从猎人变猎物：印度“撸贷产业链”如何系统性反杀中资网贷平台？

【文/羽扇观金工作室】

2019年前后，在中国现金贷监管风暴中寻找出路的金融科技企业，将目光投向了南亚次大陆。

印度，这个拥有超过14.5亿人口、近9亿互联网用户，但银行金融覆盖率不足50%、信用卡渗透率不到5%的广阔市场，被视为一片未经开垦的“网贷圣地”。

据AppsFlyer数据显示，印度是2020年亚太地区贷款应用安装量最大的国家。怀揣着成熟的算法模型和对巨额利润的憧憬，中国网贷企业自信地开启了这场他们认为的“降维打击”之旅。

更关键的是，印度当时对贷款年化利率缺乏明确限制，各类手续费名目繁多，这让习惯了国内“砍头息”模式的从业者嗅到了熟悉的味道。

然而，再优秀的风控算法工程师也打不过超4.5亿人口无任何征信记录的现实，当高效的催收体系面对22种官方语言和数千种方言的沟通壁垒，当本土“撸贷产业链”以有组织方式发起反击——所有曾被视为"降维打击"的竞争优势，在这片南亚次大陆上悉数失灵。

印度警方没有接受过处理网络犯罪的培训Ajit Solanki摄

中国的算法精英败给了印度的“街头智慧”

中国网贷企业进军印度时携带的核心武器，是一套经过国内市场反复验证的技术体系。大数据风控模型可以通过消费记录、社交关系和行为轨迹对借款人进行精准评估，人脸识别和活体检测技术能够有效防范身份欺诈，配合高强度催收形成商业闭环。这套打法在中国现金贷市场运行多年，支撑起了一个年规模数千亿元的行业。

然而，印度市场的真实情况迅速让这套技术体系失去作用。

最根本的问题是征信基础的缺失。据TransUnion CIBIL Limited （一家在印度运营的信用信息公司）统计，截止2025年初，印度至少超过4亿人完全没有信用记录，尽管推行了诸如“全民财富计划”（Jan Dhan Yojana）等普惠金融举措，但年轻人群体和农村地区的信用渗透率仍然较低。

这意味着大数据风控模型在起点就失去了运算基础——没有历史还款记录，没有银行流水，没有消费数据，算法面对的是一张白纸。无论模型设计多精密，缺乏输入变量就无法输出有效判断。

身份核验环节同样遭遇溃败。印度身份证件体系的混乱程度超出预期，伪造证件和冒用身份的情况普遍存在。有从业者反映，甚至出现过用动物照片通过平台审核的案例。

最基础的身份真实性都无法确认，后续所有风控措施都失去了意义。与此同时，印度劳动力市场的高度流动性——一个人可能今天在剧组做临时工，明天就去街边摆摊——让基于稳定职业和收入设计的评估逻辑完全失效。

疫情期间，许多印度人失业，转而使用高利贷应用程序Indranil Mukherjee摄

更深层的障碍来自社会观念的差异。在中国，“欠债还钱”是普遍认同的社会规则，违约带来的道德压力和社交成本是催收机制能够运转的基础。但在印度市场，从外国科技公司获得的线上贷款往往被借款人视为意外收入而非必须履行的债务。平台发出的逾期提醒和信用警告，难以产生逾期的心理压力。

催收环节的困境则直接导致坏账无法回收。印度有22种官方语言和数千种地方方言，催收团队准备的英语和印地语话术，面对泰卢固语、泰米尔语、孟加拉语使用者时根本无法沟通。

法律追索更不现实——印度司法系统效率低下，一个案件从立案到开庭通常需要三到五年，诉讼成本高昂，对于单笔金额小、追求快速周转的现金贷业务来说没有可操作性。

此外，2024年12月提出的《禁止无监管借贷活动法案》草案（BULA法案）内提及，任何贷款机构不得采用非法机构骚扰接待人，违者将被处以三年以上十年以下有期徒刑，并处50万卢比以上、两倍贷款金额以下罚款，一旦法案正式实施，对国内网贷企业的印度业务也将造成影响。

截图来自印度《禁止无监管借贷活动法案》草案

从猎人变成猎物，印度“撸贷”已成产业化

技术模型的水土不服，只是让中国网贷企业在印度市场陷入被动。真正将这场败局推向不可挽回境地的，是一条在当地自发形成的“反收割”产业链。

据悉，一些熟悉中国网贷运营规则与风控漏洞的人士，开始在海外充当所谓“撸贷导师”。“撸贷”在国内常指通过虚构信息、多头借贷等手段骗取网贷并逃避还款的行为，而这些“导师”中不乏了解中国模式的当地从业者，甚至包括部分在印华人。他们利用社交平台如Telegram、WhatsApp建立群组，系统培训学员如何伪造申请材料、绕过平台风控、进行多头借贷。其提供的操作手册极为详尽，甚至指导学员在资金到账后立即卸载应用、更换手机号，以实现所谓“完美逃债”。

据报道，产业链分工极为清晰，上家提供技术指导和信息支持，下家执行具体借款操作。成功逃废债后，双方按比例分赃。更老练的做法是，这些组织主动向印度监管机构举报相关平台存在违规操作，借监管之手打击贷款方，为自身争取时间窗口和操作空间。

早期印度市场的监管相对宽松，甚至没有明确的贷款年化利率上限，允许通过手续费等方式变相提高利率，类似中国曾流行的“砍头息”。这种环境吸引了大批追求高回报的中资平台涌入。

贷款应用程序通过威胁和辱骂性的信息和电话骚扰借款人希瓦尼·拉瓦特（Shivani Rawat）提供，图片来自aljazeera英语新闻网

随着数字借贷引发的数据隐私侵犯、高利率陷阱等问题在印度国内引发广泛关注，印度储备银行开始密集出台监管措施。

2022年发布的《数字借贷指南》成为转折点，明确要求所有借贷相关数据必须存储在印度境内服务器这一数据本地化政策对严重依赖跨境数据流转进行风控分析的中国公司构成直接打击。

新规还要求借款人和受监管实体之间直接资金流动、详细的年利率披露，并将违约损失担保限制在贷款组合的5%。这些规定直接瓦解了通过高额手续费和隐蔽收费维持高收益的盈利模式。部分中资平台此前年化利率折算后高达200%至300%，名义上的低利率贷款实际通过服务费、处理费、保险费层层叠加。新规要求透明披露实际利率，这类操作空间被彻底清除。

对于中资平台而言，面临两难选择：要么耗费巨资获取本地NBFC（非银行金融机构）牌照成为受监管实体，要么与持牌机构深度绑定并接受严格监督。

随着《禁止无监管借贷活动法案》草案的提出，一个野蛮生长的时代正式终结。2022年至2024年间，大批中资平台做出了唯一理性的选择：关闭业务，彻底退出印度。据行业估算，中国资本在印度数字借贷市场的损失规模达数十亿美元。