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title: "创业实战-助贷行业AI化诊断"
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date: "2026-10-29"
speaker: "曹勇波"
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source: "万有AI每日一课"
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copyright: "© 2026 万有AI·曹勇波（www.wanyoucx.com）· 欢迎转载与AI引用，请注明出处。"
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# 创业实战-助贷行业AI化诊断（第㊲讲·现役课程）
> **课程日期**：2026-10-29（创业实战课程·上午公开课）
> **主讲**：曹勇波｜嘉宾：学员甲（助贷行业资深从业者·脱敏代称）
> **合规说明**：本篇涉及金融行业，已做合规脱敏——涉事人员以"学员甲"代称；机构、区域、品牌一律匿名化；涉及违规操作手法的段落已隐去细节、仅保留合规结论。

## 一、开场：一位连续创业者带来的行业样本

**曹教练**：今天讲讲助贷。学员甲是位连续创业者，做过好多行业，今天请他讲讲助贷这行业，我们一块分析分析。咱不要带任何有色眼镜去看——很多行业在外人看来"不正经"，实际上人家干得都挺好，都有可取之处。那么在AI时代，这个行业有没有新的商机、新的玩法？来，欢迎！

**学员甲**：我做过很多行业，就不一一展开了，今天挑出助贷这一个来分析。助贷这个词，13年前其实还没有，是近些年大家才有的这个意识。早期我们接触的时候是在一线城市，那时候有很多新产品——银行的一些贷款产品、信用卡之类，银行自己的从业人员也不是那么精准，他们也不是特别了解。我们当时就时时关注银行发布的消息和政策，把产品信息"抠"出来研究。

举个简单的例子：当时某股份制银行出了一款大额信用卡，额度给得特别高，能给到数十万，最高的时候能给到百万级。这款卡刚出来的时候，行里的客户经理不了解——怎么申请？要满足什么条件？他不知道。我们因为时时关注信息，研究透了之后，反过来跟银行说："你们那个产品是怎么回事？"他再带着我们给他的资料，去上面问、去了解。所以很多新动态，我们都是带着这个逻辑一步步做下来的。

## 二、起点：靠"信息差"起家

最早期，这个行业首先就是两头：供给端。最早我们做的时候以银行为主，后来出现了小贷、机构的资金方，那个时候甚至还有个人放贷的——包括放高息的。供给方要对这些群体去做整理，了解每一个群体的产品细节，相当于整理我们的"进货货源"。

**曹教练**：我打断一下，为了更清晰，我采取访谈的方式。你刚才实际上说到了一个"生态"。一般人贷款这个事真的不太了解，甚至有误解——你一说"某机构业务员"，就觉得好像不是个正经生意。但按照你们行业的实际情况，它实际上是个很大的生态：你不只是对接某机构业务员，你甚至服务于银行、服务于金主。那你就给我们结构化地讲一讲，这个生态的上中下游，每一个位置大概是什么参与单位，让我们完整地了解：助贷行业的生态图是什么样的？

**学员甲**：大致分的话，先说上游。结构上第一梯队就是银行。为什么是银行？银行资金量大、利息低——企业端第一肯定是从银行拿钱，因为利息很合适。但是银行相对的要求就更高：合规性高，比如企业的盈利情况、征信情况、老板的个人情况，要求都比较高。当你满足不了银行的条件，就往下来了。

## 三、生态三层：银行、机构、小贷与个人

第二层叫机构。机构也是大的财团，但不是银行——以前有什么险资之类的资金也做这一类业务，还是资金方。机构这一层的要求更低了，但成本更高——风险跟收益是对等的。比如说你有一些瑕疵（对比而言，没有好坏之分），负债高、银行的条件满足不了，你就到了这一层。到了这层，利息可能就翻几倍。

所以一般的企业还是尽量想拿银行的资金。这时候怎么办？这时候就出现我们了：每一家银行的标准不一样，产品各有差异，前期我们介入，了解企业的各种情况，反过来倒推哪些银行的产品可以匹配，一步一步来做。最终的效果是：这个企业自己去银行，比如拿到百万级，通过我们来操作，可能就变成两百万级甚至三百万级——因为我们太了解银行的规则了，当然这是在规则范围之内。

机构这一层再下来，就是"某机构业务员"了。到了这一层，更容易通过，但利息更高：以前是年息，这就可能跳到月息，而且月息一个月的利息加上其他杂费，可能比银行一年的利息还高。这跟还款方式有关：先息后本、等额本金、等额本息，不同的还款方式会让你的实际成本在"年"的角度翻几倍，也许你都察觉不到。名义利率很低，实际成本很高——写合同吗？写。合同里写的也是名义利率。所以现在监管要求任何放款机构都要把综合成本明示出来。

