【首席對話】宋科：強監管下，大科技信貸如何重新定義小微融資

歐陽曉紅/文

當金融秩序進入強監管階段，大科技信貸也面臨重新定義。

4月2日，公安部經濟犯罪偵查局、國家金融監督管理總局稽查局召開視頻會議，聯合部署開展新一輪金融領域“黑灰產”違法犯罪集群打擊工作，強調聚焦整治非法存貸款中介、非法網貸平臺和助貸機構等，同時提出推動完善金融服務，最大限度消除金融“黑灰產”的滋生土壤。

3月15日，國家金融監督管理總局與中國人民銀行聯合發布《個人貸款業務明示綜合融資成本規定》，自2026年8月1日起施行。新規要求貸款人全面、透明地向借款人披露個人貸款的綜合融資成本。隨著金融“黑灰產”整治進一步推進與個人貸款息費透明化落地，數字信貸、助貸與小微融資正在經歷一輪更深層次的秩序調整。

近期，由中國人民大學國際貨幣研究所（IMI）副所長、財政金融學院教授宋科、北京化工大學經濟管理學院講師劉家琳、中國人民大學財政金融學院教授錢宗鑫及北京大學國家發展研究院教授黃卓合作完成的研究《貨幣政策不確定性與大科技信貸》正式發表。該研究基于2017年1月至2019年7月中國20萬家小微企業數據，實證分析了貨幣政策不確定性對小微企業大科技信貸的影響，并提出“風險緩釋效應”“數字抵押品”等概念。

大科技信貸指金融科技公司利用互聯網平臺收集海量信息，并通過人工智能和機器學習算法進行風險評估，從而為小微個體提供信貸的新型業務模式。對于當前助貸整改、數據濫用、息費透明以及“薄數據”小微企業可能面臨的融資收縮等問題，研究文章作者之一宋科接受了經濟觀察報的專訪。

我們試圖追問的是，當金融“黑灰產”被清理、灰度盈利被壓縮之后，真正依靠數據和技術降低信息不對稱的大科技信貸，是會變得更難做，還是會更接近它本該有的樣子？

數字足跡

經濟觀察報：你們的研究文章提出，大科技平臺可通過“數字足跡”緩解信息不對稱，提高小微企業信貸可得性；互聯網平臺能降低貨幣政策不確定性對企業大科技信貸可得性的負向沖擊，發揮“風險緩釋效應”。近期，監管部門約談助貸機構，直指營銷誘導、息費不透明、暴力催收等亂象。這樣的現實，是否會侵蝕甚至抵消研究中所說的“風險緩釋效應”？

宋科：這實際上觸及了我們研究成立的核心前提。我們在論文中所論證的“風險緩釋效應”，底層邏輯是：互聯網平臺通過真實的交易數據、經營行為數據等“數字足跡”，更精準地評估小微企業信用狀況，從而在貨幣政策不確定性上升時，幫助那些缺乏傳統抵押品、但經營質量良好的企業維持信貸可得性。這一效應成立的前提是數據真實性、風控模型科學性以及定價合理性。

近期，監管部門揭示出的亂象，確實可能侵蝕這種“風險緩釋效應”。當助貸機構的商業模式從“基于數據的精準風控”偏移到“基于流量的過度營銷”時，其本質就不再是“風險緩釋”，更可能變成一種“風險制造”。不過，這并不意味著研究結論被否定，而是說明現實中部分機構偏離了大科技信貸應有的運行邏輯。

經濟觀察報：沿著這一邏輯，平臺掌握的“數字足跡”既可能成為小微企業的“數字抵押品”，也可能反過來異化為新的約束甚至“收割工具”。你如何理解這種“雙刃劍”效應？

宋科：我們在論文中提出“數字抵押品”的概念，其核心含義是：小微企業在互聯網平臺上長期積累的交易流水、經營數據、信用記錄等，可以替代傳統固定資產抵押，成為獲取信貸的信用基礎。我們的實證結果表明，線上小微企業的大科技信貸可得性受貨幣政策不確定性的影響較小，且不受數字或傳統抵押約束的制約。

但“數字抵押品”的價值實現有一個前提，就是企業愿意且放心地進行數字化經營。如果平臺利用數據優勢降低信息不對稱、實現精準風控和合理定價，那么數據能夠發揮信用增進作用；但如果平臺借助信息優勢和算法優勢進行不透明定價、算法歧視、暴力催收或過度營銷，數據就會從信用工具異化為“信息收割”工具。問題不在于是否使用數據，而在于如何使用數據。監管的著力點，應當是遏制后者、保護前者。

