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P2P網貸平臺在大數據背景下的風險防范研究

2017-11-28 09:30:04周琳
科教導刊·電子版 2017年30期
關鍵詞:風險防范大數據

周琳

摘 要 隨著互聯網金融的不斷發展,P2P網貸平臺也應運而生并在這幾年發展迅猛。它為個人及小微企業提供了融資便利,但由于其實現過程網絡化,無形中就增加了貸款風險性。因此,怎樣有效的進行P2P網貸平臺的風險評估與防范就顯得尤為重要。文章通過對P2P網貸平臺及大數據的理論介紹,從幾個方面分析了P2P 網貸平臺的風險成因,并結合大數據背景,提出了如何進行風險防范的構想。

關鍵詞 P2P網貸 大數據 風險防范

中圖分類號:F830 文獻標識碼:A

1 P2P網貸平臺的基本內涵

1.1定義及運營特點

P2P是Peer to Peer lending的縮寫,中文意為“點對點”,是指個體或企業是互不聯系的兩個獨立的個體,利用網絡中介平臺進行直接借貸,實現點對點的方式。

這種形式不同于民間借貸,也有別于銀行等金融機構的借貸形式。網絡借貸平臺為借貸雙方提供資金供求信息、咨詢及交易條件等服務。

有融資需求的個人及小微企業需要首先提供包括還款時間、用途及金額等借款要素的資料。然后由平臺進行條件審核,通過后發布到網上。最后貸款者根據預期收益及風險偏好通過平臺對借款人進行篩選。

1.2優點

1.2.1提高了資金流通速度,降低了信息獲取成本

由于P2P網貸平臺采取的網上交易模式,將遍布各地的借貸雙方聯結起來,降低了信息獲取的時間及人力成本,提高了信息獲取速度和融資效率,成功實現了跨區域交易。

1.2.2貸款門檻低,貸款利率自由,擺脫了銀行融資的局限

P2P網貸平臺放寬了對借款人的條件限制,有效推動了我國普惠金融的發展,同時也緩解了個人及小微企業融資困難的問題。采用靈活的利率決定方式,可由平臺劃定利率范圍,或者根據借款人資信水平決定利率以及由貸款方通過投標利率進行抉擇等多樣化的方式,大大的掙脫了商業銀行對貸款門檻設置高,手續復雜,放款不及時的局限,為個人及小微企業解決了短、急、快的融資需求。

1.3缺點

P2P網貸平臺的缺點主要體現在風險防控問題上。由于其發展勢頭過于迅猛,我國暫時沒有強有力的外部監管措施,存在立法滯后性。近年來,問題層出不窮。截至2016年,累計有1466家P2P網貸平臺出現提現困難、停業、跑路等現象。這也暴露出P2P網貸平臺融資的風險性。

歸納起來,主要存在以下幾方面的風險:

(1)信用體系缺失。目前我國P2P平臺暫時無法共享央行的征信系統,也就無法準確核實借款人的信息真實性,從而增加了貸款人真實有效識別借款人實際信用狀況的困難。

(2)信息披露不足,資金去向監管困難,存在市場風險。由于借貸雙方都是依托虛擬網絡平臺作出判斷,對于投資者而言,很難準確了解借款人真實的借款用途,也無法對資金使用情況作出有效監控和及時的風險評估。

(3)人才的缺乏,引發操作風險。P2P網貸平臺需要大量既熟悉計算機應用,又精通金融行業的綜合性人才,目前存在人才荒問題。這就導致了信用審核中出現主觀性及隨意性問題,增加了不良貸款的發生率,導致操作風險。

2大數據時代的P2P網貸

2.1大數據的定義

大數據是將海量數據收集起來,并兼具分析能力,能夠為各行各業解決不同的數據需求的技術形式。

2.2大數據的特征

概括起來,大數據的特征為:即數據類型形式多樣、快速的數據流轉速度快、數據規模較大以及數據價值較大。

大數據是將現代制度、技術、方法及數據整合起來的結果。其中是以數據為基礎,方法和技術為手段,制度為保證。具體而言:

(1)數據方面。大數據是數據的集合,具有多元多維性。既包括歷史留存的信息,又包括在當前操作中隨時產生的增量信息。數據有結構化、半結構化及非結構化三種。因此,在現代社會競爭中,可作為一種戰略資產。

(2)方法方面。現代信息技術的飛速發展,從數據分析方法而言,也發生了深刻的變革。不再有之前數據分析的中心化、扁平化特點,融入了決策與預測問題的新思路。

2.3大數據環境下的P2P網貸平臺的風險防控

就P2P網貸平臺而言,也勢必在大數據環境下得到更大的發展與繁榮。針對以上對P2P網貸平臺的風險分析,可借助大數據進行較為有效的規避,具體而言,可從以下幾方面著手:

2.3.1利用大數據共享平臺,完善信用體系

由于央行的征信體系未對外開放,各行業的數據資源也很難有效融合。P2P網貸行業可主動搭建大數據共享平臺,與企業、商業銀行和政府等建立合作關系,充實平臺數據,實現數據共享。

2.3.2利用大數據進行數據收集及分析,規避市場風險

大數據時代,人們日常生活中的社交,網購等點點滴滴信息都可以投射到網絡中,數據的生產及收集能力大到驚人。利用這樣的海量數據可以解決借款人信息披露不足問題。一來通過基本信息、房產及銀行賬戶為信用評價提供參考。二來通過社交網絡數據可得出信用情況。三來通過網購行為,可了解消費偏好及還款能力等信息。所以借助大數據平臺可提高風險評估的準確度,降低人工審批的成本。

參考文獻

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