银行争夺零售信贷“入口” 获客导流平台暗战汹涌

　　本报记者 陈植 上海报道“没想到今年寻求合作的银行特别多。”5月3日，一家消费金融导流获客平台负责人张凯（化名）感慨说。今年以来，每周他都要与数家银行洽谈消费金融产品导流获客方面的合作。

　　在他看来，这背后，是互金监管趋严令众多P2P平台业务规模增长受到限制，让银行看到进军消费金融市场的新契机。为此不少银行通过与他们合作寻求批量获客，加快消费金融业务的市场布局。

　　令他惊讶的是，与寻求合作银行日益增多“如影随形”的，是导流获客平台数量悄然骤增——除了百融金服、融之家、融360等传统平台纷纷加快相关业务布局，不少现金贷机构也纷纷转型获客导流平台。

　　“各家平台都在争夺与银行合作的机会。”张凯直言。通过与银行合作，一方面能给导流获客平台带来相对稳健的现金流；另一方面相关业务操作流程更加合规，奠定业务持续发展的基础。

　　不过，这激发导流获客平台在技术输出、合作模式变革等方面开展一系列激烈暗战。

　　合作模式呈“两极分化”

　　张凯发现，随着合作银行日益增多，他所在的导流获客平台面临一个“幸福的烦恼”——当借款人上门寻求借款时，他们该优先推荐哪家银行消费金融信贷产品。

　　记者多方了解到，通常平台会采取两种方式，一是列出所有银行信贷产品的相关信息，让借款人自主浏览选择；二是通过用户需求的算法模型，根据用户自身信用记录、还款能力、借款获取时间等信息，由平台协助推荐合适的产品。

　　张凯坦言，为了加深与银行的合作关系，有时他们会优先向借款人推荐一些获客佣金较高，或与合作关系相对亲密的银行信贷产品。

　　“毕竟，很多银行信贷产品同质化程度比较高，很多借款人急需借款用钱，也不大会耐心比较各家银行信贷产品的细微差异。”他解释说。

　　融之家联合创始人兼CEO张建梁5月3日向记者指出，表面上各家银行信贷产品相似度很高，但只要风险定价、额度、借款场景存在差异，其面向的用户群体截然不同。

　　“以信用卡代偿为例，年化利率18%的消费金融产品与年化利率21%的同款产品之间，存在着完全不同的客群。”他指出。这也是众多互金平台涉足信用卡代偿业务，很少发生为争夺客户打价格战的现象。

　　在他看来，这某种程度推动导流获客平台与银行的合作模式出现新的变化，比如双方通过联合建模等方式，为特定消费金融产品开启批量导流模式。

　　张凯告诉记者，此前他所在的平台曾做过类似尝试，一是与某股份制银行开展合作，针对世界500强、公务员等借款人提供年化利率7%-10%，授信额度逾30万元的个人消费金融贷款产品，二是与城商行合作，专门针对股份制银行遴选下来的“非优质用户”，提供低利率的信用卡代偿产品。

　　他直言，这倒逼导流获客平台与银行的合作模式正出现两极分化——不少借款人用户数量庞大的平台纷纷与银行开展联合建模，为特定信贷产品提供批量式精准导流服务；一些用户数量偏低的平台则只能延续线性获客的合作方式，即通过将借款人推荐给合作银行，收取相应的获客佣金收入。

　　“事实上，银行对提供批量导流的合作平台也设定较高的准入门槛。”张建梁表示，一方面导流获客平台需拥有逾千万借款人用户，便于银行从中选取不同类型借款人设计差异化消费金融产品，进一步提高精准获客能力与转化率；另一方面平台还需对海量用户还款能力、欺诈行为等金融特征进行梳理，形成特定客群的风控模型，协助银行优化风控模型。

　　“考虑到用户流量正向行业头部平台集中，未来合作模式的分化还将持续。”张凯直言。但他发现，不少由现金贷转型而来的导流获客平台正意识到此前客户类型单一（多以蓝领为主），因此他们不惜重金向P2P平台“购买”用户数据以扩充用户规模，从而得到与银行合作的机会。

　　考验平台精细化运营能力

　　在业内人士看来，不少获客导流平台之所以积极寻求与银行开展合作，一个重要原因是弥补现金贷业务被叫停后的业务收入“缺口”。

　　张凯向记者坦言，由于现金贷利率较高，此前不少现金贷机构对获客导流平台开出的导流获客佣金相对丰厚——通常后者成功“推荐”一位借款人，按照其借款额度能得到100-500元不等的佣金提成。如今现金贷业务被叫停，导流获客平台的获客佣金相比以往下降了约40%-50%。

　　“因此不少导流获客平台不得不缩衣减食了一段时间。”他直言。不过，对于银行合作收益能否填补现金贷业务叫停的收入“缺口”，他却持谨慎乐观态度。

　　近期他听说某城商行与一家获客导流平台签订协议，双方联合建模为银行消费金融贷款产品提供批量导流服务。这款产品计划一年放贷10亿元，创造约1亿元利息收入。但是，只有这款信贷产品年化坏账率低于1%，这家获客导流平台才能获得相当于15%利润提成的导流收入，否则这笔收益将优先用于核销坏账。

　　在张建梁看来，这考验着导流获客平台的优质借款人客户遴选能力。通常情况下，导流获客平台会从资金成本、产品利率、额度、覆盖区域及产品推广模式等多个维度，进行先期设定，再根据用户的职业、收入等借贷资质开展精准定向与筛选，进而推荐最合适的银行消费金融产品。这背后，是一整套基于人工智能、大数据分析的算法模型在发挥“作用”。但在实际操作过程中，各个导流获客平台的算法不一，导致其导流精准性与风险控制效果参差不齐。

　　“只有用户基础足够多，数据样本量足够大时，这套算法模型才会变得越来越准确。”张建梁指出。但这意味着平台需要持续投入大量资金资源提升算法技术能力，相应业绩能否尽早进入良性发展，对平台精细化运营能力要求极高。

　　“此外，银行还关注导流获客平台能否通过新技术解决催收痛点。”他透露。目前融之家正尝试用区块链技术存储借款人借款凭证，一旦后者发生还款违约，平台就可以利用区块链信息不可篡改特性，向法院申请强制执行，要求借款人尽早还款。

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