P2P網絡借貸風險探源與征信體系創新設計

張澄心

[摘要]我國P2P網絡借貸在高速發展的同時，風險也隨之積累。文章對借貸雙方及平臺三方視角采用多階段抽樣，同時采用非概率抽樣補充入樣的方法，深入探索風險產生根源，客觀分析政策效果，充分對P2P網貸風險的主要形式進行分析，在描述性統計分析的基礎上展開根源探索。最后，為有效控制借貸風險，創新性地提出了“四輪并驅”的征信體系，以期為有效控制P2P網絡借貸風險提供系統完備的支持。

[關鍵詞]P2P網絡借貸；風險探源；模糊綜合評價；“四輪并驅”征信體系

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720083

1引言

P2P網絡借貸日漸成為小額借貸主流模式，有效控制網貸風險吸引了社會的極大關注。2015年12月，十部委發布了《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》征詢稿，首次對網貸進行規范性要求，2016年8月，銀監會發布《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》，P2P行業由此結束了近8年的無門檻、無標準、無監管的“三無”局面。2017年2月，銀監會辦公廳正式下發《網絡借貸資金存管業務指引》，不僅明確了存管人的定位，同時也形成網貸行業一個辦法與三個指引的監管框架。

但由于政策實施時間較短，行業監管與效果反饋尚未實現理想狀態，不少問題風險仍未很好地解決。監管政策實施現狀如何？目前存在的P2P網絡借貸風險表現形式有哪些？不同風險產生根源具有怎樣差異？對于出借人、借款人、網貸平臺三個方面，究竟哪一類風險對其的負面影響最大、最急需解決？該如何有效預警與控制風險？

基于此，本文將基于三方視角探索P2P網絡借貸風險的產生根源，以期為我國P2P網絡借貸體系的完善提供實質性的政策建議。

2P2P網絡借貸風險產生根源探索

21問卷介紹及數據基本情況

小組調查以問卷調查為主，訪談調查為輔，采用多階段抽樣抽取被調查者，同時采用非概率抽樣補充入樣，并針對借貸雙方設計兩份問卷。

借款人調查問卷分為基本信息、借款行為和風險感知與政策評價三塊，出借人調查問卷分基本信息、投資行為、投資偏好和風險感知與政策評價四塊。

借款人問卷共發放436份，回收有效問卷264份，出借人問卷共發放408份，回收有效問卷252份。

22網絡借貸風險及根源探索

221出借人信用風險難避免

近八成出借人使用P2P平臺少于一年且受職業影響，金融行業從業人員占比僅為78%，大部分人對P2P網絡借貸的正規流程缺少專業性的認識。投資存在一定的盲目性與趨利性。

在風險感知分析中，出借人對P2P網貸的信用風險最為敏感。67%的出借人表示平臺對借款人的信用評級標準模糊、審核流程不透明等問題使其在投資中處于被動狀態，此外資金進入平臺之后的去向動態不公開，增加了出借人投資之外的資金安全風險。對于高利率產品，出借人難以鑒別產品利率是否虛高，在投資中加劇了其判斷風險。出借人呼吁相關政府積極完善個人征信系統，加強法律規范敦促資金池由第三方獨立存管。

222借款人系統風險不可擋

借款人承受風險較少，但借款人仍然是P2P網貸風險的重要承受者。在職業分析中，學生以及個體商戶借款活躍，占比522%，871%的短期小額借款用戶平均借款金額集中在10000元以下。調查發現該人群借貸主要為了滿足消費與投資的需求。在收入分析中，收入與產品利率呈正相關，即收入越高的借款人往往選擇高利率的產品。這主要是因為高收入的借款人往往還款能力較強，短期高利率借款主要是解燃眉之急，衡量產品標準不再是關注利率的高低，而是貸款時效性與平臺操作便捷安全性。盡管借款人文化教育程度較高，但我們發現，低利率、低門檻、快速融資的網貸平臺成為借款人首選。相關金融知識的缺乏與法律的缺位使得借款人面臨著不同的風險。

通過五級量表評析系統風險感知，高達4154%的出借人表示個人隱私資料保密性不可控。由于借款人在進行P2P網絡借貸前必須進行嚴格的資格認證與信用審查，諸如身份證、手機號、工作單位、銀行流水賬單等。因此在政策風控感知中，借款人提供真實完整的信息與第三方平臺管理資金是借款人認為風控水平較好的措施。

