近日，杭州、深圳等地開始的針對“爬蟲”等業務環節的監管風暴，讓一些游走在法律法規邊緣的大數據風控服務商如坐針氈。爬蟲負責人或者相關高管被調查，往往緣由涉嫌侵犯隱私、助力現金貸、套路貸的暴力催收。不過，對于業內正規數據服務商來說，倒是“喜迎”一次正本清源的行業整肅。正規數據服務商從來不需要這種助紂為虐的“low活”來謀利，更多憑借自己在線上的優勢，通過信貸聯營或聯合放貸、助貸與銀行等正規金融機構合作，在消費金融場景下淘金。據相關統計，不算信用卡在內，這塊市場規模在5萬億左右，算上信用卡則有13萬億之巨，可謂廣闊天地、大有可為。

國家金融與發展實驗室的《2019年中國消費金融發展報告》顯示，目前我國消費金融獲得率偏低，近40%成年人從未獲得過消費金融服務。這一塊的空檔與鴻溝，可由數字科技平臺與銀行聯手來彌補。互聯網平臺向銀行開放某一成熟的商業場景（如騰訊的微粒貸、網商銀行的網商貸），借助旗下合法持牌機構，為銀行導流助貸、或與銀行聯合放貸。三四年來，聯合放貸對消費金融服務的普及產生了肉眼可見的影響。如果沒有聯合放貸，普惠金融可能至今還只是紙上談兵階段，小微企業的“融資難”情況恐怕比現在處境更難。

信貸聯營也好，聯合放貸、導流助貸也罷，本質是互聯網數字科技平臺向銀行開放場景、用戶以及技術、數據。數字科技平臺借助互聯網的技術和數據，來為銀行導流；銀行則從中建立大數據風控能力，形成“雙贏”。但有若干問題需要注意，這也是監管關注的重點。一是導流歸導流，其中如果對銀行有收益回報承諾，輔以保證金余額形式的隱形擔保，需要明令禁止。擔保的存在，會誘發銀行讓出核心風控功能，等于出租銀行牌照。一旦擔保的安全墊被擊穿，最終損失的是銀行，互聯網平臺不可能兜底。二是數字科技平臺的數據與風控不能給人留下“黑箱運作”的疑慮，相關數據的收集、整理、算法都要能夠自證合法、合規與有效。這些恰恰是頭部互聯網平臺引以為傲、賴以為生的看家本領。

不過，也有觀點認為，銀行不一定需要借助互聯網數字科技提供普惠信貸或拓展消費金融，理由是：大數據并不能改善借款人的還款能力與信用水平，不如依靠線下客戶經理，即傳統人工更靠譜。客戶經理可以察言觀色，靠數字模型之外的細節與其他線下軟信息，來交叉驗證借款人的還款能力。這個觀點聽起來也不無道理，看客戶提交的銀行流水，自然不如讓客戶當面打開手機銀行查流水來得更準確。但也沒必要將風控的線下與線上對立起來，畢竟人海戰術對于人力的要求太高，即便是短期可以聚集到足夠的人力，也還需要培訓等成本，業務規模的擴大一旦跟不上人力的擴張，最終得不償失。

小微貸款走線上還是走線下，二者并不是對立的矛盾關系，而是相當于硬幣的兩面。對于沒有線上足跡的白戶客戶，自然需要線下人工來配合完善；對于可以依靠線上畫像來做出基本判斷的客戶，人工復核即可，而非一定要從頭到尾依賴人工，否則會影響效率。在人工等方面力有不逮的銀行可以選擇與互聯網平臺合作，共同提升服務小微和長尾個人用戶的能力。尤其是中小商業銀行，與真正有場景、數據和風控能力的互聯網數字科技平臺合作，可以提升風控這一核心能力。

總之，防范銀行信用風險不能單純依賴大數據，金融科技化的關鍵在于取長補短。因此，對技術合作、信息共享、隱私保護等方面的規則和標準需要盡快建立起來，行為監管要優先于規模監管，明確行業標準、準入門檻、核查機制，讓信貸聯營中的良幣驅逐劣幣，更好地服務普惠金融和實體經濟。