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    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險管理的新模式

    2018-09-27 12:09:50黃潔
    大經(jīng)貿(mào) 2018年6期
    關(guān)鍵詞:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險管理模式

    【摘 要】 隨著P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融除了滿足小額投融資的社會需求外,其風(fēng)險敞口進一步顯現(xiàn),因其在線上直接進行資金融通,信用風(fēng)險成為諸風(fēng)險的主要風(fēng)險,直接關(guān)系借貸資金安全。本文通過對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的特征分析,建立信用風(fēng)險分析模型,提出通過多渠道建立個人信用信息數(shù)據(jù)庫,運用計算機編程,自動實現(xiàn)每筆借貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險識別和管控,為小額、分散的P2P網(wǎng)貸信用風(fēng)險管理,建立了切實可行的管理新模式。

    【關(guān)鍵詞】 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸 信用風(fēng)險 管理模式

    一、信用風(fēng)險的管理在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺中的重要性

    P2P,是英文peer to peer 的縮寫,意思為點對點或個人對個人的意思。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸則是指通過互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)個體對個體的資金融通。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是互聯(lián)網(wǎng)金融的重要組成部分,是互聯(lián)網(wǎng)金融的重要實踐與創(chuàng)新。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺上,出借人以擁有少量閑置資金的工薪階層為主,借款人主要由被傳統(tǒng)金融機構(gòu)“邊緣化”的小微企業(yè)和個人消費者構(gòu)成。目前在我國,一方面,小微經(jīng)濟體數(shù)量龐大,包括5165萬戶個體工商戶,1900萬戶左右的小微企業(yè),2億左右的生產(chǎn)性農(nóng)戶和廣大的個人消費群體;另一方面,當前我國處于經(jīng)濟減速的下行周期,行業(yè)產(chǎn)能過剩,小微企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險顯著增加,傳統(tǒng)信貸金融機構(gòu)服務(wù)不充分,不能滿足廣大小微企業(yè)和個人的小額融資需求。因此,網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)受到社會普遍歡迎。對于“穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)、促發(fā)展、惠民生”具有重要意義。

    2016年8月24日,銀監(jiān)會聯(lián)合工信部、公安部、網(wǎng)信辦等四部委發(fā)布《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法》,明確了網(wǎng)絡(luò)借貸是指個體和個體之間通過互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)的直接借貸,即P2P個體網(wǎng)貸,屬于民間借貸范疇,受合同法、民法通則等法律法規(guī)以及最高人民法院有關(guān)司法解釋規(guī)范。網(wǎng)貸業(yè)務(wù)是以互聯(lián)網(wǎng)為主要渠道,為借款人和出借人實現(xiàn)直接借貸提供信息搜集、信息公布、資信評估、信息交互、借貸撮合等服務(wù)。網(wǎng)貸信息中介機構(gòu)是指依法設(shè)立,專門經(jīng)營網(wǎng)貸業(yè)務(wù)的金融信息服務(wù)中介機構(gòu),其本質(zhì)是信息中介而非信用中介,因此不得吸收公眾存款、歸集資金設(shè)立資金池、不得自身為出借人提供任何形式的擔(dān)保等。因此,網(wǎng)絡(luò)平臺要想得到生存和發(fā)展,在其業(yè)務(wù)范圍內(nèi)就必須提高金融信息服務(wù)水平,為投融資人提供更加全面的金融信息,通過平臺自身的風(fēng)險預(yù)測和管控服務(wù)來撮合借貸人的投融資需求,從中獲取服務(wù)費來贏得收益。一項網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)的成功實現(xiàn)取決于風(fēng)險的識別和控制,而信用風(fēng)險是最重要的風(fēng)險,因為網(wǎng)上實現(xiàn)直接融資是不需要抵押物的,只需要通過相關(guān)征信信息來判斷借款人的真實還款意愿及還款能力,來撮合借貸業(yè)務(wù)的完成。