經濟觀察報：在這種情況下，如何平衡“信貸可得性”與“消費者權益保護”？

宋科：我們認為這兩個目標在根本上并不矛盾，而是互為支撐的。真正可持續的信貸可得性提升，必須建立在透明定價和消費者保護的基礎之上。

具體來說，第一，應當利用數據優勢降低信息不對稱、實現精準風控和合理定價，而不是利用信息優勢和算法優勢對借款人進行“信息收割”。第二，如果數據被濫用于暴力催收、算法歧視或過度營銷，企業和個人就會降低對數字化渠道的信任，主動減少數字化經營行為，這會從根本上削弱“數字抵押品”的積累基礎。第三，從我們的研究視角來看，消費者保護做得越好，小微企業對數字化渠道的信任度越高，其“數字足跡”的積累就越充分，“數字抵押品”的價值也就越大。也就是說，消費者保護不是信貸可得性的對立面，而是其長期可持續性的制度保障。

息費透明

經濟觀察報：《個人貸款業務明示綜合融資成本規定》要求貸款人向借款人展示綜合融資成本明示表，清晰披露個人貸款息費成本。從你的研究視角看，這項制度能否從根本上解決“息費不透明”問題？

宋科：我們認為，這項規定能夠在很大程度上解決“顯性的”息費不透明問題，但需要警惕“隱性變異”。過去，一些機構通過將融資成本拆分為利息、服務費、保險費等多個科目來模糊真實成本；新規要求將所有成本歸集為統一的年化綜合融資成本指標，這將提升價格信號的清晰度。

從我們的研究視角看，這一政策也有助于強化“數字抵押品”的作用。息費透明化，本質上是在資金價格維度上降低借貸雙方的信息不對稱。當借款人能夠清楚地知道真實融資成本時，就能更理性地進行融資決策，也更愿意在平臺上持續經營和積累“數字足跡”。當然，也需要關注部分機構是否會通過創設新的收費名目、將成本轉移至貸前或貸后環節等方式進行規避。因此，新規的實際效果，在很大程度上仍取決于執行層面的監管力度和動態更新能力。

經濟觀察報：有市場人士擔心，息費透明化會增加合規成本，甚至將一部分邊緣借款人排除出市場。你怎么看？

宋科：短期內，這種擔憂有一定道理。部分機構在息費透明化后，可能因為無法再通過隱性收費獲取超額利潤，而選擇直接提高顯性利率，或者收縮對高風險客戶的信貸供給。從這個意義上說，部分小微企業，特別是風險較高、數字足跡較薄弱的企業，確實可能在過渡期面臨融資收縮的情況。

但從中長期來看，我們認為這一政策的凈效應是正面的：一是透明化將加劇機構之間的價格競爭，倒逼機構提升風控效率、降低運營成本；二是透明化將淘汰那些依靠信息不對稱獲利的低效機構，實現行業優勝劣汰；三是透明化將增強借款人的信任度，擴大整體市場規模，通過規模效應攤薄單位合規成本。

經濟觀察報：現實中還有一種擔憂，如果企業擔心數據被濫用于催收、歧視定價或騷擾營銷，他們是否因此不敢深度介入數字化，反而加劇“數字鴻溝”？

宋科：如果數據被濫用于暴力催收、算法歧視或過度營銷，企業確實會主動減少數字化行為，這將從根本上削弱“數字抵押品”的積累基礎。

不過，我們并不認為可以簡單得出“必然加劇數字鴻溝”的結論。我們的實證研究發現，處于傳統金融和經濟不發達地區的小微企業，其大科技信貸可得性對貨幣政策不確定性更為敏感。這說明在這些地區，大科技信貸往往具有更強的替代價值。相比完全無法獲得融資，小微企業仍有動力通過數字化經營來積累信用記錄，借助“數字抵押品”獲得融資。未來更值得關注的，未必只是企業“有沒有數字化”，而更可能是不同企業在數字足跡質量、連續性、可驗證性上的結構性分化。

關鍵抓手

經濟觀察報：如果要在政策層面同時實現“保護數據隱私”和“促進數據信用化”，制度設計的關鍵抓手是什么？

宋科：我們認為，可以構建“數據可用不可見”的制度框架。第一，推動數據確權與分級分類管理，明確可用于信用評估的數據和不得用于其他目的的隱私數據。第二，發展隱私計算等技術基礎設施，實現“數據不出域、可用不可見”，讓信貸機構能夠利用數據進行風控評估，但無法直接獲取和濫用原始數據。第三，建立數據使用的事后追責機制，對將信貸評估數據挪用于催收騷擾、算法歧視等行為的機構，提高違規成本。只有當企業相信數據只會被用于正當目的時，才會放心積累“數字足跡”，“數字抵押品”的生態才能形成良性循環。

