根治助貸毒瘤，超短期「高炮」「砍頭息」等亂象不容漠視

文/顧雷（北京大學普惠金融與法律監管研究基地副主任、中國地方金融研究會首席經濟學家）

近年來，助貸業務憑藉其高效獲客和場景化服務快速發展。截至2025年6月，國內互聯網助貸市場規模已近10萬億元，成為小微企業、個體工商戶和城鄉居民融資的重要渠道。然而，在助貸業務快速擴張背後，也暴露出收費不透明、貸款利率畸高、風控權責失衡等一系列問題。為此，10月1日，國家金融監管總局發佈的《關於加強商業銀行互聯網助貸業務管理提升金融服務質效的通知》（以下簡稱《助貸新規》）正式施行，要求商業銀行全面強化總行集中管理責任，嚴控綜合融資成本，積極推動互聯網助貸行業從「野蠻生長」向「合規驅動」轉型。

然而，新京報貝殼財經調查報導《助貸擔保亂象調查：年化超2000%「高炮」再現，雙擔保猶在》揭示出消失許久的超短期「高炮」「砍頭息」、高額中介費等助貸亂收費現象再次死灰複燃，對金融市場和經濟發展造成了負面影響，還引發了廣大借款人的恐慌和不安。

顯然，如果助貸亂象不及時遏製，不僅會加劇金融消費者融資風險，使許多原本就面臨資金壓力的小微企業和城鄉居民陷入更加艱難境地，還會影響金融機構正常運營，導致金融機構風險管理體系失效，增加金融市場系統性風險。

助貸亂象的本質是利益驅動下的市場失靈與監管套利。要徹底根治這一頑疾，必須堅決貫徹執行助貸新規，構建「監管穿透化、機構自律化、技術智能化、司法卡奧效化」治理體系，系統性防控助貸亂象可能引發的多重連鎖反應，重新回歸借貸市場的正常秩序。

首先，運用數字化、智能化手段，構建「全流程智能風控+監管科技賦能+消費者保護數字化」體系，實現對違規助貸業務精準識別、實時攔截與追溯問責，有效遏製助貸亂象再次發生，覆蓋事前預防、事中監控、事後處置三塊鏈條。

事前場景化預防，運用OCR+AI圖文識別技術構建合作機構關聯網絡，穿透核查助貸機構股權、實際控制人、合規記錄等信息，審核助貸機構備案或資質材料，禁止助貸機構諸如「低門檻、零利息」虛假宣傳，明確經營範圍不得包含「代辦貸款」「包裝資質」等違規內容，自動剔除存在虛假增信、違規催收歷史的機構。

事中智能監控，部署智能交易探針，實時抓取貸款合約、APP支付頁面的費用項，通過自然語言處理（NLP）識別「砍頭息」「隱性服務費」等違規收費，一旦發現費用拆分、預設勾選等行為，立即彈窗提醒用戶並暫停交易，同步向監管端報送預警。

事後數字化處置，搭建 AI催收管理系統，通過NLP實時監測催收話術，自動攔截威脅、辱罵等違規表述，實現智能化、人性化催收，杜絕暴力催收，並通過大數據監測、投訴核查等方式，對非法助貸機構依法查處並公示，形成震懾。

其次，壓實助貸機構責任，提高對違規責任人員追責力度。

對於助貸機構，金融機構嚴格按照《助貸新規》第4條要求，不僅對助貸機構要嚴格審查，在風險控制、風險責任承擔等方面做出明確審核結論，重點核查其槓桿放大倍數、財務狀況等指標，同時對增信服務機構也要進行財務實力、技術能力、合規記錄等多維度審查，每季度評估增信機構代償能力。一旦發現不符合《助貸新規》規定的助貸機構、增信服務機構，金融機構堅決終止合作，杜絕產生更嚴重的不良後果，確保借款人實際支付成本符合《最高人民法院關於進一步加強金融審判工作的若干意見》要求。

再次，搭建智能化、數字化監管平台，提升金融監管效能。助貸行業本身具有一定的科技含量，大多數助貸機構都廣泛運用人工智能、雲計算、大數據等金融科技，對監管的及時性、有效性由此也提出了更高要求。因此，金融監管部門對助貸行業的監管也需要強化監管科技應用，與助貸行業創新風險特徵相適應，提升對行業風險的態勢感知能力和技防能力，將助貸行業市場主體全部納入監測名單，充分應用信息科技手段構建常態化金融風險監測機制，實現對相關金融風險的早預警、早處置，提高監管部門對助貸行業的管治效率，對助貸行業實現全面有效覆蓋。

最後，集中優勢資源，合力打擊違法亂紀的助貸機構不手軟。助貸業務亂象背後的成因複雜，要根本解決這一問題，單單依靠一家機構是不夠的，不僅需要監管部門、金融機構、科技公司、金融消費者和新聞媒體形成合力，更需要協同市場監管、工信、網信、公安、信訪以及法院、檢察院等多部門，集中火力，通過政策剛性約束、技術精準賦能、司法卡奧效銜接與行業自律協同，一起發力，加大對「高額中介費」「綜合成本超限陷阱」等行為打擊力度，重點打擊高炮平台和套路貸、冒充持牌機構、過度索權和倒賣信息、隱私數據濫用以及暴力催收等不法行為，特別對在頭部平台、互聯網公開宣傳相關「經驗」的惡意教唆行為進行專項整治。只有這樣，才能在「嚴合規」與「廣包容」之間找到平衡，把助貸行業「野蠻生長」階段扭轉到「合規驅動」軌道上來，真正實現金融為民的初心，讓金融服務回歸服務實體經濟和金融消費者的本質。

編輯 陳莉

校對 穆祥桐