O2O模式下我國P2P網貸平臺風險控制研究
——以宜人貸為例

江乾坤，常夢瑤，陳文瑤

（杭州電子科技大學 會計學院，浙江 杭州 310018）

O2O模式下我國P2P網貸平臺風險控制研究
——以宜人貸為例

江乾坤，常夢瑤，陳文瑤

（杭州電子科技大學 會計學院，浙江 杭州 310018）

我國P2P網貸行業在經過野蠻式增長后爆發了一系列風險事件，目前各個網貸平臺正在政府監管下加強風險控制建設。文章選取宜人貸作為典型案例，介紹了宜人貸的線上線下（O 2O）本土化運營模式創新，從貸前、貸中和貸后三個流程環節分別剖析了宜人貸的風險點識別、風險控制措施及其存在的問題，并從完善并細化外部監管、引入獨立第三方服務平臺、優化網貸平臺組織架構、加強借款人信用風險管理和投資人風險意識四個方面提出對策建議。

O 2O模式；P2P網貸；宜人貸；風險控制

自2007年初至今，P2P網貸在中國已有10年發展歷史。期間，P2P曾被輿論熱捧，資本追逐；但也遭遇了全盤否定，被貶得一錢不值[1]。隨著我國互金監管措施的不斷推出及P2P網貸專項整治的深入推進，一大批P2P網貸問題平臺陸續被清理出局，一些優秀的P2P網貸平臺脫穎而出，其中，宜人貸如同一股清流，證明了金融科技行業的價值所在，并以嚴格自律的實踐和切實有效的風險控制體系，為網貸行業樹立規范發展的榜樣，推動行業優勝劣汰，健康有序發展。

一、宜人貸公司及O2O模式簡介

宜信惠民投資管理（北京）有限公司（簡稱宜信）是我國最早創立的網貸公司之一，宜人貸則是宜信于2012年推出的子公司，經過多年的發展，積累了豐富的線下經驗，同時也構建了完善的線上管理體系。依托宜信的雄厚資本，宜人貸近年來迅猛發展。2015年12月18日，宜人貸（NY.YRD）正式在紐交所上市，成為我國金融科技第一股。2016年度，宜人貸借款用戶321 019戶，促成借款金額202.78億元，出借金額250.38億元，出借用戶597 765戶，凈利潤11.16億元，同比增長305%。

宜人貸目前主要采用線上線下模式，即O2O（Onlineto-Offline）模式（見圖1），它不僅是宜信目前重要的業務板塊，而且也是宜信網貸平臺根據國內環境進行的本土化創新。O2O模式主要是指網貸公司在線上平臺發布借款項目、吸納投資，其線下平臺則把控好借款審核、降低風險。此外，它也可以進行潛在客戶和潛在項目的挖掘，將線上資金更有效的運用到線下項目中。經過多年的發展，宜人貸已開設200多家線下門店，擁有完善的線下體系，基本覆蓋了國內大多數城市。另外，宜人貸線下業務的擴展中，平臺會根據不同類型的借款人或投資人，推出不同的項目來配合。例如，針對普通借款人，平臺可為其提供特定的借款項目，額度小且還款時間長。這樣既能保證借款人順利還款又不會增加償債壓力，在一定程度上減少了違約風險。針對不同類型的投資人，平臺還可以為其提供不一樣的投資項目，風險高低和還款期限較大程度地配合投資人的需求。

二、基于O2O模式的宜人貸風險識別與控制

P2P網貸行業屬于新興金融，網貸平臺也打破原有金融活動的時空界限，其運行過程必然面臨多種風險。本文將按照宜人貸的運作流程，從貸前、貸中和貸后三個階段分別對其風險點、風險控制措施及其存在的問題進行分析。

