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一、引言：新规重构联合贷生态，合规风控成破局关键
在金融科技飞速发展的今天，联合贷业务作为金融机构与助贷平台合作的创新模式，为广大用户提供了更加便捷、高效的融资渠道，在推动普惠金融发展方面发挥了重要作用。不过，随着行业的快速扩张，联合贷业务也暴露出了一系列风险问题，引起了监管部门的高度关注。
近年来，监管部门密集出台了一系列政策法规，对联合贷业务进行规范和引导。其中，《关于加强商业银行互联网助贷业务管理 提升金融服务质效的通知》等新规的落地，犹如一场 “及时雨”，全面重塑了联合贷业务的生态环境。数据显示，2024 年三季度全国小额贷款公司数量较上年末减少 115 家，贷款余额下降 115 亿元，行业加速出清。这一数据直观地反映出，在新规的严格监管下，不合规的市场主体正逐步被淘汰，联合贷业务正朝着更加规范、健康的方向发展。
对于我们风控从业人员而言，新规的出台不仅带来了监管压力，也为我们重构风控体系、破解 “风控空心化” 难题提供了重要契机。所谓 “风控空心化”，是指在联合贷业务中，部分金融机构过度依赖助贷平台，在授信审批、风险评估、贷后管理等核心风控环节缺乏自主性，导致风险管控能力弱化。这种现象不仅增加了金融机构的潜在风险，也对整个金融市场的稳定构成了威胁。
在新规的要求下，金融机构和助贷平台必须重新审视各自的风控责任，加强数据安全管理，确保合规运营。这就要求我们风控从业人员深入理解新规的核心要义，掌握先进的风控技术，通过科学的方法和手段，有效识别、评估和控制联合贷业务中的风险。
接下来，本文将从责任界定、技术落地、案例实践三个维度，深入解析联合贷合规风控的核心逻辑与实施路径，为大家提供一些有益的参考和借鉴。希望通过本文的探讨，能够帮助大家更好地应对新规带来的挑战，在联合贷业务中实现合规与风控的双赢 。
二、政策框架下的联合贷模式解构与责任重塑
2.1 联合贷三大模式的政策画像与风险差异
在联合贷业务的广阔版图中，存在着三种主要的模式，它们在资金运作、风险承担等方面各具特色，同时也面临着不同的风险挑战。这三种模式分别是资金共担型（联合贷模式）、风险转移型（融资担保模式）和技术服务型（分润模式）。接下来，我们将深入剖析这三种模式的政策画像与风险差异，为后续的风控策略制定提供坚实的基础。
2.1.1 资金共担型（联合贷模式）
资金共担型，也就是我们通常所说的联合贷模式，是指出资方与助贷机构按照一定比例共同出资，为借款人提供贷款。在这种模式下，双方根据出资比例共同承担贷款风险，遵循 “风险共担、利益共享” 的原则。根据监管要求，单笔贷款中合作方的出资比例不得低于 30% ，这一规定旨在确保各方在业务中都有足够的风险 “ stake ”，避免一方过度承担风险。
然而，在实际操作中，“比例失衡” 的问题时有发生，给业务带来了潜在风险。以某城商行为例，其在参与联合贷业务时，曾以 90% 的高出资比例与助贷平台合作。在这种情况下，虽然银行投入了大量资金，但却过度依赖助贷平台的风控能力。随着市场环境的变化，借款人的信用风险逐渐暴露，而助贷平台的风控措施未能有效应对，导致该业务的不良率急剧攀升。最终，该城商行因风险控制不力，触发了监管约谈，这一事件充分说明了在资金共担型模式中，合理的出资比例和有效的风控措施是何等重要。
2.1.2 风险转移型（融资担保模式）
风险转移型模式，即融资担保模式，助贷机构通过自有融担牌照为贷款提供增信服务。在这种模式下，银行将部分风险转移给了担保机构，自身获得相对固定的收益。然而，这种模式并非毫无风险，其中担保费率超限和代偿延迟的问题尤为突出。
担保费率超限是指担保机构收取的担保费用过高，甚至超过了银行借款利率，这无疑增加了借款人的融资成本，也可能导致整个业务的风险收益失衡。一旦借款人出现还款困难，过高的担保费率可能使担保机构面临更大的代偿压力。