223平臺法律困境需謹慎

網貸平臺作為交易過程的銜接者，其信息技術、平臺信譽、運營能力等因素將直接影響網貸交易行為。八成受訪工作人表明，技術風險是影響公司正常運行的最主要因素，主要表現在：一是網頁遭襲擊，投資人撤資，導致平臺資金鏈的斷裂；二是數據庫遭襲，用戶隱私泄露；三是賬戶盜取，資金被盜：非法分子以黑客技術盜取個別用戶，并通過網貸平臺進行資金非法轉移。平臺若在技術的識別認證上無法甄別黑客與正常用戶，將會直接導致資金的流失，進而引發投資人對平臺的信任危機。

3“四輪并驅”征信體系構建

綜合前文根源分析，本文認為破解網絡借貸風險需從信用共享和風險承受評估兩個方面共同展開。對此提出四大機制共同驅動的網貸征信體系。

31信用數據共享機制：以大數據平臺為依托，信用指數為風向標

網貸平臺與平臺使用者的信息不對稱在大程度上影響了使用者對其的信任，也造成平臺在核準使用者資格認證中的困難。因此，本文建議由政府主持引導，鼓勵行業監管協會、網貸平臺、第三方支付平臺共同協作，積極配合參與信用大數據平臺的搭建，加快信用指數的編制，增強用戶隱私的保護，形成集認證、評估、打分、預警為一體的信用共享保障機制。

根據網貸平臺平臺運營、融資狀況、銀行存管情況三大維度，對網貸平臺的從業資格、運營能力、信用資格進行基本評估。從三個維度出發，主要針對法律風險、信用風險、系統風險的處理情況，集合月平均利率、成交量等構造平臺評價體系，可通過此系統進行個別平臺情況查詢、對比，曝光問題平臺。由政府組織整合司法、金融系統、各服務行業等個人信用信息，以身份信息作為識別標準建立信用大數據平臺。交易平臺以申請者的社會信用記錄作為衡量信用等級的基礎，堅決抵制信用較差的借款人進入平臺，而信譽等級中等的可采取長期跟蹤措施，觀察其交易情況來確定是否可以繼續交易。

同時，著手編制P2P網貸信用指數，每一個網貸平臺按照營業能力—成交數量—業務處理三級進行評級。首先通過德爾菲法確定指標權重，采用加權算術平均得該平臺的指數得分。各類指數每月公布一次，平臺可以利用它實時審核自身發展狀況，了解自身與行業總體水平的差距，進而采取相應措施改善經營。借款人和出借人可以以其作為自己是否參與交易的參考標志，評估自己所需承受風險的大小。

32出借人風險承受能力評估機制

針對出借人缺乏風險意識的問題，建立針對出借人相應的風險承受能力評估機制——推薦制和足跡追蹤制。推薦制針對新用戶財務狀況和可承受風險范圍、老用戶投資評價與未來投資計劃推薦相關產品。足跡追蹤制對用戶關注的項目進行分類整理，分析出借人風險意識以及風險承受能力的變化。利用用戶瀏覽過的項目以及投過的項目構成的數據分析用戶的投資偏好，從信用等級、投資期限、利率水平、投資金額四個方面分析用戶風險意識以及風險承受能力的變化。

33跨行業聯防聯控體制

通過行業信息共享、建立“黑名單”聯合反欺詐將成為P2P行業提升風控整體水平的一個趨勢。在國內征信體系不完善的大背景下，要預防網絡欺詐，提高P2P平臺對風險的控制和應對能力，不僅需要第三方服務機構的協助，更需要平臺自身的努力以及平臺間的團結一致。

34網絡貸款模擬場景風控體制

從三個常見場景，即資金端用戶場景、資產端借貸場景、平臺運營場景入手，分別針對出借人、借款人、平臺面臨風險給予對應對策及保護。其中，平臺運營場景針對平臺面臨的風險，保護平臺安全持續良性運營，監測和防護平臺，降低短信轟炸、數據爬取等惡意競爭造成的資金損失。具體的措施包括營銷反作弊、短信通道保護、文本內容安全等。

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