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所有APP都在追着借钱给你,而你已经被标成了“数字肥羊”

上个月我点了一份外卖:“25块钱的麻辣烫”。
结账的时候,页面最显眼的位置弹出一个按钮:“立减8元”。条件是开通“月付”。
我犹豫了两秒,8块钱不多,但那个按钮的位置太好了,好到你不用思考就能点下去。
我那又没出息的手点了一下。
然后我愣了一下——一个卖麻辣烫的平台,为什么要追着借钱给我?
你可能会说,这不就是互联网金融吗?银行也在做啊。
不对。
银行做信贷,是“你来找我”。APP做信贷,是“我住在你的生活里”。
这就是区别。
银行需要你去网点、去APP、填资料、等审批。但外卖APP不需要。你点餐的那一秒,你的消费能力、消费习惯、余额状态、甚至“这顿饭是不是犹豫了很久”,全部已经被记录。平台不需要“获取客户”,你就是它的客户。平台不需要“风控审批”,你的行为数据就是最好的风控模型。
它已经不是一个APP了。它是一台装在你手机里的信贷操作系统:你不需要主动做任何决定,它在你付款那一秒,就已经完成了所有动作。
而在这台操作系统的后台数据里,你有一个名字。
叫“数字肥羊”。
01
这台操作系统的设计感,超出你的想象
北京市民李女士收到一条短信的时候,完全没有心理准备。
短信说,她有一笔110多块钱的贷款待还。
她打开App一看,是上个月点外卖的餐费。她说:“我从来没开通过月付,每次付款都手动切换成微信支付,就是有一次着急没注意,结果一键支付了。”
李女士不是个例。在黑猫投诉平台上,某外卖平台月付产品的相关投诉超过1.6万条,某电商平台消费信贷产品投诉超过9万条,某短视频平台月付产品投诉1.8万余条。三项加起来,超过12万条。
每一条背后,都是一个“我以为我只是在付款”的人。
你可能会想:这些人怎么这么不小心。
但你回忆一下,你上次点外卖结账的时候,付款页面上排在第一个的,是什么选项?
第一财经记者做过一次实测:某外卖平台的月付产品,付款页面首页默认勾选开通,输入支付密码,一键支付即可开通。点开合同协议,日利率0.05%——折合年化利率18.25%。
另一家平台的做法更隐蔽。用户点击“同意协议查看额度”的时候,里面藏着小贷公司的征信查询和报送授权。优惠在前,征信授权藏在协议列表里。
国家金融监督管理总局湖北监管局在一份风险提示里把这类操作拆解得非常清楚:平台将信贷分期设置为优先推荐支付选项,通过默认勾选、关键信息字体淡化折叠、弹窗频繁推送等方式混淆支付边界,消费者稍不留神就“被动开通”了信贷服务。
业内管这叫“无感借贷”。翻译过来就是:你根本不知道自己借了钱。
但这台操作系统最精妙的地方,不在收银台。在你看不见的后台。
有业内人士透露过一个细节:“查看额度”四个字,在所有测试版本里转化率最高,用户点击登录的比例涨了7%。颜色微调带来的转化率提升最多只有0.1%,但在百万级用户面前,每人贷1万,按3%的利润率,就能多赚30万。
一个按钮文案的改动,背后是上千万的利润空间。
所以,这些平台不是在帮你支付。它们是在你掏钱包那一瞬间,悄悄递给你一张借条。
而在它们的后台,你已经被标记为——一头“数字肥羊”。

