網路貸款概念股

此類平台以借款人獲取、信用評分、機構資金媒合與貸後管理為核心,收入主要來自助貸服務費、擔保或信用增強收入,以及部分自營利息收入,對網路貸款量最為敏感。奇富科技的受惠最高,信也科技與嘉銀科技受惠高;後三者亦直接受惠於產業需求,但財務與資產品質波動較大。中國 2025 年 10 月實施助貸新規後,平台須面對白名單、費用揭露與綜合融資成本限制;應觀察放款量是否因合規調整縮減、90 天以上逾期率、機構資金鬆緊及海外業務能否補足境內成長。
  • 美股 QFIN
    360數科
    受惠最高
    1. 1. 奇富科技直接提供借款人獲取、信用評估、資金匹配與貸後管理,2026 年第 2 季連結 168 家金融機構;平台撮合及發起貸款人民幣 633.77 億元,網路貸款量變動可直接影響服務費與利息收入。
    2. 2. AI 信貸決策引擎與數據風控支撐高複貸黏著度,2026 年第 2 季複貸量占比 89.4%、90 天以上逾期率 2.83%;較佳資產品質有助取得機構資金並在小平台退出時承接需求。
    3. 3. 公司正把助貸能力轉為較輕資本的技術方案,2026 年第 2 季技術方案貸款量人民幣 105 億元、年增約 515%,且已取得銀行 AI 客戶經營與風控專案;但同期總撮合量年減 25.1%,監管與流動性仍限制短期成長。
    升級產業方案,解鎖查看受惠原因

    彙整國內外數十份產業報告,濃縮 5~7 點受惠關鍵

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  • 美股 FINV
    FinVolution Group
    受惠高
    1. 1. 信也科技核心收入直接來自貸款撮合、貸後服務與擔保收入;2026 年第 2 季促成交易額達人民幣 448 億元,網路貸款需求回升即可帶動平台服務費與利息收入。
    2. 2. 海外市場成為第二成長引擎,2026 年第 2 季交易額年增 18.8% 至人民幣 38 億元、營收年增 18% 至 9.303 億元,占集團 27.3%,可分散中國監管與資金波動。
    3. 3. 公司累計註冊用戶達 2.542 億,並已落地近 120 項 AI 應用於獲客、風控與客服;結合 2026 年第 2 季中國 90 天以上逾期率 2.10%,有助提升撮合效率與機構資金信心。
    4. 4. 助貸新規後,信也科技中國第 2 季交易額仍年減 19.3%,且管理層預期第 3 季量能大幅收縮;因此受惠高度依賴合規調整、機構資金恢復及海外業務補位。
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  • 美股 JFIN
    Jiayin Group Inc
    受惠高
    1. 1. 嘉銀科技核心業務直接連結網路貸款撮合、信用評估與擔保服務;2025 年撮合量達人民幣 1,290 億元、營收人民幣 62.22 億元,網貸需求可直接轉化為服務費與擔保收入。
    2. 2. 平台具備存量客群黏著與風控基礎,2026 年第二季重複借款占交易量 73.1%,90 天以上逾期率為 2.21%;在網貸市場競爭轉向資產品質時,有助維持機構合作與放款效率。
    3. 3. 嘉銀正把網貸經驗延伸至科技賦能與海外市場;2026 年第一季科技賦能交易量達人民幣 15.2 億元,印尼放款量季增 20%、墨西哥季增 35%,可分散中國助貸監管對業務的壓力。
    4. 4. 受 2025 年助貸新規與機構資金收緊影響,2026 年第二季撮合量年減 74.4%、營收年減 60.9%並轉為淨虧損;因此直接受惠仍在,但短期高度取決於合規轉型、資金恢復與海外業務放量。
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  • 美股 LU
    Lufax Holding Ltd
    受惠中
    1. 1. 消費金融成為陸金所主要增長引擎:2026 年第三季新增消費金融貸款人民幣 397 億元、年增 25.2%,貸款餘額達 705 億元、年增 19.8%,帶動淨利息收入年增 10.3%。
    2. 2. 公司持有融資擔保、消費金融及小額貸款等牌照,並與中國超過 85 家金融機構合作,能提供獲客、風控、資金媒合與貸後服務,直接受惠網路貸款需求。