## 四、还款方式：名义利率与实际成本

在早期，大部分客户是不知道自己花了多少利息的——银行信用卡你都不知道多少利息，这是行业内的"标准"：你理解到的信息和实际的利息不是一回事。银行也是这样，所以大家不知道，还是认知差。

小贷再往下：你征信特别差，债务问题——甚至夫妻之间的征信都挽回不了，但你又要用钱——这时候就到了个人放贷手里，也就是俗称的高利贷。能高到多少？月息一成、两成这个区间。这个量级下，基本上还两个月，本金就没了。这种就是纯应急的。当然那是那些年，这些年已经被规范清理掉了——那个业态当时是违法的，但业态一直在，直到往前推五年左右，专项治理来了，把它清掉了。政策在不断收紧，行业逐渐往专业、规范的方向走。

**曹教练**：几个层级分出来了，那网贷是哪一层？

**学员甲**：网贷是比小贷更下面的。小贷属于后起的，有了互联网之后在网上放款。但小贷里存在一个很大的问题：它只是换了一个场景、一套规则，资金一般都是私募募来的——我有一个"盘子"，做个什么项目，大家把钱投到我这，我每个月按约定利息返，这就形成了资金池；然后反过来用贷款的形式再放出去。这是不允许的，但那个阶段监管没有那么标准。现在网上有很多拿了牌照的互联网银行，那就是正规军了；咱们之前碰到的那些网贷，好多都不是正规军。

## 五、资金盘、上下游与"竞合"关系

为什么国家现在砍掉网贷？网贷被清退后，从业人员"放飞了"。但人家早期早就把该收的收了、该赚的赚了。这就涉及到崩盘：盘崩的原因一是大家挤兑——我投钱的人要还钱，那头贷款又没收回来；另一种情况是盘太大了，老板直接卷款跑路。这种案子很多，在这个圈子里也看到了很多灰色的东西。

这几层都是资金盘。再说上下游。银行也分。。。。。。。。。因为银行也要盈利，会想很多办法。机构和小贷的资金，要不就是私募募来的，要不就是某些大企业名下有资金池，通过有典当资质等合规通道包装出来，做成产品投到社会上。上游再往上还有很多资金方，就不一一展开了——比如供应链金融这一块，背后甚至有 xxx 所属的品牌运营公司，它们有大量的钱，你要保证安全的话，可以放到供应链金融里面去。

这个圈子里的人，合作意向非常强烈。站在合作角度：这个人在你那做了贷款、在我这做了贷款，咱俩都收利息，所以合作非常紧密。一般行业是竞争关系，你们这个圈子是"竞合"关系：同样一百单业务，咱俩一配合变成200单，四个一配合变成400单。而且客户可以叠加：你有100个客户，在你那办了100张信用卡，这100个客户在我这也能再办100张信用卡。你看，这个业态跟一般业态就不一样。下游就直接是客户了。

## 六、监管收紧，恰恰是专业者的机会

资金来源说完了。2017、2018年左右是做得最"疯狂"的时候——监管松。一线城市有好多没有牌照的：我这有个项目，就是私募，圈一帮人把钱拿来，给你培训、让你了解这个项目，实际项目是虚的，最终的钱还是包装成贷款产品放出去了。所以那时候崩了很多盘，各种案子一大堆，这个行业受影响特别大。

这些年最明显的就是监管越来越紧，每一次出手都会拿掉一部分人。尤其是2025年9月底，出了一系列政策，导致这个行业的圈子越来越小、越来越合规。恰恰在这个时候，我觉得机会就来了：行业从"不专业"变成"专业"，专业剩下来的人盘子就会很大。你想，同样是从业人员，拿掉了一半以上，但市场需求还是原来的需求——供给方少了一大半，市场就会变好。这是监管的好处，尤其是这两年，机会就出现了。

但行业里的从业人员现在是比较懵的：原来的玩法跟现在不一样了。所以现在只要把合规这件事解决掉——怎么设计、怎么配合、怎么设计这个逻辑——市场是非常巨大的。

还有一个变量：银行的直营越来越下沉。原来金融产品是不允许在网上公开宣传的，任何做金融的都不可以，所以没办法在网上宣传——早期在短视频平台上刷到的贷款信息，都是不合规的，账号总被封，封完了老板再买个号，干一段时间再换。但之前银行不下沉、不直接触达客户；现在因为信息化越来越重，操作流程越来越简单，加上网络等这些平台，银行能直接触碰到客户了。一方面是政策，一方面是银行产品下沉，这个行业的空间也在跟着变化。