    二、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的信用風(fēng)險管理流程

    信用風(fēng)險是指交易對手未按合同承諾履行合同義務(wù)或信用評級下降給金融機構(gòu)帶來損失的可能性。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)中表現(xiàn)為借款人給出借人帶來損失的可能性。信用風(fēng)險分為道德風(fēng)險和企業(yè)風(fēng)險兩類風(fēng)險。道德風(fēng)險是指借款者蓄意騙取資金給出借人帶來損失的可能性,其產(chǎn)生的原因是信息不對稱,即貸款人很難真正了解借款人借款目的和用途。有些人把借的款項用于揮霍、從事高風(fēng)險活動甚至是違法活動,貸款到期時,以種種理由不還本付息,使出借人蒙受損失。企業(yè)風(fēng)險,是由于借款企業(yè)經(jīng)營狀況不佳而不能還本付息的風(fēng)險。它包括由于社會、自然或政治經(jīng)濟的風(fēng)險而發(fā)生的損失,從而影響其還本付息能力的風(fēng)險;由于企業(yè)主要負責(zé)人的離開、死亡或主管人員經(jīng)營不善使企業(yè)遭受損失的可能的個人風(fēng)險;企業(yè)在發(fā)生侵權(quán)行為時或其他情況下,對他人造成的損害需付的賠償責(zé)任,若賠償金額過大,會影響企業(yè)的賠償能力的責(zé)任風(fēng)險。國際上一般將銀行貸款分為三類:公司類貸款,房地產(chǎn)貸款,個人貸款和其他貸款。個人貸款主要由個人住房貸款、個人消費貸款、個人經(jīng)營貸款和信用卡透支組成。在我國的P2P網(wǎng)貸服務(wù)對象主要定位于個人消費和小微企業(yè)。個人消費信貸一般無擔(dān)保物,在進行信貸分析時,更多地將重點放在對人的分析上,即申請人的還款意愿和還款能力分析上,一般采用信用評分模型來決定是否向客戶貸款,評分因素更多集中個人特征,如收入、GDS比率、TDS比率等。小微企業(yè)的貸款金額通常很小,收益較小,不值得花很大的成本去進行復(fù)雜信用分析和監(jiān)督,而且,小微企業(yè)通常為個人業(yè)主制或合伙制,沒有公開的財務(wù)數(shù)據(jù),甚至本生的財務(wù)數(shù)據(jù)就不健全,財務(wù)信息不充分,也不能進行較為復(fù)雜的信用分析,對小微企業(yè)的信用分析主要集中在企業(yè)業(yè)主個人信用記錄,個人資產(chǎn)方面的分析等。

    個人消費和個人經(jīng)營信用風(fēng)險的分析方法,即如何衡量、評價個人信用風(fēng)險,以幫助做出貸款決策的分析方法。在進行貸款信用分析時,著重考慮兩個方面的因素:申請人的還款意愿和還款能力。還款意愿是指借款者按時償還貸款本息的意愿,與借款者的道德素質(zhì)、人品相關(guān)。它主要體現(xiàn)在借款者過去借款的償還情況。通過還款記錄和信用檔案來進行的,以及包括了解申請人的人品、生活習(xí)慣與作風(fēng)、婚姻家庭等情況。還款能力是指借款者按時償還貸款本息的能力。其影響因素包括借款者的收入和負債狀況。在分析時,經(jīng)常使用兩個指標:住房債務(wù)收入比(GDS)和總債務(wù)收入比(TDS)。

    GDS=年住房抵押貸款償還額/年總收入*% ,TDS=年總債務(wù)償還額/年總收入*%

    貸款機構(gòu)一般會對這兩個指標設(shè)定上限,高于這個上限,則不能予以貸款,上限的設(shè)定要根據(jù)當?shù)鼐用竦氖杖霠顩r并結(jié)合具體申請人的情況來考慮。例如:處于臨界范圍有兩個客戶A和B,向銀行申請個人住房貸款,該貸款機構(gòu)的GDS比率的上限是30%,TDS比率的上限是34%,客戶資料如下:

