断直连新规冲击波：助贷行业遭遇新变局 隐私计算技术或“大显身手”

　　“我们正加紧与持牌征信机构签订合作协议，力争尽早满足断直连相关监管要求。”一位国内中等规模助贷机构负责人向记者直言。

　　所谓“断直连”，是7月初央行征信管理局给多家网络平台下发通知，要求后者与金融机构开展引流、助贷、联合贷等业务合作时，不得将个人用户主动提交的信息、平台内产生的个人信息、从外部获取的个人信息，以申请人信息、身份信息、基础信息、个人画像评分信息等名义，直接提供给金融机构。

　　业界普遍认为，这意味着网络平台与金融机构在个人信息分享方面将遭遇“断直连”。

　　“尽管这项政策旨在加强个人信息保护，防止个人信息被过度收集、滥用、发生泄露，对助贷行业而言，其业务模式与操作流程势必遭遇不小的变革。”这位国内中等规模助贷机构负责人表示。此前，部分助贷机构向中小银行提供获客引流、风控初筛等服务同时，会将借款人部分信息与银行分享以提升后者的风控效率，但在“断直连”新规下，这种操作显得不再合规。

　　“如今我们最担心的是，若无法与持牌征信机构快速达成合作，助贷业务将变得寸步难行。”他坦言。

　　记者多方了解到，7月以来，众多助贷机构纷纷力争与征信机构快速达成合作，构建“网络平台—征信机构—金融机构”的个人信息合规分享模式。然而，业务规模、合规能力、股东背景、行业地位等方面的差异，决定了助贷机构截然不同的遭遇。

　　具体而言，行业头部助贷机构凭借自身行业地位、合规水平与经营规模，更容易满足持牌征信机构的合作准入门槛；相比而言，中小助贷机构在这方面的实力相对偏弱，可能会被持牌征信机构“挡在门外”，甚至部分中小助贷机构会担心数据业务整改带来额外的成本增加与信贷服务效率下降，导致业务发展受到加大制约。

　　“所幸的是，相关部门鉴于数据业务的梳理与整改的复杂性，或将个人信息断直连业务整改截止时间定在2022年底，给予相对宽裕时间完成数据业务与助贷模式的改造。”一位中小助贷机构人士向记者透露。目前他们还考虑择参股投资持牌征信机构，以更快速度构建“平台一征信机构-金融机构”模式，实现助贷业务的平稳过渡。

　　助贷机构寻求征信合作遭遇“截然不同”

　　一家大型助贷机构运营总监曾强（化名）表示，在断直连新规出台后，他所在的助贷机构已着手落实个人信息的“断直连”。一是在个人消费贷款申请环节，他们通过贷款申请人的授权，向持牌征信机构调取其以往征信记录，形成风控初筛结论提供给银行，作为后者信贷决策的一项依据；二是他们与银行全面暂停个人数据信息的“共享合作”，以满足相关监管要求。

　　在他看来，断直连新规对他们的业务冲击相对较小。毕竟，此前他们与征信机构已开展合作，由持牌征信机构经用户授权提供个人征信记录，逐步降低助贷机构与银行“共享”个人数据的频率与覆盖面。

　　如今，他们正围绕“断直连”新规进一步调整业务流程，以往持牌征信机构的个人征信记录先转给助贷机构，由后者形成风控初筛结论再提供给银行，如今他们通过输出“征信风控模型”，令银行可以接收相关个人征信记录形成风控初筛结论，以秒级速度完成信贷决策。

　　曾强坦言，此前机构内部一度担心断直连新规将会影响业务收入，但经过这段时间业务整改，这种担心反而是“杞人忧天”。毕竟，助贷机构不靠卖数据赚钱，而是获取获客引流与风控初筛的服务费，只要借款用户数量与复借率持续增长，相应业务收入即便扣除征信数据调取新增成本，也基本维持以往的增速。

　　记者多方了解到，中小助贷机构感受到截然不同的断直连新规冲击。

　　多位中小型助贷机构人士直言，目前他们正与持牌征信机构洽谈合作，但后者对助贷机构股东背景、业务规模、资本实力、系统投入、技术支持、合规运营等方面的要求较高，导致合作协议迟迟没能“落实”。