經濟觀察報：不少頭部助貸機構都帶有P2P時代的路徑延續。技術和流量升級了，但營銷誘導、收費不透明等頑疾似乎并沒有根本消失。這是否意味著，單靠技術升級，無法修復商業模式的原生缺陷？

宋科：從學術視角來看，技術升級是必要條件，但不是充分條件。原有問題可能與P2P時期形成的激勵機制以及盈利模式等有關。單靠市場競爭和技術進步，很難自發糾正這種路徑依賴。當前監管整改，確實具有“切斷不良基因傳遞”的意義。監管部門的強制性介入，本質上是在重新設定行業的“游戲規則”，迫使機構從“流量變現”邏輯回歸到“金融服務”邏輯。

經濟觀察報：在銀行與助貸機構合作的問題上，監管部門強化“銀行承擔主體責任”后，雙方怎樣才能形成真正可持續、權責對等的合作關系？在你們的20萬家企業樣本中，是否觀察到了相關“風險轉嫁”現象？

宋科：由于我們目前使用的數據中只能看到企業是否獲得貸款，無法獲得具體貸款成本，因此不能直接從樣本中觀測到銀行與助貸機構之間的“風險轉嫁”現象。不過，我們在研究中發現，當貨幣政策不確定性上升時，大科技信貸可得性也會顯著下降。這說明銀行和助貸機構之間的信貸決策存在“趨同性”，因此我們推測現實中可能存在某種形式的風險轉嫁，但受限于數據可得性，目前無法直接觀測。

至于權責對等的合作模式，至少應滿足三個條件：第一，風險共擔機制要實質化，銀行必須對合作貸款承擔實質性的信用風險敞口；第二，數據與模型的“穿透式”共享，銀行要真正掌控風險，必須打破平臺風控模型的“黑箱”，銀行應具備獨立驗證平臺風控模型有效性的能力，平臺也應向合作銀行開放必要的模型解釋性信息；第三，應建立“貸后聯合監測”的制度安排，包括預警信號共享機制、逾期處置標準流程、催收行為合規邊界等。核心在于，確保雙方在信息獲取、風險識別、貸后管理等各個環節都具有實質性的參與能力和對應的責任承擔。

經濟觀察報：當前，監管持續強化、息費透明化整改推進，這會不會讓依賴大科技信貸的“薄數據”小微企業面臨更嚴峻的融資斷層？

宋科：我們認為，這種短期風險確實存在。當前的“監管沖擊”可能觸發類似的傳導機制：銀行端會因合規要求重新評估助貸合作的風險收益比，平臺端則會因息費透明化壓縮隱性收費空間、重構盈利模式。兩端同時收縮，確實可能在短期內對依賴大科技信貸的“薄數據”小微企業造成融資斷層。

但與2017年至2019年相比，這次沖擊也存在重要差異。最關鍵的不同在于宏觀環境：當前總體貨幣環境相對寬松，銀行體系整體資金供給更為充裕；同時，相比2017年至2019年，當前小微企業的數字化程度更高，銀行自身數字化風控能力也更強。我們的判斷是，這次沖擊的總量效應可能小于2019年，但結構性效應可能更為突出。那些數字化程度高、擁有較豐富經營記錄、具備較好“數字抵押品”的企業，可能在整改后獲得更優質、更透明、成本更合理的信貸服務；相反，數字足跡有限、此前主要依賴助貸機構“下沉”策略獲得融資的企業，則面臨更大風險。

經濟觀察報：站在當前這個時點，關于“大科技信貸與小微企業”的研究，下一步最值得關注的新變量和風險點是什么？

宋科：至少有三個方向值得繼續研究：一是“監管不確定性”作為新的沖擊變量。原有研究框架聚焦于“貨幣政策不確定性”對大科技信貸的影響，但從現實來看，“監管政策不確定性”可能是一個同等重要甚至在某些時期更為關鍵的沖擊來源；二是“數字抵押品”在經濟下行期的穩定性與順周期性，即當經濟增速放緩、小微企業經營普遍承壓時，“數字足跡”的信息含量是否會下降；三是強監管下助貸模式的可持續性與業態演化，包括行業是否會出現“合規機構做大、灰色機構退出”的集中化趨勢，以及由此可能帶來的新風險。

（作者 歐陽曉紅）

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歐陽曉紅

經濟觀察報首席記者 長期關注宏觀經濟、金融貨幣市場、保險資管、財富管理等領域。十多年財經媒體從業經驗。