    客戶 總收入(年) 住房按揭貸款償還額(月) 其他債務(wù)償還額(月)

    A 100000 2500 1000

    B 50000 1000 300

    客戶A:GDS=(2500*12+2000)/100000*100%=32%

    TDS=(2500*12+2000+1000*12)/100000*100%=44%

    客戶B:GDS=(1000*12+1200)/50000*100%=26.4%

    TDS=(1000*12+1200+300*12)/50000*100%=33.6%

    可見,客戶A的的年收入明顯高于客戶B,但其已有的債務(wù)過重,而申請的房貸月償還額也較大GDS和TDS比率超過上限,不予貸款??蛻鬊,雖然年收入較小,但已有的債務(wù)負擔(dān)較輕 ,申請的個人住房貸款月償還額也較小,兩個比率都沒有超過上限,可以考慮發(fā)放貸款。除了單獨考察GDS和TDS兩個比率外,貸款機構(gòu)還要使用一個評分系統(tǒng),并賦與影響申請人還款意愿和還款能力的因素一定分值,按申請人向銀行提供的有關(guān)信息,為每一因素打分。設(shè)定某一臨界范圍,計算出的總分值若低于臨界范圍下限,就拒絕貸款;高于臨界范圍上限,則可考慮發(fā)放貸款,之間的,則由貸款委員會作出決定,納入評分系統(tǒng)的因素包括:GDS比率、TDS比率,年總收入、年齡等。

    通過以上對個人借貸信用風(fēng)險的分析了解,個人信用風(fēng)險分析過程分三個步驟來完成,第一步,獲取借款人比較完整的真實信用信息,包括還款意愿和還款能力兩個方面的信息和指標,還款意愿信息包括:、以前的還款記錄、婚姻狀況、信用記錄、工作穩(wěn)定性、住房情況、信用卡情況以及有無活期存款等;還款能力信息指標包括:住房債務(wù)收入比(GDS)和總債務(wù)收入比(TDS)、年總收入、年負債等;第二步,根據(jù)專家建議為借款人的還款意愿和還款能力因素建立一個評分系統(tǒng),并賦與各因素一定分值,為每一因素打分。第三步,設(shè)定某一分值臨界范圍,比照計算出的總分值用以判斷是否借貸。整個借貸風(fēng)險的分析的關(guān)鍵是借款者還款意愿和還款能力兩個方面的信息,如何在短時間內(nèi)獲得相關(guān)信息,是決定網(wǎng)貸平臺運行是否高效、便捷的關(guān)鍵,對平臺防控風(fēng)險、降低成本、促進發(fā)展具有十分重要的意義。

    三、信用信息數(shù)據(jù)的來源與構(gòu)成

    信用信息主要由借款人的還款意愿和還款能力所決定的因素構(gòu)成,具體包括:年總收入、年總負債、以前的信貸還款記錄、公積金繳存情況、社保情況、婚姻狀況、信用記錄、工作穩(wěn)定性、住房情況、信用卡情況以及有無活期存款等因素。獲得上述相關(guān)信息,一方面,可以直接上中國人民銀行征信系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)查詢;另一方面,從平臺中介構(gòu)建的個人信用信息數(shù)據(jù)庫中獲取。中國人民銀行征信系統(tǒng)包括企業(yè)信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和個人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,個人信息內(nèi)容有:一是個人基本信息,包括個人的身份、職業(yè)和居住地址信息等;二是銀行信貸交易信息,主要反映個人對商業(yè)銀行的履約能力和履約意愿,包括個人貸款、信用卡、擔(dān)保、準貸記卡等信息;三是非銀行信用信息,即個人征信系統(tǒng)從其他相關(guān)部門采集的、可以反映個人收入繳欠費或其他資產(chǎn)狀況的信息,包括行政處罰信息、法院強制執(zhí)行信息、繳納各類社會保障費用和住房公積金信息等。查詢個人信用報告或是相關(guān)的信息,通過注冊即可。平臺自身構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫,主要通過中國人民銀行征信系統(tǒng)、騰迅微信、阿里支付寶、平臺自身業(yè)務(wù)等多渠道,運用扒取技術(shù)、購買等手段,在海量數(shù)據(jù)中進行有效挖掘,獲得比較全面的、真實個人信息數(shù)據(jù)來構(gòu)建信用風(fēng)險管理系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)庫。

