聯合貸款、助貸業務應如何健康發展？
“無論名稱怎麼變、模式怎麼改，做金融任何時候都不能忘卻金融本質，不能忘卻防風險、守底線的責任，一定要認真汲取P2P信貸方面的教訓。現在可以說是一地雞毛，要認真地汲取這方面的教訓，在當前助貸、聯合貸款業務中應注意幾個問題。”12月1日，中國銀保監會國際諮詢委員會委員、中國工商銀行原行長楊凱生在2019年第一財經金融科技峰會上表示。
楊凱生表示，聯合貸款、助貸業務在我們國家金融業務的一種新的業態，也正因為它新，所以出現了不少新問題，需要認真研究。
隨著科技進步，互聯網、大數據、雲計算、區塊鏈技術不斷成熟和使用，銀行與客戶的關係正發生重大變化，銀行信貸業務已不再僅靠銀行自身就能做好。
楊凱生說，所謂助貸、聯合貸款就是在這種新形勢下出現的新事物，應該給予肯定。不過，也要認真汲取此前互聯網金融方面的教訓，在當前助貸、聯合貸款業務中應該注意幾個問題。
首先，要抓緊建章立制，如果立法、修法一直難以跟上，必要的行政規章和監管制度一定要及時出臺。例如，在數據採集、提供、交易等方面，目前問題不少。
“究竟什麼機構、什麼人可以收集什麼樣的數據，採集數據應該通過什麼手段，什麼樣的數據可以自己使用，什麼樣的數據可以提供第三方使用，什麼樣的數據可以有償地提供給他人使用，什麼樣的數據只能無償地提供等，都應該給予清晰地明確，在這些涉及到社會治理層面的問題中，緊緊依靠人們自律的想法是不可取的。”楊凱生稱。
楊凱生表示，在建章立制過程中，對創新應採取適當監管、包容性監管的態度，對哪些問題可以包容、哪些事情監管可以適度，包容、適度到什麼程度，都應該儘量體現在規章制度中。
其次，無論是聯合貸款、還是助貸，銀行都不應該將風控的事項外包給並不提供貸款或僅僅是提供了少量資金的合作方。
“有部分銀行由於自身人員或技術能力有限，難以對合作方引流導入的客戶數據進行分析，也沒有自己的算法模型，完全依賴和聽信合作方的各種說法，本來說是參考，實際上變成了決策結論，這樣的做法風險很大。”楊凱生表示，在此情況下，如果銀行放鬆風控，實際上就不是原來意義上的助貸或聯合貸款了，而成了完全放棄管理權的全委託貸款。
另外，銀行無論是利用自己的數據和技術，還是或多或少地依賴合作方提供的數據和技術，都需梳理清楚機器、人、人機結合分別適合做什麼，要認識到目前在信貸業務中所謂的機器學習還是完全基於歷史做出的判斷，而依據這些歷史過程還比較短暫，並沒有經過多少輪完整的經濟週期或較長的客戶行為週期檢驗。
楊凱生表示，除了特定場景和業務外，不應過分強調所謂的秒貸。例如，對一些需要基於對借款人綜合授信決策才能決定發放的貸款，對一些項目貸款以及借款週期長、金額大的貸款完全依靠機器，在瞬間做出決定，即沒有必要也不應該。
最後，銀行要建立健全數據審計和模型審計的機制，以確保無論是外部，還是自身所提供和採集數據的合法性、可靠性以及有關模型的合理性。在數據信息已日益成為一種資源的條件下，在數據信息可以給它的擁有者、使用者帶來利益的情況下，數據、模型的審計無疑是需要的。
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