代偿延迟风险也是不容忽视的。当借款人违约时，担保机构应按照合同约定及时履行代偿义务。但在实际情况中，由于各种原因，如担保机构资金链紧张、内部审批流程繁琐等，可能会出现代偿延迟的情况。2023 年，某消金公司就遭遇了这样的困境。其合作的担保方因资金链断裂，无法按时履行代偿义务，导致该消金公司的季度不良率突然增加了 4 个百分点，给公司的资产质量和经营业绩带来了严重影响。
2.1.3 技术服务型（分润模式）
技术服务型，也就是分润模式，助贷机构主要提供流量与数据服务，银行则负责自主风控。在这种模式下，助贷机构通过精准的流量导入和数据支持，帮助银行获取更多的潜在客户，而银行则利用自身的风控体系对借款人进行风险评估和授信审批。
然而，这种模式也存在着 “数据依赖” 的陷阱。某农商行在开展联合贷业务时，过度依赖单一平台提供的数据，将其作为风险评估的主要依据。随着市场环境的变化和客群结构的调整，该平台的数据逐渐失去了代表性，导致银行的风险评估模型失效。在贷后管理中，该行发现贷后 3 个月的逾期率竟然达到了行业均值的 2 倍，这一结果给银行的风险管理带来了巨大挑战。这一案例警示我们，在技术服务型模式中，银行不能过度依赖外部数据，而应建立多元化的数据来源和独立的风控体系，以确保风险评估的准确性和可靠性。
2.2 新规核心条款的风控传导效应
新规的出台，犹如一场及时雨，为联合贷业务的健康发展指明了方向。其中，自主风控 “刚性约束” 和数据合规 “双向穿透” 这两大核心条款，对联合贷业务的风控产生了深远的传导效应。
2.2.1 自主风控 “刚性约束”
银保监会明确要求银行不得将授信审查、风险控制等核心业务外包，这一规定犹如一道 “紧箍咒”，迫使银行从以往对平台的过度依赖中走出来，实现风控系统的 “自主可控”。这不仅是监管的要求，更是银行提升自身风险管理能力、保障业务稳健发展的必然选择。
某股份制银行深刻认识到了自主风控的重要性，积极响应新规要求，投入 2 亿元巨资重建风控中台。通过引入先进的技术和专业的人才，该行对风控流程进行了全面优化，实现了模型迭代周期从 45 天大幅缩短至 15 天。这使得银行能够更加及时地根据市场变化和风险状况调整风控策略，提高风险识别的效率。经过一系列的努力，该行的风险识别准确率提升了 18%，有效降低了贷款违约风险，提升了资产质量。这一案例充分展示了自主风控 “刚性约束” 在推动银行提升风控能力方面的积极作用。
2.2.2 数据合规 “双向穿透”
新规在数据管理方面提出了更高的要求，强化了数据使用边界管理，要求跨机构数据协同必须经过脱敏处理，以确保客户数据的安全。联邦学习等技术需满足监管沙盒测试，以验证其在数据安全和隐私保护方面的有效性。
2025 年，某头部消金公司因在数据共享过程中未对数据进行合规脱敏，导致客户数据泄露风险增加，最终被处以年营收 1.5% 的高额罚款。这一事件给整个行业敲响了警钟，数据合规不仅仅是一项道德义务，更是一项法律责任。在联合贷业务中，金融机构和助贷平台必须严格遵守数据合规要求，加强数据安全管理，确保数据在采集、传输、存储、使用等各个环节的安全性和合规性。只有这样，才能赢得客户的信任，保障业务的可持续发展 。
三、风控责任界定的核心难题与破解路径
3.1 权责模糊下的 “风控空心化” 陷阱
在联合贷业务中，风控责任的清晰界定是确保业务稳健运行的关键。然而，在实际操作中，由于出资方与助贷机构之间的权责划分不够明确，常常出现 “风控空心化” 的陷阱，给业务带来了极大的风险隐患。
以北京银行与抖音平台合作的信贷产品 “放心借” 为例，这一合作曾引发了广泛的关注和争议。在合作过程中，出现了 “平台称仅导流、银行称仅出资” 的责任推诿现象 。当借款人出现信息篡改、暴力催收等问题时，双方互相推卸责任，导致问题无法得到及时有效的解决。这一案例充分暴露了联合贷中 “数据审核权” 与 “最终决策权” 的断层，使得风控环节形同虚设，借款人的合法权益受到了严重侵害。
