高利率覆盖高风险，似乎是现金贷这一行的通用模式。但其实不少商业银行的信用卡业务部门或其他零售条线，也在推现金贷业务，比如在银行APP上申请的快速到账小额贷款，这些现金贷定价并不高。第一财经记者采访多家银行发现，某大行针对大学生群体的现金贷款，年化利率仅为个位数；多家股份制银行面向大众的“随借随还”式现金贷，日息折合年化计算，也较多集中在15%~20%一线。
　　
　　为什么类同的产品，落到不同的机构，利率定价就能相差好几倍、甚至十几倍?
　　
　　客群不同
　　
　　多名从业人士表示，最核心的原因，是不同机构切分的贷款客群不同。
　　
　　一道粗框架的计算题是：贷款定价=风险成本+资金成本+获客成本+运营成本+利润留存。每类客群的风险系数不同，选择了怎样的客群，意味着选择了怎样的风险收益平衡模式、笔均授信额度及定价模型。
　　
　　不同数量级的不良率背后是不同的客群。有一种说法，称银行切分的现金贷客户均为央行征信报告中有良好信用记录者，而现金贷公司的客户则多为“白户”(无央行征信记录)。这种说法有一定道理，但并不全面。
　　
　　多家重返校园贷市场的银行，做的也是“白户”大学生的贷款。即便在非校园贷的品类中，银行也在“下沉”，靠大数据及风险模型来开发“白户”市场。
　　
　　第一财经记者从某银行卡中心管理层人士处采访获悉，他们内部对客群的划分并非“黑白户”两类，而是普通蓝领、优质蓝领、城市青年(高学历)、白领及公务员、高端精英。
　　
　　在这些客群中，银行的“最爱”并非是外界所想的白领群体，因白领、公务员等客户一般使用的是银行(信用卡)提供的支付交易功能，对信贷功能使用较少，换句话说，他们对现金贷的需求也很弱。当前，一批中小银行最为明显的信用卡业务发展策略，均为开发更有助于利润提升的“重资产”(即信贷类)业务，由此，优质蓝领及城市青年客群，反而成为了一众银行的“兵家必争之地”。
　　
　　“切入我们‘优质蓝领’和‘城市青年’客群的人，一般而言现金流状况健康，承担不了也无需去借很高利率的信贷。而他在银行体系能借款了，正常情况下也不会考虑外面的现金贷。”上述银行卡中心人士称，网贷现金贷平台之所以风险高，是因为他们切不到这批客群，只能去抢“普通蓝领”客群，以及从整体风险表现上更次一级的PaydayLoan群体。
　　
　　成本不同
　　
　　某头部现金贷公司向第一财经记者表示，一套筛选出优质用户的基础模型，花费就要以“几千万级”论。现金贷行业内有句玩笑话，称那些估值在这两年一飞冲天上了几十亿的互联网征信公司，起家靠互联网黑数据，助推靠现金贷大发展。
　　
　　由此可见，在前期，现金贷公司只有两条路：要么付出高风险的代价，要么付出高征信成本的代价，用以购买第三方数据及模型(除非此现金贷的股东方能提供征信支持)，这两者中无论选哪种，都逃不过“羊毛出在羊身上”的逻辑——向借款人征收高息费。
　　
　　除了数据，获客成本也是现金贷公司的负担。据业内测算，平均单客获客成本已为数百元，而现金贷用户的单笔借款额可能也只有数百、数千元。可见，若息费不高昂，客户头几次借款带来的收益无法覆盖成本。这也是为什么很多现金贷平台都会开发既有客户的复购。
　　
　　而银行开展现金贷，行内既有客户资源已是现成“金矿”，可供交叉营销；加之客户使用银行卡、银行收单系统、银行APP进行交易而留下的数据，银行在起点上就已不同。
　　
　　事实上，发展至今，多家银行的客户数据积累规模已达亿级，不少银行的手机银行APP也已逐渐转向“去本行化”、“平台化”发展，即同时为非本行持卡人提供业务支持，以获取更多数据积累。虽然整体而言，银行客户数据体量不及BAT等互联网巨头，但银行的数据都是金融性质的、是交易数据，而非电商数据，这对金融风控而言质量更高。