圖1 宜人貸O2O模式

（一）貸前階段

1.貸前階段風險點識別。宜人貸的貸前工作主要包括線上項目申請、線上項目審批、線下盡職調查、線下項目審批、項目確定、投資招標六個部分。從內部運營來看，網貸平臺貸前借款面臨的最大風險就是由于信息不對稱帶來的信用風險。網貸活動中由于信息不對稱的普遍存在，有效識別信用風險是貸前工作的重中之重[2]。盡管網絡的出現使得很多借款人信息逐步透明化且易于獲取，但并不能完全分散相關風險。從外部環境來看，網貸平臺還受到創始人道德風險和行業監管風險的影響。首先，由于P2P網貸行業發展初期的“三無”盲區（無準入門檻、無行業標準、無監管主體），網貸平臺創立的目的是否合規、創辦手續是否合法、創始人的動機是否單純等都會給其運營帶來不確定性。當創始人出現詐騙、跑路等不道德行為時，網貸平臺所面臨的風險尤其大。其次，我國網貸行業正處于向“合規化監管”的轉型時期，監管部門的設立、監管辦法的設置和實施等同樣會影響網貸平臺的運作流程，并帶來相關監管風險。

2.貸前階段風險控制措施分析。宜人貸構建了嚴格的貸前信用風險審核體系，同時引入線下模式和大數據模型對借款人的信用風險進行識別和控制，從線上和線下兩個維度識別風險、控制違約可能性，具體流程包括：“線上審核——線下復核——線上通過。”當借款人發布借款需求時，他必須按規定向平臺提交必需的信息，包括基本信息和信用信息。初步的線上審核主要依靠母公司宜信開發的大數據庫——姨搜，數據庫里包含宜信多年來累積的項目信息及相關借款人的信用評估報告。通過大數據的積累，宜人貸提取了250個信用欺詐點，構建了多層次信用模型，從而實現對借款人信用風險進行控制。若借款人所提交的信息在數據庫中出現“信用警報”，平臺將立即終止項目或適當增加“保證要求”。平臺線上工作人員通過初步審核后，將把項目移交給線下門店，線下工作人員會與借款人聯系，再次提交更為詳細、系統的資料，以便二次審核。另外，線下工作人員也會對借款人所提供的材料進行實地考察。同時，對于借款人提供的線上材料和線下材料進行交叉比對，力求將貸前信用風險降至可接受的最低水平。當線下審核完成后，借款人的借款項目將移交回線上，由線上風險管理人員對項目進行風險分析、評估和制定利率，然后再發布到線上進行“招標”。至此，宜人貸平臺完成貸前工作。對于投資人的資金，宜人貸則采取“強制配給”的做法，即將投資人的投資額劃分為N筆投放給不同的借款項目中，盡可能的避免投資人的“羊群行為”[3]。

3.貸前階段風險控制存在的問題。宜人貸的線下審核并不能完全規避借款人的信用風險。首先，網貸平臺在我國屬于新興產業，受過專業培訓的工作人員并不多，能否從專業的角度對借款人的資料進行詳細、有效的審核還有待考證。其次，即使線下工作人員可以秉持公平公開公正的態度完成審核，其結果也可能產生偏差。每位工作人員平均每天可能需要線下審核幾個或十幾個借款項目資料，也可能產生“審美疲勞”，出現非理性選擇。最后，線上網站和線下門店的有效溝通和反饋也應是關注重點。網貸平臺既要促使線上和線下有效配合又要盡可能地降低成本，避免資源浪費。為此，網貸平臺對線下工作人員需要定期進行專業培訓和考核，提高其專業素質；為了減少借款人與工作人員的串謀，網貸平臺可以將借款人的審核項目自編報表并進行交叉檢驗，確保對借款人的審核做到客觀公正，還可以對借款人進行不定期核查檢驗，確保審核人員的獨立性。

（二）貸中階段

1.貸中階段風險點識別。宜人貸的貸中工作主要包括放款和款項管理，主要在線上完成。當借款人的借款項目滿標、進入放款階段，借款項目就進入了貸中階段。此時，網貸平臺同樣面臨借款人的逆向選擇與道德風險，其風險主要源于借款人的資金流向與使用所形成的信息不對稱。借款人通過貸前的嚴格審核獲得款項，但是網貸平臺對于借款人款項用途卻屬于監控盲點。當借款人改變使用用途，出現逆向選擇，將借款資金投資高風險高收益的項目以期獲得風險溢價時，其違約概率將大大增加。當借款人按規定使用借款，但資金使用過程發生意外損失，導致損失發生，到期無法按時還款時，借款人雖不是主動違約，但損失已經發生，違約事項成為“事實”，同樣也會給網貸平臺造成損失及風險。