为了解决这一问题，监管部门提出了 “风控责任穿透式管理” 的要求。新规明确规定，助贷机构需对数据真实性负责，出资方须验证风控模型有效性。这一要求旨在打破出资方与助贷机构之间的责任壁垒，实现风控责任的有效传递和落实。
某城商行在落实新规要求方面做出了积极的探索，建立了 “双盲测试机制”。在该机制下，城商行对合作平台输出的风控结果进行独立交叉验证。通过这种方式，城商行能够有效地识别出合作平台提供的虚假数据，将虚假数据识别率提升至 92%。这一机制的建立，不仅增强了城商行对风险的识别和控制能力，也为其他金融机构提供了有益的借鉴。通过 “双盲测试机制”，城商行实现了对合作平台风控结果的有效监督，确保了风控决策的准确性和可靠性，为联合贷业务的稳健发展提供了有力保障 。
3.2 风险定价权的争夺与平衡
风险定价是联合贷业务中的核心环节，它直接关系到业务的收益与风险平衡。在新规的要求下，如何建立科学合理的风险定价机制，实现风险定价权的合理分配与平衡，成为了金融机构和助贷平台面临的重要挑战。
3.2.1 利率传导模型重构
新规明确规定，综合年化利率不得超过 36%。这就要求金融机构和助贷平台建立 “资金成本 + 风险溢价 + 运营成本” 的动态定价模型，以确保利率定价的合理性和合规性。
某消费金融公司在利率定价方面进行了积极的创新和探索，通过联邦学习整合多方数据，将风险溢价计算颗粒度细化至 “客户实时行为评分”。通过这种方式，该公司能够更加准确地评估客户的风险状况，从而实现利率定价的精细化管理。数据显示，通过这一举措，该公司的利率定价准确率提升了 25%，有效降低了因利率定价不合理而带来的风险。通过联邦学习技术，该公司打破了数据孤岛，实现了数据的跨机构共享与协同分析，为风险定价提供了更加全面、准确的数据支持，从而提升了利率定价的科学性和准确性。
3.2.2 风险阈值动态校准
风险阈值的动态校准是应对市场变化、确保风险可控的重要手段。借鉴头部机构的经验，建立 “宏观经济指标 + 行业违约率 + 客群迁徙率” 三维校准机制，能够实现对风险阈值的实时调整，有效抵御系统性风险冲击。
在 2024 年经济下行周期中，某银行面临着严峻的市场挑战。该行通过建立的三维校准机制，密切关注宏观经济指标的变化，及时跟踪行业违约率的波动，深入分析客群迁徙率的趋势。当发现市场风险上升时，该行果断将风险阈值实时上调 15%。通过这一调整，该行有效地控制了贷款风险，不良贷款率保持在较低水平，成功抵御了系统性风险的冲击，保障了业务的稳健运行。这一案例充分展示了风险阈值动态校准机制在应对市场变化、防范系统性风险方面的重要作用 。
四、跨机构数据协同的合规技术落地实践
4.1 数据脱敏：从 “原始共享” 到 “价值萃取” 的进化
在联合贷业务中，数据脱敏是实现跨机构数据协同合规的关键技术之一，它如同给数据戴上了一层 “隐形的面具”，在保护数据隐私的同时，确保数据的可用性和价值。随着技术的不断发展，数据脱敏已从传统的简单处理方式，逐步进化为更加精细化、智能化的动态脱敏技术矩阵，实现了从 “原始共享” 到 “价值萃取” 的转变。
4.1.1 动态脱敏技术矩阵
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结构化数据：对于结构化数据，如常见的客户信息表、交易记录表等，我们采用 “字段级掩码 + 数值泛化” 技术，对敏感字段进行精准处理。以身份证号为例，通常将身份证号前 6 位与后 4 位保留，中间用 * 替换，这样既能保留身份证号的部分关键信息，用于一些必要的身份验证场景，又能有效保护用户的个人隐私，防止身份证号被滥用。在处理收入数据时，为了避免精确数值带来的隐私风险，我们会按区间分段，如将收入划分为 5000 - 10000 元、10001 - 20000 元等区间。这样，在数据分析过程中，我们依然能够获取到数据的大致分布情况，为风险评估提供有价值的参考，同时又不会泄露用户的具体收入金额。 -