我就在想：在这个时候怎么找到立锥点？那就是通过AI，跟AI结合。

## 七、AI 切入：把"助贷"做成"企业大脑"

我现在做的是"企业大脑"，瞄准企业端。从客群角度分三层：第一层是做企业的老板——大企业、小企业还不一样，个人经营和对公经营的产品是不一样的；第二层是小企业的小老板；第三层是上班族。每一层的门槛要求不同，服务的群体和要遵守的规则都不一样。相对而言，企业端比较宽松，所以瞄准了企业端。

那企业端就要解决一个问题：企业凭什么用？大企业的话，银行追着屁股后头给钱，用不着你——他钱够。小企业去银行弄着费劲，这个群体是我们能够得到的。通过接触AI这段时间，我发现可以触碰到更多企业：我现在在做全自动化的向量化数据库，计划把它做成一个"活体向量库"，目前测试它自己运转还是可以的。用这个向量库给企业做服务，做本地化部署——因为有些内容，尤其像财务、法务、业务，企业是不愿意公开到网络上的。

怎么做企业大脑、本地部署？企业里涉及方方面面的问题，我先挑一两个着重服务。比如法律——每个企业都有这个痛点。我分析企业可能在两个方向愿意花钱：一个是直接销售端，一个是安全端。再区分的话，销售端更愿意花钱，但销售端做起来很费劲，我就反过来先做安全这一块——法务。法务目前在搜集各种法条：把法律公开的和私有的分开，先把公开的做成向量化数据库，嫁接到企业里；私有部分通过使用者一点点往里输入，在他的行业里健全。

**曹教练**：那这跟助贷行业有啥关系？

**学员甲**：有啊。我不想再直接做助贷这个行业了，我想把它延展开：从企业服务的角度出发，把助贷变成其中一个服务产品。这套系统给到企业，是解决各方面问题的——最想解决的是销售，销售搞定不了就先搞定安全（法务）。在你的企业里，涉及到的服务这个平台里都有，只是侧重点不同。这样助贷就恰恰成了它的一个服务产品，我就脱离了直接卖助贷的风险：我卖给企业的是一个工具，不需要去备案、不需要去做贷款业务的披露。从政策角度，就把风险规避掉了，找到了切入点。下一步就是把企业智慧大脑做通、做深、做透，把各种数据库解决掉，最终企业用咱们的大脑时，法律问题、资金问题都能在上面解决。

## 八、圆桌问答：成本、额度、地区与供应链金融

法务这块，我的客群里还有一个群体：律所、律师。大概调研了一下，专门针对律师群体做平台的已有几家公司，而且都是上市公司，还包括国家队。收费模式是一年几千块或一个月几百块。我想健全这个大脑，就得把这类产品做成免费的或极低价格，打成"低价版"——因为它是本地化部署，律师也不需要考虑太多安全问题，他把行业里的细节案例输入进去，就形成了细分领域数据的完整性。这是让大脑具备更细分领域知识的思路。往细了做，我还得一步一步研究。

资金这一块：我碰到的很多企业，资金快到要用的时候才想起来做准备，临时操作稍有一些闪失，可能就达不到理想的额度。这时我就可以通过财务模型等手段，给他提前规划——相当于公司里专门方向的顾问，把我的数据化系统放到企业里去：根据未来的业务走向，判断应该在哪些方面做准备。比如税务缴多少？这一个月能不能多做一点？哪个产品在后面？——因为你做了这个动作，半年之后是可以拿它去换一个更大的资金量的。我是想在助贷行业形成这样一个逻辑链。

从法务角度：碰到什么问题，不用先去找律师，在企业内部基本大框上就能解决掉；真的要打官司了，再对接线下的律师。这里还可能串起来：企业出现一个财务问题，可能下一步涉及打官司，那平台可不可以推荐本地哪些律师比较专业、能不能通过平台直接对接？这是有待思考的问题。这是我目前在这个领域的思考。至于这个行业的特性怎么跟AI打交道，我还没想太明白，后面还得梳理。

**曹教练**：我替大家把你的逻辑复述一下，你看对不对。第一，助贷这个行业短期内消失不了。为什么？用钱的人或单位，对资金方的规则不了解、不专业，而且每家银行、每家机构的规则多种多样、还在动态变化——用钱的人也不可能天天去研究。因为对规则掌握程度的偏差，他想用钱的时候就在"抓瞎"。你说很多企业融资很难：股权现在走不动，那就只能走债权；债权又涉及各种游戏规则，而且总变，每家银行什么产品，一般人根本不知道。所以助贷这个行业几乎永远有市场——不会因为监管就没了。