　　“仅股东背景一项，我们就被挡在门外。”上述中小助贷机构人士透露，目前持牌征信机构希望合作助贷机构能拥有上市公司、行业大型企业等股东背景，但他们股东主要以民营资本为主，无形间处于“劣势”，这迫使他们先寻求有实力的资本入股，再加快落实与征信机构的合作谈判，甚至在必要时，他们愿意出资参股征信机构，以快速推进业务合作。

　　令他担心的是，若迟迟不能构建“网络平台—征信机构—金融机构”的合规操作模式，平台助贷业务将难以维系。

　　“此外，我们发现合规操作可能会带来额外业务开支与服务效率下滑。”他直言。相比行业头部助贷机构通过规模效应降低征信合作操作成本，中小助贷平台只能内部消化征信合作所带来的新成本开支，导致助贷业务利润率将下滑1-2个百分点。一旦此举导致助贷业务利润率低于预期，股东方可能会决定放弃助贷业务。

　　多位助贷行业人士指出，断直连新政有可能触发助贷行业集中度提升——即行业头部平台凭借与征信机构的快速合作，获得更广阔的市场发展空间；中小平台则因为成本上升、征信机构合作准入门槛难满足、数据业务整改难度大等问题选择离场。

　　“需要注意的是，断直连新规没有改变助贷业务的产业链分工与操作逻辑——金融机构拥有牌照资质和资金优势，行业头部助贷平台拥有庞大的获客渠道与信贷资产获取优势，双方依然可以形成优势互补。”曾强表示。

　　隐私计算技术“大显身手”？

　　在积极引入征信机构构建“网络平台—征信机构—金融机构”合规操作模式同时，助贷机构与银行之间正在探索如何发挥隐私计算技术优势，试水个人数据信息的“合规”分享。

　　曾强向记者透露，这背后，一是银行业时常需要助贷机构提供一些数据，作为验证与优化其个人零售信贷风控模型的依据；二是此前部分中小银行在构建个人零售信贷风控模型时，助贷机构也参与风控建模合作，当风控模型需要迭代升级时，银行需要助贷机构提供更全面的数据进行风控模型参数优化，从而提升风控效率。

　　“在断直连新政下，双方彼此直接分享数据肯定行不通。”他直言。因此，隐私计算技术成为一种新的操作路径。

　　所谓隐私计算，主要由差分隐私、同态加密、多方安全计算、零知识证明、可信执行环境、联邦学习等技术组成，在相关个人数据不出“助贷平台端”与“银行端”的情况下，由双方提供大量脱敏化、结构化数据，凭借各自的大数据分析能力进一步完善用户画像，从而帮助银行提升风控效率。

　　“隐私计算技术的核心，就是银行与助贷机构在不知道客户具体敏感信息的情况下，使用大数据分析等技术，对这些脱敏化、结构化数据进行比较验证，结合自身对客户消费行为、消费特征的数据积累与洞察，从而判断出脱敏化结构化数据背后的客户是谁。”曾强透露。目前，他们与个别中小银行的隐私计算技术合作初见成效——这些银行在无法获取借款人敏感信息的情况下，通过隐私计算技术，能够相对精准地掌握不少客群的消费行为、消费特征与风控侧重点，从而优化了风控模型，令逾期率较去年有明显下降。

　　记者了解到，不是各家银行都愿引入隐私计算技术。比如部分城商行担心隐私计算技术合作会面临数据确权与安全问题，因此他们要求助贷平台一方面先确保脱敏化、结构化数据拥有明确的权属关系材料，另一方面提供相关技术确保相关数据结论不会被“复制”与“转售”，以免出现数据过度违规使用问题。

　　“尽管我们内部认为这些银行过于谨小慎微，但为了顾全合作大局，我们正致力于引入新技术打消银行上述顾虑。”曾强指出。目前他们正尝试使用区块链+隐私计算技术，有效解决数据确权、过程可信与追踪溯源等问题，说服这些银行着手推进隐私计算技术合作，实现数据合规共享以提升风控效率。

　　他直言，银行助贷业务风控效率能否持续提升，对助贷机构巩固彼此业务合作关系有着极其重要的意义。目前，众多银行在选择助贷合作伙伴时，一看后者能带来多大的获客引流与存量客户激活量，二看后者能否协助银行信贷风控效率实现显著提升。