非结构化数据：随着业务的发展，非结构化数据在联合贷业务中的占比越来越高，如合同文本、客服聊天记录等。对于这些非结构化数据，我们利用 NLP 语义分析技术来识别敏感信息，并进行模糊化处理。以合同文本为例，通过 NLP 语义分析，我们可以准确识别出其中的账户信息、交易金额等敏感内容，然后对这些信息进行模糊化处理，将具体的账户号码替换为统一的标识，将交易金额替换为大致的金额范围。某金融科技公司在应用这一技术后，数据合规率从 78% 大幅提升至 96%，有效降低了数据泄露的风险，同时也为业务的合规开展提供了有力保障。通过 NLP 语义分析技术，该公司能够快速、准确地处理大量的非结构化数据，实现了数据脱敏的自动化和智能化，提高了数据处理的效率和准确性 。
4.1.2 合规性校验体系
为了确保数据脱敏的有效性和合规性，我们建立了 “数据出境安全评估 + 第三方审计” 双保障体系。在数据出境前，进行全面的安全评估，从数据类型、敏感程度、接收方的安全保障能力等多个维度进行考量，确保数据出境不会带来安全风险。引入第三方审计机构，定期对数据脱敏过程进行审计，检查脱敏算法的正确性、脱敏结果的有效性以及是否符合相关法律法规的要求。在某跨境联合贷项目中，通过区块链技术记录脱敏过程，实现了数据使用全链路可追溯。每一次数据的脱敏操作、使用记录都被完整地记录在区块链上，一旦出现问题，可以快速追溯到问题的源头，便于及时采取措施进行处理。这不仅增强了数据的安全性和可信度，也为监管部门的监督检查提供了便利 。
4.2 联邦学习：破解数据孤岛的协同建模革命
在联合贷业务中，数据孤岛是阻碍风控模型准确性和有效性提升的一大难题。不同机构之间的数据由于安全和隐私等原因，往往难以实现共享和协同利用，导致风控模型无法充分挖掘数据的价值。联邦学习的出现，为破解数据孤岛问题带来了曙光，它是一场跨机构协同建模的革命，能够在不泄露原始数据的前提下，实现数据的联合分析和模型训练。
4.2.1 技术架构解析
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横向联邦（样本对齐）：横向联邦适用于同行业跨机构合作，如多家银行联合训练信用评分模型。在这种模式下，各机构在本地对数据进行加密处理，仅上传模型参数，而不是原始数据。以某区域银行联盟为例，他们通过横向联邦学习，将各自的小微企业信用数据进行整合分析。在训练过程中，各银行在本地对小微企业的交易流水、还款记录等数据进行加密处理，然后将计算得到的模型参数上传至联邦学习平台。平台通过对这些参数进行聚合和优化，得到一个更加准确和泛化的小微企业信用评分模型。通过横向联邦学习，该区域银行联盟将小微企业信用评分模型的 AUC 值从 0.75 显著提升至 0.83，有效提高了信用评估的准确性，降低了信贷风险。通过横向联邦学习，各银行能够充分利用彼此的数据优势，实现数据的互补和协同，从而提升模型的性能和效果。 -
纵向联邦（特征对齐）：纵向联邦适用于场景方与资金方合作，如电商平台与银行共享用户消费行为特征（非原始数据），联合构建风控模型。以某头部电商与三家银行的合作为例，电商平台拥有丰富的用户消费行为数据，如购买频率、购买品类、消费金额等，而银行则掌握着用户的信用记录、还款能力等信息。双方通过纵向联邦学习，在不共享原始数据的前提下，实现了数据特征的对齐和融合。电商平台将经过加密处理的用户消费行为特征数据传输给银行，银行则将用户的信用相关数据进行加密处理后与电商平台共享。双方利用这些融合的数据，联合构建风控模型。通过这种合作方式，新客准入通过率提升了 20%，同时不良率下降了 1.2 个百分点，实现了业务增长和风险控制的双赢。通过纵向联邦学习，电商平台和银行能够充分发挥各自的数据优势，为风控决策提供更加全面、准确的依据，提升了风险识别和控制的能力 。