02
你可能会觉得,不就是几个平台在搞小动作吗?
那我们来看看规模。
截至2025年,中国网络小额贷款市场规模突破5万亿元,服务了数亿用户。
七家美股及港股上市的头部助贷平台,2025年全年合计实现营业收入约793.78亿元,合计净利润约126.8亿元,合计促成贷款约1.12万亿元。
1.12万亿。什么概念?
相当于每个中国人平均从这些平台上借了800块钱。
你注意看这组数字的对比:促成贷款1.12万亿,净利润只有126.8亿。看起来利润率不高,对吧?
关键在这里:这些平台不掏一分钱,不担一分险,它们只做一件事——把借钱的人送到放贷机构面前。
有机构算过一笔账:在分润模式下,用户借款后,导流平台可以抽取利息收入的20%到30%作为佣金。
一笔年化18%的贷款,平台抽走三成,剩下的才归真正的放贷机构。
还有一种更“极致”的玩法叫“拒量导流”。
用户在A平台申请贷款被拒后,A平台并不终止服务,而是把用户的信贷需求和个人信息直接导给其他借贷平台,形成多级跳转、层层分销。每一层中介都要抽一笔佣金,最终这些成本全部转嫁到借款人头上。
但这还不是最要命的。
最要命的是:平台不需要找你。
你每天自己打开它的App。你点外卖、看视频、订酒店。你的消费习惯、消费能力、甚至“你这顿饭是不是犹豫了很久”,它全部知道。
银行需要风控模型来判断能不能借钱给你。平台不需要。你住在它的生态里,你就是它的风控模型。
所以,当一个购物平台开始给你“送钱”的时候,别觉得它突然变得慷慨了。它只是找到了比卖货更赚钱的方式。
03
你根本不知道,有人已经付出了什么代价
如果前面的故事让你觉得,“不就是被引导借了几百块钱吗,也没什么大不了的”。
那接下来这几个人的故事,可能会让你重新想一遍。
湖南岳阳,35岁的严悦,是两个孩子的母亲。
2025年7月9日下午,她给丈夫发了一条微信:“不用拿你的命还,我拿自己的命还。”然后望着客厅里拿着玩具、只有5岁的儿子,喝下了一整瓶敌敌畏。
15分钟后,孩子发现母亲倒在房间里,口吐白沫。
就在严悦喝药抢救期间,“微粒贷”等网贷机构的催收短信仍在不停地发来。当天,她的手机里收到的催收短信超过30条,其中仅微粒贷一家就达19条。这些信息像一把把锤子,敲碎了这位母亲最后的心理防线。
还有,
武汉市民高先生,初中辍学后跟着父母做小生意,办了个小型的二手家电回收厂。2023年10月,他接到一个推销放贷的电话,首笔借了20万。
此后一年内,他陷入反复借新款还旧款的泥潭。累计借款1741.58万,实际还款2887.6万——多还了1100多万,但对方告知他还欠470多万,并以此威胁他的老婆孩子。
你没看错。借了20万,还了将近2900万,还倒欠470万。他卖掉了车,卖掉了房子,找朋友和生意伙伴借了几百万,直到再也借不到钱,才报了警。
而在黑猫投诉平台上,与“催收”相关的投诉超过167万条。暴力催收、骚扰通讯录、电话打到单位、催收人冒充公检法打电话——这些在监管文件里被明令禁止的行为,在现实中依然大量存在。
根据中国社科院金融研究所2025年发布的《中国家庭财富调查报告》,90后整体负债率高达78.3%,18到35岁年轻人的信贷渗透率达到86.6%,真正零负债的仅占13.4%。
你身边十个年轻人里,几个没碰过信贷?
04
算法比你更懂你什么时候缺钱
你有没有发现一个规律?
快到月底的时候,借钱入口的弹窗好像特别多。
这不是巧合。
人民日报客户端的一篇报道揭示了背后的算法逻辑:互联网平台通过挖掘用户的消费行为,能精准判断用户的资金需求与借贷意愿。信用卡账单日后的“支付压力期”、深夜的电商浏览高峰、频繁使用的支付分期服务——这些都成为算法推送借贷信息的判断依据。
业内人士说过一个更细的细节:算法会捕捉一系列“资金紧张”信号。用户每月消费接近或超过收入,频繁使用消费信贷,特别是在信用卡账单日后、还款日前,系统判定你处于“支付压力期”。这正是推送借贷信息的黄金窗口。
换句话说,算法比你更了解你什么时候缺钱。
还有用户分层。从没点过借贷广告的,标记为“低意向用户”,推送频率降低。只要点过一次,就打上“易转化”标签,从此被借贷信息围追堵截。
你以为是你自己顺手点了一下。其实是算法算准了你顺手的时机。
所以你再回头看“数字肥羊”这个词。它不是一个比喻。它是一套真实的运营体系——算法筛选出最容易转化的人,然后精准地、反复地推送。
05
电源被拔了,但新电源已经插上
好消息是,监管出手了。
2025年10月生效的助贷新规,明确借款人综合融资成本需包含增信服务费、担保费等所有费用,且不得超过年化利率24%的司法保护上限。过去那些靠“息费拆分”把年化做到36%以上的玩法,直接被一刀切断了。
2026年8月1日,《个人贷款业务明示综合融资成本规定》落地,要求金融机构必须向借款人逐项明示所有融资成本构成——利息、服务费、增信费、逾期罚息,一笔一笔列清楚。
2026年9月30日,《金融产品网络营销管理办法》施行,明确要求支付收银台页面,贷款类金融产品必须和普通支付工具分开展示,不能混在一起诱导用户。短视频和购物App里随处可见的“低利率、秒到账、低门槛”等贷款广告词,将被彻底禁用。
效果也在显现。
七家头部助贷平台2025年全年业绩看起来还在增长,但到了第四季度,全行业业绩普遍承压。奇富科技第四季度撮合贷款同比下滑21.8%,嘉银科技净利润从三季度的3.765亿元跳水到1.01亿元,环比暴跌73.17%。宜人智科全年净利润暴跌97.4%。
一位头部助贷机构的负责人被问及影响时说了一句话:“撮合率一定会下降,至于具体降多少,我们还在测算。”
翻译过来就是:我们知道这个模式有问题,但没想到会被一刀切得这么彻底。
但是,如果你以为这个故事到这里就结束了,那你低估了这台操作系统的生命力。
旧的入口在被堵。但新的入口正在打开。而且这个新入口,藏在一个你每天都会用的东西里。
AI。
现在越来越多的人,在买保险、选基金、办贷款之前,会先去问AI:“哪家贷款利率低?”“XX平台靠谱吗?”这些搜索直接决定客户选谁。
波士顿咨询已经把GEO放在“AI优先零售银行”获客能力的首位。
数据显示,零售银行通过GEO可以实现新客户销售额提升40%。
以前平台在收银台堵你,现在平台在AI的对话框里堵你。堵你的人没变,只是换了一个你更信任的地方。
写在最后:
我后来把手机里的APP数了一遍。
23个。其中17个,点开钱包或“我的”,都能找到一个借钱入口。
它们安安静静地待在那里。不吵,不闹, 只是在我每一次付款、每一次犹豫、每一次赶时间的时候,把那个按钮往前推一推。
我不一定会点。
但它一定会等。
这台机器最有耐心的地方就在于——它不需要你今天就点。它只需要你下一次赶时间。

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面对复杂问题时,如何判断;
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