2.貸中階段風險控制措施分析。宜人貸在放款處理時使用了“雙向打散”策略，目的是保證貸后工作的順利回款與催收，同時也能在一定程度上分散風險，維護平臺的穩定。“雙向打散”策略使得借款人和投資人擁有多重借貸關系（見圖2）。具體來說，一個借款人的借款資金來源于N個投資人，而一個投資人的投資資金會發放給N個借款項目。這種“N×N”的方式可以有效的規避風險，即使某一個借款人發生違約行為也不會大范圍影響到投資人投資資金的回收，投資人也不會因為某一個項目而血本無歸。該模式既可以分散風險，也可以提高資金的安全性和使用率[4]。

圖2 風險分散模式

3.貸中階段風險控制存在的問題。風險分散模式下會存在信息盲點，即借款人和投資人的資金流入和流出都依賴于宜人貸平臺賬戶，投資人和借款人雙方資金來源點的不明朗，有信息不透明嫌疑，在一定程度上也加劇了借款人和投資人之間的信息不對稱。宜人貸設置了貸中分期付款的措施，目的在于分期監控借款人的經濟狀況和判定其違約風險，并盡快收回借款，避免在到期日才發現違約風險。但是，即使借款人按期還款，也無法斷定借款人的信用狀況良好。由于網絡的虛擬性和現實生活的隔離，網貸平臺無法對借款人的款項進行跟蹤記錄。借款人是否按約定用途使用款項無法查證。為此，宜人貸運用“爬蟲”軟件，當借款人在網絡上出現異常行為，“爬蟲”搜索到后會直接連入數據庫，進行風險預警，平臺提前進入催收階段。但是，當借款人將資金換手后以其他人的名義進行高風險投資行為時，此時依然無法提前規避上述風險。為了緩解這類問題，網貸平臺可以要求借款人按期提供書面資料，確保款項的正常使用。

（三）貸后階段

1.貸后階段風險點識別。宜人貸的貸后工作主要包括風險管理和處置清收，主要表現為線上還款和線下催收。這兩部分工作也預示著項目的后期走向。在此階段，網貸平臺可能面臨來自借款人的違約風險和投資人對于違約項目的“傳染性提現”風險。借款人的逾期支付可分為兩類：一是借款人發生資金短缺問題，無法支付借款但未逃避還款責任；二是借款人惡意違約，后期發生失聯以期逃避還款。借款人無論發生哪一種逾期行為，都會對網貸平臺產生負面影響。與借款人的違約事項一起發生的還有投資人對于違約事件的“傳染性恐慌”引發的大規模提現行為。由于網絡信息的共享，投資人很容易知曉違約事件的發生。當部分保守型投資人提現后，由于信息不對稱，可能會給其它投資人造成一定的恐慌，導致他們出現“羊群行為”，進行大規模的提現[5]。此種情況再疊加網貸平臺在資金監管方面的缺陷，可能導致網貸平臺資金鏈斷裂。

2.貸后階段風險控制措施分析。宜人貸對于貸后階段的風險控制措施主要采用風險準備金和大數據模型。風險準備金有利于穩定網貸平臺的正常運營，大數據模型則為款項催收提供幫助，兩者結合共同應對違約事件，盡量將不利影響降至最低。宜人貸借助宜信的經驗，以風險準備金來對沖違約風險，較大程度上維護了自身平臺的穩定運行。風險準備金主要源于借款人繳納的手續費或服務費。當借款人發生逾期行為時，宜人貸會先將預先提取的風險準備金發放給投資人，以保證投資人按時收到本息。風險準備金的建立保障了投資人本金的有效回收及收益。宜人貸2016年報顯示，截止2016年12月31日，宜人貸逾期15—89天借款的總逾期率僅為1.7%。從貸后環節來看，宜人貸的貸后管理部門負責項目的風險預警和逾期款項的催收等。宜人貸致力于量化借款人的還款風險，通過對借款人的行為進行評分、量化風險并建立數據模型等，進而對于不同的借款人制定出差異化的催收策略。通常，在違約催收項目中，借款人“失聯”情況發生的最多。由于貸前客戶挖掘的網絡化，即使借款人“失聯”，宜人貸也可根據其社交關系對其行為進行追蹤，增加追回款項的概率。