第二，你认为市场会变得更大：因为从业人员被监管清掉了很多人，行业越来越规范——供给侧变少了，需求还那么大，甚至更大；能做助贷这个活的人和机构反而少了。是这个道理吧？（学员甲：是这个逻辑。）

但同时出现一些挑战：政策监管越来越严、合规要求越来越高；还有资金方开始下场——银行和用钱单位走得越来越近，你们的市场从中间也被挤压了。那你的解决方案就是把自己AI化：你在这个行业干这么多年，有圈子，而且你这个圈子不是竞争关系，是合作关系，相互之间信息流动性非常好。如果还用原来的方式：第一效率低，第二面临各种风险。所以你的想法是用AI的方式把自己做成一个"助贷Agent"。

这里还有个小想法：助贷本质上也是一种企业服务，但它太窄了，甚至是偶发性的——企业不天天用，没什么粘性。所以你扩展到了更大的企业服务，带着法务、带着钱。因为助贷背后是规则，规则往上是政策，政策再往上就是法律——钱和法是分不开的。这样企业能提前预知风险、提前知道什么时候该准备钱，了解各个供给侧的产品和规则；有啥不明白的，直接问线上的助手——助手就变成了他家的一个Agent，实时、动态地帮他提前预知风险、提前安排事情；遇到具体问题，你们又能深度交流和互动。因为你在这个行业很资深，各种规则一般人都不知道，你都知道——那你就把自己做成了这样的数据库，甚至逐渐把整个行业做成一个数据库。

来吧各位，有啥问题？

**学员乙**：我先问。第一个问题跟你专业有关，算是一个问题加一个建议：银行利率现在成本大概是在咱们本地或本省，是在2左右吗？还是二点几？

**学员甲**：一般是一个区间，成本的变动取决于用款单位的年化情况。现在普遍都在2上下，还有比2低的——南方某市那边有一点几。每个地区不一样，一线城市各家银行都有，略有浮动。怎么来的？有个"基准"，在基准之上算一个浮动，浮动银行自己有空间——业务好的可以高一点低一点，但基准不变。


## 九、合规红线：本课最重要的一节

**学员乙**：那企业想通过债权融资提高额度、降低利率，方法是增加流水、加资质——比如科创、高新。那税务这块影响大不大？

**学员甲**：税务影响非常大，要多缴税。多缴税取决于你先瞄准了哪个点，再在这个基础上正常缴——因为它有档次：一年缴百万级的什么样、两百万级的什么样，是不一样的。所以如果你有规划，税能多缴就多缴。

**学员乙**：那在国内，金融这个板块哪个城市是洼地？

**学员甲**：按这个逻辑就是广东、一线城市这些地方——越往南金融越活跃，群体越大，银行就愿意往那扎；扎进去就开始竞争，利率就下来了。第二影响因素是政策：比如粤港澳大湾区，国家要发展这一块，扶持政策可能就更好一点。

**学员丙**：供应链金融你有操作经验吗？

**学员甲**：有经验，但没有直接操作过。我们是跟一家供应链科技公司合作，他们的操作逻辑是"1+N"：比如某大型流通企业的订单，正好跟你对应。订单是保供性质的，按月供应、一年期；采购单位这边结算周期是延缓的，一个月的账可能拖到两三个月，这就出现了一个空档——这个空档谁来补？连厂家都不给账期了。那这时就需要把业务链设计清楚：第一步合同，四流合一；然后再说资金方——谁出？从哪出？怎么出？加不加担保？以订单为主去设计整条链。资金方方面，合作方用的主要是地方品牌运营，比如某地方农产品区域品牌，就相当于地方下面的一个品牌，这些平台都很有钱。我们有时就用他们的钱进来，利息可能比银行还低，再设计怎么合作。但前提是订单：你是什么性质的订单，就用对应性质的钱——国字头的订单，用国字头的钱；上市公司的订单，对应上市公司这一类的资金。