4.2.2 安全机制强化
在联邦学习过程中，安全问题至关重要。为了防止模型参数被反推原始数据，我们集成了同态加密、差分隐私等先进技术，为联邦学习保驾护航。某消金公司在联邦学习中加入 “噪声扰动” 技术，即在模型参数传输过程中添加一定的噪声，使得攻击者难以从模型参数中推断出原始数据。通过这一技术，该消金公司使梯度信息泄露风险降低了 70%，同时将模型精度损失控制在 5% 以内，在保障数据安全的前提下，最大限度地保证了模型的准确性和有效性。通过集成同态加密、差分隐私等技术，该消金公司构建了一个安全可靠的联邦学习环境，为跨机构数据协同和风控模型训练提供了坚实的保障 。
五、实战案例：合规风控的正反面启示
5.1 正面案例：头部机构的合规风控范本
5.1.1 招商银行 “三位一体” 模式
在联合贷业务的合规风控探索中，招商银行以其卓越的创新实践，树立了行业的标杆，其 “三位一体” 模式为其他金融机构提供了宝贵的借鉴经验。
在责任界定方面，招商银行与助贷机构签订《风控责任清单》，这份清单犹如一份 “责任地图”，清晰地勾勒出数据提供、模型验证、贷后管理等各环节的权责边界。在一次风险事件中，某助贷机构提供的数据出现偏差，导致部分贷款的风险评估出现失误。由于《风控责任清单》明确了数据提供环节的责任主体，招商银行迅速锁定问题源头，助贷机构也积极配合整改，在 24 小时内完成了责任溯源和问题整改，有效避免了风险的进一步扩大。通过这种明确的责任界定方式，招商银行实现了风险事件的快速响应和精准处理，确保了联合贷业务的稳健运行。
在技术落地方面，招商银行自主研发的 “天秤” 联邦学习平台，堪称联合贷业务中的 “智能大脑”，为数据协同和风控模型训练提供了强大的支持。该平台已成功覆盖 100 + 合作机构，极大地拓展了数据协同的广度和深度。在与某头部电商平台的合作中，通过 “天秤” 联邦学习平台，招商银行能够与电商平台实现数据的安全共享和协同分析。双方利用各自的数据优势，联合训练风控模型，实现了风险评估的精准化。数据显示，数据协同效率提升了 40%，2024 年该平台支撑的联合贷业务不良率仅 1.12%，低于行业均值 1.8 个百分点。这一显著成果充分展示了 “天秤” 联邦学习平台在提升风控能力、降低风险方面的巨大优势，也为招商银行在联合贷业务中的市场竞争提供了有力保障。
5.1.2 蚂蚁消费金融合规转型
蚂蚁消费金融在联合贷业务的发展历程中，积极响应监管要求，通过一系列的合规转型举措，实现了业务的稳健发展和风险的有效控制，为行业合规发展提供了有益的参考。
在新规出台后，蚂蚁消费金融迅速调整联合贷结构，将出资比例提升至 35%，这一举措不仅符合监管要求，更体现了蚂蚁消费金融对风险共担的重视。同时，蚂蚁消费金融建立了 “数据防火墙” 系统，该系统犹如一道坚固的 “盾牌”，对合作银行输出的风控结果进行二次校验，确保了风控决策的准确性和可靠性。在与某合作银行的业务合作中，蚂蚁消费金融通过 “数据防火墙” 系统发现银行输出的部分风控结果存在偏差。经过深入分析，发现是由于银行的风控模型在处理新客群数据时出现了过拟合问题。蚂蚁消费金融及时与银行沟通，共同优化风控模型，调整风险评估指标。通过这一过程，不仅纠正了风控结果的偏差，还进一步加强了双方在风控领域的合作与信任。
随着合规转型的深入推进，蚂蚁消费金融的业务质量得到了显著提升。2025 年一季度投诉量较峰值下降 65%，这一数据直观地反映出合规转型对提升客户满意度、增强品牌形象的积极影响。蚂蚁消费金融的合规转型实践表明，积极响应监管要求，加强风控体系建设，是联合贷业务可持续发展的关键所在 。
5.2 反面警示：风控失位的代价与反思