    3. 3. 陸金所以優客策略及 AI 風控、催收改善資產品質;2026 年第三季 90 天以上逾期率降至 3.2%,消費金融 NPL 維持 1.3%,有助降低助貸業務的信用成本壓力。
    4. 4. 受惠仍受風險承擔模式牽制:截至 2026 年第三季公司承擔 95.8% 貸款餘額風險,信用減值損失升至人民幣 45.11 億元並導致淨虧損 14.94 億元,放款成長尚未轉化為獲利。
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  • 美股 YRD
    Yiren Digital Ltd
    受惠中
    1. 1. 宜人智科 2025 年促成貸款人民幣 678 億元、年增 26%,信貸解決方案收入人民幣 50.4 億元、年增 45%,網路貸款量直接帶動助貸與增信收入。
    2. 2. 累計服務借款人逾 1,429 萬名,2025 年複借金額占比 76%,2026 年第二季升至 82%;高複借率有助降低獲客成本,並提升存量客戶經營效率。
    3. 3. 公司截至 2025 年底取得 29 家機構資金合作夥伴白名單資格,合規門檻升高有利頭部平台留存資金;但 2026 年第二季促成量年減 69%、營收年減 46%,短期受監管縮量明顯。
    4. 4. 2026 年第二季 31–60 天及 61–90 天逾期率降至 2.0% 與 2.4%,風險承擔模式撥備亦季減 63%;惟業務高度依賴機構資金,資金收緊仍可能壓抑放款。
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  • 美股 LX
    LexinFintech Holdings Ltd.
    受惠中
    1. 1. 樂信 2026 年第 2 季促成貸款人民幣 554 億元,信貸撮合服務收入人民幣 19.3 億元;助貸量與服務費仍是網路貸款題材的直接營收來源。
    2. 2. 截至 2026 年第 2 季,平台累計註冊用戶達 2.53 億、累計借款人 3,920 萬,重複借款貢獻 85.7%;高用戶基礎有助降低獲客摩擦並支撐貸款媒合。
    3. 3. 樂信正將金融科技賦能、線下普惠金融與分期電商擴大至整體貸款量約 45%,其中分期電商第 2 季收入年增 60.8%;多元化可部分降低對單一助貸收入的依賴。
    4. 4. 受助貸新規與同業風險事件影響,第 2 季營收年減 11.2%、淨利年減 80.2%,90 天以上逾期率升至 3.6%,且公司預期第 3 季放款量大減並可能虧損,受惠仍取決於資金恢復與資產品質。
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LendingClub 以數位銀行結合貸款市集經營個人信貸、汽車再融資及分期融資,可運用存款資金並同時取得淨利息與撮合服務收入;Enova 則以線上消費者及小微企業融資、機器學習授信與多品牌獲客為主。兩者均屬網路放款需求回升的受惠最高標的,但也直接承擔信用週期影響。投資人應追蹤新承作額、淨沖銷率、信用損失準備、存款或融資成本與淨息差;景氣轉弱、失業上升或監管提高資本與消費者保護要求,均可能快速壓縮放款成長與獲利。
  • 美股 LC
    LendingClub Corp
    受惠最高
    1. 1. LendingClub 以數位銀行直接承作個人信貸、汽車再融資及分期融資;2026 年第 1 季放款新承作額達 27 億美元、年增 31%,直接受惠網路貸款需求回升。
    2. 2. 公司累積逾 1,000 億美元撮合貸款與超過 1,500 億個行為資料欄位,結合機器學習授信;2026 年第 1 季逾九成新貸款自動化,並維持較同業低逾期,支持規模與成本效率。
    3. 3. 銀行牌照讓公司以 102 億美元存款支應放款,同時保留撮合手續費與淨利息收入;2026 年第 1 季淨息差升至 6.28%,形成網路貸款的資金與收益雙引擎。
    4. 4. 公司 2026 年 4 月透過 Wisetack 進入家居改善貸款,接觸逾 4 萬家承包商及約 5,000 億美元市場,可分散個人信貸依賴;但持有資產也使其直接承擔信用、流動性與監管風險。
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  • 美股 ENVA
    Enova International, Inc.