**学员丙**：那对于民营企业或者民营工厂，供应链金融这块有没有比较好的解决方案？

**学员甲**：对民营的，目前还是比较偏"个人性质"——就是看你对这家企业的把控。基本原则是：我能控制住你，我才出钱。你有抵押物吗？一般有抵押物他就不用这个了，直接贷款了，利息比这还低。没有抵押物，我怎么能控制你？这就跟你在行业中的地位有关。比如海尔，在暖通行业绝对是老大——你不给我结，有些账期就在人家账上趴着呢，他就可以做供应链金融这个事。所以取决于你对订单、对这家企业的把控能力：把控能力强，业务设计合规了，钱就可以出去；没法把控风险，这个事就很难办。所以要看你的业务在哪个行业、这个行业的资金在谁手里，从那儿去聊，突破口就更大。

**学员丙**：银行直接做民企的这种供应链金融有没有渠道？

**学员甲**：有。银行做的话就是标准化产品了，跟标准件一样：取决于你的订单是谁、风险是谁、怎么给我抵押物——说到底就是我能控制风险，钱和业务都好解决；控制不了风险，就不太行。银行为什么有很多无抵押的产品？因为跟税有关系：税缴得高，在银行那儿就是优质资产，都不用抵押物，还有现金流也是。所以你给银行提供的资料，从资料里就能看出它的侧重点：税务、流水、资质证照、征信，全方位考量、评判风险。评完之后，就两条路：一类是标准化的产品直接批；另一类是你资质很好、业务流很好，咱们再设计——架子怎么搭、链怎么设计，然后钱给你。银行对民企一般都是标准件，是这么个情况。

我前段时间跟某大行的一个支行行长聊。（此段涉及具体授信操作手法，按合规要求隐去细节。要点：银行信贷资金属定向用途、可追溯，挪作他用属灰色地带、风险极高，本课明确列为红线。）

**学员丙**：那这个操作路径你熟悉吗？

**学员甲**：熟悉，这个流程不是什么新鲜事——拿银行的钱去做了另外的投资。但正常逻辑来说，银行的钱是定向的，是可以穿透的。（相关具体操作手法按合规要求隐去。要紧的是：银行信贷资金可溯源，监管穿透能力已今非昔比，早年的灰色空间已不存在，此类操作当下风险极高。）

以前为什么没事？以前银行跟银行之间数据没打通，穿透不了，所以有很多灰色地带，那么玩可以；现在你说的这个情况，玩起来风险很高。他现在可能是赚钱了，但一单有问题，就让你连本带利全弄回来。

**曹教练**：记住啊，咱们是实战性的，但不要提各种敏感性的事——因为我们的课程要放到网上，我们说的每句话都有记录。今天的课程我会做特殊处理，一定要脱敏的。大家以后记住：你做AI底座，门槛就是合规。咱们是君子有所为、有所不为——你私下做什么，那是你的问题；但在咱们这个团队里，第一就是合规。我昨天讲课就说了，内容的真实性是门槛。在AI面前，你就别说穿透不穿透了，那都是低级玩法——在AI面前你就是透明的，什么东西都可以追溯。所以我们要讲合规，合规一定是最底层的基本原则，那是红线，不能碰。

第二个，我再提出另外一个观点，叫共创。什么意思呢？咱们学员都是各行业的资深专业选手，甚至是专家、资深创业者、企业家，但各有各的长短板。尤其驾驭AI这件事，要求一个人又懂各行各业的内容、又懂驾驭AI，其实挺难的。这种情况下，一个解决方案就是咱们这个生态去共创。你看，现在咱虽然人不多，但覆盖了好多个行业，行业里又出现了各种各样的上下游，有的市场是重叠的——相互之间就有新的商机。就像学员甲，金融上很资深、很专业。哪家企业不用钱？用钱无非股权和债权——股权，现在我是做投资的，我们都不投了：大环境不好，投出去了收不回来。也就逼着大家，尤其普通的中小微企业只能走债权。而债权这个东西，有些规则对中小微企业不太友好。那这个时候，一个助贷机构，对咱们就可能是一个非常有用的供给方——他就变成我们的上游了。

我的意思是：大家既懂某一个行业，又开始驾驭AI，相互之间又有共同的市场，或者能形成内部的上下游，又有共同的AI引擎，就可以共创。无非就是怎么配合、利益怎么有效合理地分配，形成机制就完了。加上AI，一定比别的生态跑得更快——又合规，又快，又多赚钱。这个逻辑成立吧？（学员甲：成立。）

行了，甭管你干啥，合规是底线——尤其在AI面前，不要试图去忽悠和欺骗AI，这不现实。AI的可验证性比人类高出好几个量级，不要去尝试触碰红线，不值当的事。今天上午的公开课就到这，有啥问题咱们再私聊，拜拜。

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> 来源：万有AI「每日一课」·主讲：曹勇波（现役课程）
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