5.2.1 富邦华一银行的 “规模陷阱”
富邦华一银行在联合贷业务的发展过程中，因过于追求规模扩张，忽视了风险控制，陷入了 “规模陷阱”，最终付出了沉重的代价，为行业敲响了警钟。
2021 年，富邦华一银行通过激进的联合贷策略，实现了线上贷款业务的激增，贷款规模大幅增长 104 亿元。然而，在追求规模的同时，该行过度依赖平台风控，自身未建立有效的自主校验机制。随着市场环境的变化和风险的逐渐暴露，2022 年该业务的不良率爆发式增长至 3.7%。不良率的大幅上升，使得银行不得不计提高额拨备，以应对潜在的损失。高额拨备的计提对银行的财务状况产生了严重影响，当年净利润同比下滑 28%。这一事件深刻地揭示了在联合贷业务中，过度依赖外部风控、忽视自主风控能力建设的巨大风险。
富邦华一银行的案例警示我们，联合贷业务的发展不能以牺牲风险控制为代价。金融机构在追求业务规模的同时，必须坚守风险底线，加强自主风控能力建设，建立健全风险评估和预警机制，确保风险可控。只有这样，才能在联合贷业务的发展中实现规模与质量的平衡，保障业务的可持续发展。
5.2.2 某城商行 “数据裸奔” 风险
某城商行在与第三方合作开展联合贷业务时，因忽视数据安全，未实施数据脱敏措施，导致了严重的数据泄露事件，给银行带来了巨大的损失，也引发了社会对数据安全问题的广泛关注。
在合作过程中，该城商行未对提供给第三方的数据进行合规脱敏处理，使得数据在传输和使用过程中处于 “裸奔” 状态，存在极大的安全隐患。最终，这一隐患引发了严重的数据泄露事件，20 万客户信息被泄露。这一事件不仅严重侵犯了客户的隐私权，也对银行的声誉造成了毁灭性打击。监管部门对该城商行处以 5000 万元的高额罚款，以惩戒其违规行为。同时，市场对银行的信任度急剧下降，引发股价连续三日跌停，品牌价值缩水 15%。这一事件充分说明了数据安全在联合贷业务中的重要性，任何对数据安全的忽视都可能引发严重的后果。
某城商行的 “数据裸奔” 风险事件提醒我们，在联合贷业务中，数据安全是不可逾越的红线。金融机构必须高度重视数据安全管理，严格遵守相关法律法规，采取有效的数据脱敏和加密措施，确保客户数据在全生命周期的安全性。只有这样，才能赢得客户的信任，维护金融机构的良好形象，保障联合贷业务的健康发展 。
六、未来挑战：从合规达标到风控能力升维
6.1 技术迭代中的合规适配
在金融科技飞速发展的浪潮中，联合贷业务正不断拥抱新技术，以提升风控效率和精度。然而，技术的快速迭代也带来了一系列合规挑战，需要我们高度关注并积极应对。
6.1.1 大模型应用风险
随着生成式 AI 在风控领域的应用日益广泛，其强大的数据分析和预测能力为风控工作带来了新的机遇。然而，我们也必须清醒地认识到，大模型应用存在着潜在的风险，其中 “虚假数据注入” 与 “模型偏见” 问题尤为突出。
“虚假数据注入” 是指攻击者故意向模型输入虚假数据，误导模型的训练和决策，从而导致风险评估出现偏差。这种攻击手段具有很强的隐蔽性，一旦成功，可能会给金融机构带来巨大的损失。而 “模型偏见” 则是指模型在训练过程中，由于数据的偏差或算法的缺陷，导致对某些群体的风险评估出现系统性偏差，这不仅会影响金融机构的决策准确性，还可能引发公平性问题，损害金融机构的声誉。
为了有效防范这些风险，建立 “人机协同校验机制” 至关重要。我们建议对大模型输出结果进行人工抽样复核，阈值设置为不低于 5% 的样本量。通过这种方式，能够及时发现并纠正模型可能存在的错误，确保风险评估的准确性和可靠性。某金融机构在应用大模型进行风控时，引入了人机协同校验机制。在一次贷款审批中，大模型给出了通过的建议，但人工复核时发现，借款人的部分数据存在异常。进一步调查后发现，这些数据是被人为篡改过的虚假数据。由于及时发现并纠正了这一问题，该金融机构成功避免了一笔潜在的不良贷款，有效降低了风险。
6.1.2 跨境数据协同障碍
