一、爹不揍银行了
7月8日，银保监会召开“学党史 悟思想 办实事 开新局”系列新闻发布会之一。
当被记者问及“（银行）对实体经济是如何做到减费让利的”的时候，有关负责同志回答中讲了这么一个情况：
大型互联网平台向金融机构收取导客引流费或者信息服务费，推高了融资成本，在有的案例里面大型互联网平台导客引流费或者信息服务费大概是6%、7%，实际上银行的贷款利率是4%、5%，所以整个实体经济和企业的融资成本里面，大型互联网平台占了很大一块。除了这个之外，还有一些提供风险缓释措施的市场主体又是6、7个点，所以我们现在讲，减费让利既要在银行这端，同时要加大对大型互联网平台等市场主体在收费方面的监管力度。
这段话听起来令银行暖心。毕竟这是一群天天被爹揍得鼻青脸肿的娃，但这天爹突然改口了，护犊子了，银行儿子们感激不尽，心想爹还是爱我们的。
这让我想起了一首歌：
二、用实例察看这些成本
在展开讨论这事前，先介绍一下情况。银行参与互联网贷款，有三个参与角色：
客户（一般是互联网用户）
互联网平台
放贷的银行
他们之间的关系是：
客户在互联网平台上使用互联网服务，会留下很多信息，这些信息构成了大数据。
互联网平台掌握了两大宝藏：用户（流量）和用户信息（大数据）。
然后，互联网平台可以将用户和用户信息“出售”给银行，让银行给这些客户放贷。卖用户，收取导客引流费，卖用户信息，则收取信息服务费。本文暂不讨论合规问题，聚焦于费用问题，所以假设上述所有活动都是合规进行的。
银行拿到互联网引介的用户，在用户许可下再获取了他们的数据，然后基于这些数据完成风控，给予放贷。
这倒是一个典型的互联网贷款业务的大致流程。当然，很多银行可能不具备大数据风控能力，此时，还得增加一个角色：大数据风控提供商。
客户（一般是互联网用户）
互联网平台
大数据风控提供商
放贷的银行
流程变为：
互联网平台将用户和用户信息“出售”给大数据风控提供商（一般是互联网平台旗下的金融机构或类金融机构，比如互联网银行、互联网小贷），他们完成风控，筛选出质量不错的客户。
然后，他们可自己放贷，那么就变成了前文的三方模式。但他们也可以将这些通过风控筛选的客户推荐给银行。
银行拿到这些用户，也走一遍自己的风控（这是监管要求的。但由于大数据风控提供商已走过一遍风控，所以银行自己的这一遍风控很多时候只是呵呵一下），然后放贷。
在四方模式，最终放款的银行，除了要支付导客引流费、信息服务费之外，还需要支付风控服务费。因此，当然，这些成本最终都会由借款人承担。
众所周知，现在市面上的互联网贷款利率一般都在10%以上，甚至高至12%以上的。但是，我们研究互联网银行时，发现最终他们最终的盈利水平也不是暴利，确实比行业平均水平高一点，但也不是暴利。
之所以拿互联网银行作为研究样本，是因为他们是较为纯粹的互联网贷款业务，此时参照前文的三方模式。传统银行也会参与互联网贷款，但无法单独析出他们的这项业务数据（有兴趣的银行可拿自己内部数据测算下）。
互联网银行向互联网平台支付导客引流费、信用服务费，会体现在它们自己的“业务及管理费用”中。它们完成对客户的风控后，有些自己放贷（三方模式），体现为“利息收入”，有些则将这些客户（及其内控结果）介绍给其他银行，他们收取服务费（助贷模式），体现为“手续费及佣金净收入”。
我们来看下2020年，我国四家严格意义的互联网银行的利润表（将利润表的每一行除以平均资产，以便将利润表转换成相对值，用于不同银行间的横向比较，数据来自各家年报）。
从数据上看出来，这几家互联网银行的资产收益率显著高过行业均值（因为贷款收益率高），手续费及佣金净收入（包含给其他银行助贷的收入）也高，但首先负债成本高（没什么人会在它们那存款），然后业务及管理费用特别高（包含导客引流费、信用服务费等），然后，资产减值损失也显著高过行业均值（因为互联网贷款服务的客群比传统银行下沉很多，道理很简单：高等级客户能从传统银行拿4%的消费贷，是不会来拿10%以上的互联网贷款的）。最后，这些互联网银行取得的ROA在行业水平上下波动，并不算暴利。
当然，有可能有人会说，其中个别互联网银行的ROA显著超过行业均值。但其实是，均值是所有银行的均值，其实个体分化很大，传统银行也有不少银行能做到1.5%以上的ROA的，更高的我也见过。祖国语言博大精深，我们可以说人家暴利，但对方也可以说我们开银行的水平不行。
所以，互联网银行并不暴利。可见的贷款高利率，被较高的负债成本、高费用、高资产减值损失一对冲之后，取得了一个行业均值附近的ROA。而这些支出，平时不会有人注意，大家只会盯着较高的贷款利率。
不考虑面粉高价的情况下，去骂面包价格太高，是一种很不讲道理的行为。
所以，互联网银行也没狮子大开口，他们的要价并不离谱，有些甚至可以说是良心价（人家最终的ROA都低于行业均值）。
因此，这才有了新闻发布会上负责同志的那个观点：导客引流费、信用服务费推高了融资成本。
三、有何解决方案？
问题已经摆出来了，实例证据也给出来了，下一步，有何解决方案？
显然，这钱不是银行收的，所以超出银行监管部门的管辖范围了。监管部门把问题抛出来，等互联网行业的主管部门接招了。
那么，是不是让互联网平台降低收费就行的吗？
当然没这么简单，因为这个世界不是靠加减法运作的。
如果我们把问题再往前想一步，就会发现事情有点复杂。互联网平台掌握了用户（流量）和用户信息（大数据），具有商业价值，可以出售给放贷的，也可以出售给其他商业，比如其他商品的精准营销。问题就出在这：据我们了解，流量派发的模式也很多，有部分平台，出售流量和数据，是所有商业品类同台竞争的。
比如，你可以给用户推销贷款服务，也可以推销某种食品，但有时，可能不能同时推销两者，因为这样会过于骚扰用户，降低用户体验，引起用户反感。因此，推送机会是有限的，贷款业务要和食品“竞争”这个推送机会。
大数据分析能够实现精准营销，减少无效推送，但也不可能完全解决问题。
或者，有些APP上的推送位或广告位，本身就是稀缺的，也不能同时推销多种品种。
那么，互联网平台肯定会选择收费最高的推送。换言之，这个收费标准不是互联网贷款业务抬高的，它是被整个互联网营销抬高的。如果强行压降互联网贷款的导客引流费、信用服务费，那么互联网平台的必然选择是不再做这样的推送，改为推送其他收费更高的品类。
于是很多互联网贷款就消失了！
这样的事情，传统金融这边也出现过：以前利率管制，不允许银行贷款利率过高，低利率不能覆盖小企业的风险，于是银行就不再给小企业放贷，于是小企业就去民间高利贷。
所以，除非有办法管控住所有互联网营销的收费。这事，就不是金融的事了，对于监管部门来说超纲了，要放到整个互联网反垄断的大棋局中去应对。
本文作者：国信证券王剑，文章来源：王剑的角度，原文标题：《【随笔】互联网贷款高利率的根源终于找到了》