSeek：

a）依賴高利率覆蓋風險或缺乏技術能力的平臺，因數據合規成本上升、分潤比例下降（部分凈利潤率從15%降至5%），可能被市場淘汰。

b）監管要求金融機構獨立承擔風控責任，中小機構若無法提供透明化模型或合規數據服務，將失去合作機會。

3、技術破局與合規紅利

DeepSeek：

a）隱私計算技術（如聯邦學習）成為關鍵，平臺可在不共享原始數據的前提下完成聯合建模（如微眾銀行的FATE框架），既滿足《數據安全法》要求，又維持風控能力。

b)持牌化（征信、小貸牌照）成為“入場券”，頭部平臺通過牌照綁定或股權合作，降低政策風險。

4、未來趨勢：強者愈強

DeepSeek：

a)行業集中度提升，預計未來3-5年無核心技術的平臺加速出清，頭部機構憑借“合規+技術+數據”閉環占據主導。

b)資金成本因合規性溢價可能降低1-1.5%，但技術投入（如AI、區塊鏈）將成為競爭壁壘。

DeepSeek：結論：監管并非“一刀切”，而是推動行業從粗放擴張轉向精細化運營。最終存活下來的平臺需兼具合規底線、技術創新能力及與傳統金融機構的深度協同，而非單純依賴監管套利。