在全球化的背景下，联合贷业务的跨境合作日益频繁。然而，不同国家的数据合规要求存在着显著差异，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）与中国的《数据安全法》，这给跨境数据协同带来了巨大的障碍。
GDPR 对个人数据的保护极为严格，强调数据主体的权利，如知情权、访问权、更正权等。在数据跨境传输方面，GDPR 要求数据接收方必须具备与欧盟相当的数据保护水平，否则需要采取一系列严格的保障措施。而中国的《数据安全法》则更加强调数据主权和国家安全，对重要数据的出境进行了严格的监管，要求进行安全评估等。
为了突破这些障碍，构建 “本地化合规中间件” 是一种有效的解决方案。这种中间件能够根据不同国家的数据合规要求，实现数据标准的动态转换，确保数据在跨境传输和使用过程中的合规性。某跨国联合贷项目在实施过程中，通过构建本地化合规中间件，成功解决了数据合规问题。该项目涉及多个国家的金融机构和助贷平台，数据跨境流动频繁。通过本地化合规中间件，对不同国家的数据进行了标准化处理和加密传输，确保了数据在跨境传输过程中的安全性和合规性。这一举措使得该项目的合规审批周期从 3 个月大幅缩短至 20 天，为项目的顺利推进提供了有力保障 。
6.2 风控文化与组织架构重塑
随着联合贷业务的发展和新规的实施，传统的风控文化与组织架构已难以满足业务发展的需求。为了适应新的形势，我们需要重塑风控文化，优化组织架构，提升风控的效率和效果。
6.2.1 敏捷型风控团队建设
设立 “联合贷专项小组” 是建设敏捷型风控团队的关键举措。该小组由风险建模、政策合规、技术开发等多领域专业人员组成，打破了部门之间的壁垒，实现了从需求响应到方案落地的端到端协同。这种跨部门的协作模式能够充分发挥各专业人员的优势，提高决策的科学性和执行的效率。
某股份行在开展联合贷业务时，成立了联合贷专项小组。在一次市场环境发生突然变化时，专项小组迅速响应。风险建模人员及时分析市场数据，调整风险评估模型；政策合规人员根据新规要求，对业务流程进行合规审查；技术开发人员则快速对风控系统进行升级，以适应新的风险评估模型。通过团队的紧密协作，该股份行在短短 72 小时内就完成了风险策略的调整，有效降低了业务风险。数据显示，该小组的成立使模型迭代效率提升了 3 倍，大大增强了银行对市场变化的适应能力和风险控制能力 。
6.2.2 穿透式监管能力培养
定期开展 “合规压力测试” 是培养穿透式监管能力的重要手段。通过模拟极端场景下的责任追溯与数据协同失效风险，能够提前发现风控流程中存在的漏洞，并及时进行修复，从而提升风控的稳健性。
2024 年，某金融集团开展了一次全面的合规压力测试。在测试中，模拟了多种极端场景，如大规模的数据泄露、监管政策的突然收紧等。通过对这些场景的模拟分析，该金融集团提前发现了 3 处风控流程漏洞，如数据共享过程中的权限管理问题、风险评估模型在极端市场环境下的失效问题等。针对这些问题，该金融集团迅速制定了整改措施，完善了风控流程，有效提升了风控能力。通过这次压力测试，该金融集团不仅增强了自身的风险抵御能力，也为行业提供了有益的借鉴，推动了整个行业对穿透式监管能力的重视和培养 。
结语：在合规重构中锚定风控价值坐标
联合贷新规的落地，标志着行业从 “规模扩张” 向 “价值深耕” 的历史性转折。对于风控从业人员而言，这既是一场 “合规大考”，更是一次 “能力升级” 的机遇。当数据协同的技术红利与责任界定的制度框架形成合力，当风险防控的底线思维与业务创新的进取精神达成平衡，联合贷业务才能真正摆脱 “风控空心化” 困境，在合规的轨道上实现 “风险可控、价值可溯、生态可持续” 的良性发展。面对未来，唯有以合规为生命线，以技术为手术刀，精准切割风险与收益的平衡点，才能在联合贷的深水区中锚定航向，驶向高质量发展的新蓝海。