    受惠最高
    1. 1. Enova 以線上分期貸款、循環額度及小微企業融資服務銀行覆蓋不足客群,2025 年放款約 78 億美元,網路貸款需求可直接轉化為利息與融資收入。
    2. 2. 公司累積逾 95 TB 行為資料、約 7,290 萬筆交易,並以超過 100 個演算法授信;OnDeck 於 2026 年導入 AI 分鐘級自動核貸,有助降低人工成本、提升核准與放款效率。
    3. 3. 2026 年第三季放款額達 26 億美元、年增 31%,合併貸款及融資應收款達 59 億美元、年增 30%;營收 10.1 億美元、年增 26%,顯示網路信貸需求正帶動規模與獲利。
    4. 4. 受惠同時伴隨非優質信用週期風險:第三季淨沖銷率仍為 8.1%,且貸款多由公司持有;投資人須同步追蹤資金成本、逾期率、監管及景氣變化,否則壞帳可能侵蝕利潤。
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此環節不以大量直接持有消費貸款為唯一模式,而是向銀行、信用合作社與汽車金融業者輸出AI 授信、風險定價、資金媒合與信用保險串接能力。Pagaya 的網路交易量受個人貸款與車貸合作夥伴導入帶動,並仰賴多元化長天期資金;Open Lending 則以汽車近優質與次級客群的即時定價及違約保險媒合收取平台費。Pagaya 受惠高、Open Lending 受惠中等,關鍵不僅是合作金融機構數,還包括網路交易量、費率率差、資金證券化能力、模型實際損失率及單一夥伴集中風險。
  • 美股 PGY
    Pagaya Technologies Ltd.
    受惠高
    1. 1. Pagaya 以專有 AI 決策引擎替銀行、金融科技業者處理授信、定價與資金配置,透過跨夥伴申請資料提升核貸轉換,直接切入網路貸款的風控賦能環節。
    2. 2. 2026 年第三季 Network Volume 達 36 億美元、年增 29%,個人貸款與車貸成長並帶動營收及其他收入達 3.9 億美元,顯示 AI 平台使用量可轉化為費用收入。
    3. 3. 截至 2026 年第三季,Pagaya 過去 12 個月新增 7 家合作夥伴,並完成逾 20 億美元長天期承諾資金;合作金融機構與資金來源擴大,有利支撐網路貸款持續放量。
    4. 4. 公司多數貸款透過 ABS 與 forward flow 轉給機構投資人,採資本較輕模式擴張;但 2026 年第三季 FRLPC 率降至 4.1%,高利率、資金集中與保留風險部位仍會壓抑受惠幅度。
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  • 美股 LPRO
    Open Lending Corp
    受惠中
    1. 1. Open Lending 以 LPP 向信用合作社、區域銀行及車貸業者輸出即時風控、風險定價與違約保險串接;累計促成逾 1 百萬筆、28.5 億美元汽車貸款,交易量可轉化為方案費與分潤。
    2. 2. 公司累積約 25 年汽車信貸資料、逾 200 萬種風險輪廓,模型鎖定信用分數 560 至 699 的近優質與次級客群;金融機構可擴大網路車貸供給,形成資料與客戶黏著優勢。
    3. 3. 2025 年 11 月推出 ApexOne Auto,將決策與動態定價延伸至優質客群;2026 年公司指引認證貸款 10 萬至 11 萬筆、調整後 EBITDA 2,500 萬至 2,900 萬美元,提供成長催化。
    4. 4. 受惠仍屬中等且依賴貸方採用與保險容量;2026 年第 1 季認證貸款降至 21,064 筆、營收年減至 2,050 萬美元,顯示公司收緊高風險客群後,短期交易量與獲利仍具波動。
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