3.貸后階段風險控制存在的問題。線下人員在對借款人社交信息的獲取上應全面、具體、細致、準確，盡量做到實地觀察與了解，而非片面的信息與網上信息相結合進行估測。由于網絡的虛擬性，網上用戶可能表現出與實體生活中不一致的為人處事和生活作風，這種情況下平臺工作人員很容易產生判斷偏差。同時，風險準備金的設置也會帶來平臺對風險準備金的管理是否得當、是否能將平臺的自有資金和風險準備金有效的隔離等問題。如果網貸平臺引入第三方服務組織，例如第三方資金托管平臺，它不僅可以托管借貸項目資金，而且也能對平臺設置的風險準備金進行托管，并隔離平臺的自有資金，從而使得風險準備金真正做到專款專用。

三、完善我國P2P網貸平臺風險控制的對策與建議

（一）完善并細化外部監管

目前國務院已明確規定銀監會正式對我國P2P網貸行業進行監管，并出臺一系列網貸行業的指導意見和監管辦法，同時對P2P網貸平臺進行排查，通過壓力測試將不合規的平臺剔除，為網貸行業的可持續發展奠定基礎。盡管國家層面明確了銀監會對網貸行業的監管職能，但也需要其他部門的配合。首先，地方金融監管部門應在銀監會的指導下落實對網貸平臺的規范引導。其次，網貸行業的發展基礎是互聯網，工信部及其下屬單位應為網絡信息安全提供監管保障，盡量減少網絡漏洞對網貸資金的威脅。再次，網貸公司的設置需要在工商總局進行注冊和審批，由其制定具體規則進行合規性審核，以保證進入網貸行業的公司中不存在惡意詐騙的“影子公司”。最后，公安部門負責嚴厲打擊互聯網金融犯罪。銀監會、地方金融監管部門、工信部、工商總局和公安部五個部門各司其職，配合監管，分別從政策、信息、合規、安全四個維度對網貸平臺進行全方位監督管理（見圖3）。五個部門構建出架構清晰、權責分明的監管體系，為網貸行業的健康發展創造良好的外部環境。

圖3 各政府部門與網貸平臺的關系

（二）引入獨立第三方服務平臺

網貸平臺的最初定位為“信息中介”，其實質是為借款人和投資人提供借貸信息，而平臺本身并不參與實質的資金交易，獨立第三方的介入可以更有效的完成該職能。第三方服務平臺包括第三方資金托管平臺、第三方信用評級平臺、第三方信息披露網站等。2016年8月銀監會等四部委聯合發布《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》，正式要求銀行直接對網貸平臺的借貸資金進行存管，目前網貸平臺完成與銀行的資金存管雖進展緩慢但也是必然趨勢。第三方信用評級平臺的設置不僅可以彌補國內不完善的征信體系，而且可以為網貸行業提供統一的信用評級標準。第三方信息披露機構是專門對網貸借款項目進行披露分析，不同于人行征信系統。人行征信系統包括借款人的各種信用信息，而第三方信息披露機構則涉及網貸行業的項目信息披露，包括借款人、投資人與平臺，所披露信息主要用于網貸行業的項目發展風險控制[6]。網貸行業內各個平臺向獨立第三方服務平臺“分享”自身所積累的項目信息，即可“共享”其他平臺的信息，做到業內共享而非全網絡共享，這樣既能促進各平臺之間的信息流通，也可以保護借貸雙方的信息安全。

（三）優化網貸平臺組織架構

組織架構是網貸平臺根據其商業模式、風險定位、管理目標等制定的組織整體結構。組織架構設置的科學性是平臺有效運作和發展的關鍵，也是平臺的風控措施能否發揮其有效性的關鍵。在科學、合理的組織架構下，網貸平臺各職能部門各司其職，不僅可以為網貸平臺的運行提供良好的決策機制，而且可以有效的完善風控流程并對風控質量進行有效的反饋、評估和調整。