    四、信息化環(huán)境下P2P網(wǎng)貸信用風(fēng)險的管理新模式

    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺為了撮合更多借貸項目,必須加強信用風(fēng)險的管理,以減少投資者的損失,吸引更多客戶投資,實現(xiàn)平臺收益最大化。信用風(fēng)險管理模式就是平臺對信用風(fēng)險的分析、判斷和管理。一方面,平臺通過建立一套信用風(fēng)險分析管理軟件來實現(xiàn)風(fēng)險管理。首先,按照個人基本信息、銀行信貸交易信息和非銀行信貸信息分類建立三大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,按照前面信用風(fēng)險分析的流程進行軟件編程,在給定個人身份證號碼后自動在海量數(shù)據(jù)庫中進行搜索查詢,以獲得個人信用風(fēng)險分析相關(guān)信息,系統(tǒng)自動按程序計算總債務(wù)收入比(TDS)等指標,對風(fēng)險分析設(shè)定信息如年總收入、年總債務(wù)、年齡等按照平臺設(shè)定目標記分標準自動進行打分,之后匯總個人得分,比照平臺設(shè)定評分風(fēng)險標準,自動判斷這筆貸款業(yè)務(wù)該貸還是不該貸。整個計算分析過程按秒計算,大大縮短了風(fēng)險分析判斷時間,并且信息真實、計算準確,節(jié)約了成本,降低了投資者和借貸人的費用。另一方面,為了減少信用風(fēng)險,平臺按照個人的信用評分總數(shù)將借款人進行分類,信用評分高的最高借款可達20萬,評分低的可適當少借款,以減少壞賬損失規(guī)避可能帶來的信用風(fēng)險。同時,也可以采取通過第三方擔(dān)保的方式來減少風(fēng)險損失。最后,適當采取線下催收方法,運用法律手段,追回欠款資金以減少投資人損失??梢?,在互聯(lián)網(wǎng)平臺上,通過大數(shù)據(jù)的挖掘,運用風(fēng)險管理軟件,實現(xiàn)信用風(fēng)險高效管理,促進借貸資金的直接融通,有利于經(jīng)濟的發(fā)展,對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。

    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)發(fā)展至今已經(jīng)由無序狀態(tài)開始進入了規(guī)范狀態(tài),從法律層面已經(jīng)基本消除了P2P平臺的政策風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險、信用風(fēng)險等風(fēng)險,但從金融信息中介服務(wù)的角度來看,為投資者提供防范和控制風(fēng)險的金融信息管理服務(wù),仍然是平臺生存和發(fā)展的基礎(chǔ),只有加強平臺自身個人信用信息數(shù)據(jù)庫的建立和完善,通過發(fā)起行業(yè)內(nèi)或相關(guān)跨行業(yè)信用信息數(shù)據(jù)庫的共享,不斷豐富和完善個人信用信息,才能為減少信用風(fēng)險,確保資金安全,奠定堅實的基礎(chǔ)。

    【參考文獻】

    [1] 鄒宏元.金融風(fēng)險管理.成都:西南財經(jīng)大學(xué)出版社,2010.

    [2] 喬埃爾.貝西斯.商業(yè)銀行風(fēng)險管理.深圳:海天出版社,2001.

    [3] 呂香茹。商業(yè)銀行全面風(fēng)險管理.北京:中國金融出版社,2009.

    作者簡介:黃潔(1964-),女,四川成都人,在讀碩士,從事金融風(fēng)險研究。

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