圖4 各職能部門對網貸平臺的風控手段作用框架

（四）加強借款人信用風險管理和投資人風險意識

信用風險是目前網貸平臺所面臨的主要風險之一。由于網貸行業面對的客戶群都是從傳統金融機構難以融資的個人、小微企業等，他們之所以在傳統金融機構難以融資，是因為他們的信用等級與償債能力較低。面臨這種情況，網貸平臺對于借款人的信用風險考核就尤為重要。在貸前階段，網貸平臺將對借款人的信用風險識別視為能否發放借款的主要考慮因素之一。網貸平臺一般設置內部的考核標準并打分，對借款人的信用進行評級，根據其信用級別的高低來反映其信用風險的大小，再由網貸平臺決定是否對其進行借款，每個網貸平臺的使用標準大同小異。為進一步保證對借款人風險的識別，網貸平臺除了掌握借款人“硬信息”之外，還可以要求借款人提供一些“軟信息”，比如民族、籍貫、相貌、相關朋友、同事等信息、生活方式等，以便信貸人員進行二次調查、審核[7]。除了線上審核之外，網貸平臺也可以采取線下模式對用戶進行實地調查，做到眼見為實。無論是線上還是線下，其根本目的都是為了更有效的檢驗借款人提供的信息，識別并評估其信用風險[8]。此外，網貸平臺的信用風險也有部分源于投資人，投資人在選擇項目的過程中可能出現風險偏好的行為，以高收益率項目為主要目標。投資人的信用風險主要表現為：一是投資人的“羊群效應”，其產生原因主要是投資人風險意識的薄弱和無法排除多重信息的干擾；二是當違約事件發生時，投資人無法根據自身的風險判斷做出合理選擇，發生“傳染性恐慌”，進行大規模的提現行為。因此，加強借款人信用風險管理，提高投資人風險意識，也是網貸平臺提高風險控制能力的重要內容。

[1]徐利.P2P網貸十年之殤：洗牌加速 平臺或減少至千家以下[N].新浪科技，2017-01-18.

[2]談超，王冀寧，孫本芝，2014.P2P網絡借貸平臺中的逆向選擇和道德風險研究[J].金融經濟學研究（5）：100-108.

[3]Ravina E.Beauty，Personal Characteristics，and Trust in Credit Markets[J].Social Science Electronic Publishing，2008.

[4]申益美，唐湘娟，2015.我國P2P網絡借貸發展特征及策略分析[J].生產力研究（2）：21-23，30.

[5]陳建中，寧欣，2013.P2P網絡借貸中個人信息對借貸成功率影響的實證研究——以人人貸為例[J].財務與金融（6）：13-17.

[6]馮博，葉綺文，陳冬宇，2017.P2P網絡借貸研究進展及中國問題研究展望[J].管理科學學報（4）：113-126.

[7]廖理，李夢然，王正位，2014.聰明的投資者：非完全市場化利率與風險識別——來自P2P網絡借貸的證據[J].經濟研究（7）：125-137.

[8]王會娟，廖理，2014.中國P2P網絡借貸平臺信用認證機制研究——來自“人人貸”的經驗證據[J].中國工業經濟（4）：136-147.

（責任編輯：D 校對：T）

F832.0

A

1004-2768（2017）08-0093-04

2017-06-23

浙江省自然科學基金“我國P2P網貸平臺的風險因子挖掘與風險控制策略設計”（Y15G020077）；浙江省杭電智慧城市研究中心“數據挖掘與決策支持研究”（ZXZH1401010）；2015年度杭州電子科技大學會計學院學生科研立項項目（KJ2015027）

江乾坤（1974-），男，湖北孝感人，博士，杭州電子科技大學會計學院教授，研究方向：金融科技、資本市場、財務云服務；常夢瑤（1994-），女，湖北襄陽人，杭州電子科技大學會計學院碩士研究生，研究方向：金融科技、資本市場；陳文瑤（1992-），女，湖北應城人，杭州電子科技大學會計學院碩士研究生，研究方向：金融科技、資本市場。