P2P網貸平臺的風險作用機理及我國商業銀行參與P2P網絡借貸的必要性研究

鮑玥

【摘 要】 本文從機構設置、經營模式、客戶選擇、貸款定價、服務收費和風險防控方面分析商業銀行參與P2P網絡借貸的路徑選擇，再對商業銀行的參與提出了以現有的經營范圍為基礎;跨界經營但不要越界;具備強大的科技能力;業務架構合理;資本與能力;風險防控方面的要求，這對于商業銀行更好地開展P2P網絡借貸業務有一定的幫助。之后，本文對商業銀行參與P2P網貸行業的必要性做了相關研究。

【關鍵詞】 P2P網絡借貸 商業銀行 風險作用機理 路徑選擇

一、P2P網貸的風險作用機理

（一）收費模式導致的利益沖突將產生道德風險

首先，在信息審核環節和放款環節，由于借款人本身是個人或小微企業。如果沒有本息擔保，投資人將會對借款人信息進行分析，并謹慎投資。但是有了本息擔保以后，大多數投資人在對擔保內容和意義不甚明了的情況下，就會放松對借款人的信息和風險審核，甚至在高利率誘惑下冒險。其次，對于P2P平臺與擔保公司來說，主要收益在很大程度上取決于貸款規模，貸款規模是計算手續費的基礎，因此，對于平臺來說，是有動力放松對于借款人的審核甚至主動引入一些高風險項目來滿足投資者追求高收益的訴求的。最后，在還款環境中，如果借款人能夠按期償還本息，P2P平臺獲得手續費，同時第三方擔保公司需要墊付借款本息給投資人。在競爭壓力下，擔保公司進行超額擔保已經是業界常態。P2P平臺的擔保標逾期率已經較高，只是因為可以新的擔保標融資來覆蓋，平臺壞賬風險也尚未完全爆發。但是隨著經濟下行，借款人違約積累到一定限度，擔保公司就無法兌現擔保承諾，在一定程度上形成了“龐氏騙局”格局。

（二）信息不對稱加劇道德風險

P2P網貸平臺作為信息中介，本應該充當起溝通借款人和投資人信息的作用，減少借貸雙方信息不對稱，但由于P2P網貸平臺在我國發展實踐中的異化，平臺的信息溝通作用下降。比如，在第三方擔保的P2P模式中，借貸雙方即使在平臺上形成債權關系，彼此也無法實現聯絡溝通。有些平臺甚至利用信息不對稱在具體的業務操作中賺取名為“信息中介費”的利差收入。整個交易過程中，中介費的定價對于借貸雙方來說透明度低，但卻構成了當下P2P網貸的核心盈利模式。在借貸雙方信息被平臺雙向隱匿的情況下，平臺因為對于債權的風險進行了自主判斷與鑒別，進而成為實際意義上的風險責任主體。

（三）信息不對稱將導致逆向選擇

目前P2P網貸行業最迫切的是增加信譽良好的借款人。在信息不對稱且競爭加劇的情況下，P2P平臺面臨的生存壓力將加劇平臺的逆向選擇。主要分為兩種情況：

P2P平臺自己注冊一般擔保公司。我國P2P網貸行業中很多平臺主要經營 個人貸款項目，融資性擔保公司由于個人貸款金額小，參與積極性會降低，所以平臺只能選擇一般性擔保公司，甚至有些P2P網貸平臺因為資金限制，與其找一般擔保公司合作還不如自己注冊一家擔保公司。按照國家監管方法，一般擔保公司的擔保額度等于一家一般擔保公司，但很多平臺的擔保額度是一般擔保公司的幾十倍甚至上百倍，其擔保實力確實無法對投資人形成保障。綜上所述，商業銀行參與P2P借貸業務是其在未來發展的重要機遇，把握好這個機遇，商業銀行將獲得明顯的競爭優勢，盡管會遇到一些困難和壓力，但這并不足以成為商業銀行參與P2P網絡借貸的障礙。

二、商業銀行參與P2P網貸平臺的必要性研究

P2P借貸服務快速發展，積累了諸多經驗，甚至建立起與商業銀行的比較優勢。在行業欺詐風險和累積業務風險逐步釋放之前，商業銀行與以P2P網貸為代表的互聯網金融的合作可能會趨于謹慎，但從長遠角度看，商業銀行有必要關注P2P網絡借貸，甚至與之產生合作。

（一）有利于商業銀行占領互聯網金融制高點

近年來，在互聯網金融浪潮下，商業銀行的各項核心業務收到了不同程度的沖擊，隨著互聯網金融的深化，商業銀行的傳統業務也將會被分流。既然互聯網金融是大勢所趨，商業銀行與其被動抗爭，不如順勢而為，主動參與，引領潮流。從目前商業銀行對互聯網金融的探索現狀看，對P2P的開發尚且不足，不管是對于尚未進入互聯網金融的后來者還說需要保持領先的先行者，進入P2P領域，無疑占據了互聯網金融的制高點。

（二）可以有效消除或降低P2P業務風險

借貸風險是目前P2P網貸的主要問題之一，2015年12月28日，銀監會協同其他部門規定限制借款集中度風險以便于保護出借人權益和降低網貸機構道德風險，規定網貸信息中介采取措施防范欺詐行為、依法采取預防和監控措施等。其中相當一部分主要是因為平臺企業小、央行征信系統不共享、客戶數據累積時間短數量少等原因引起的。如果平臺發起人為商業銀行，諸多風險問題將不復存在或者大幅度降低。

（三）有利于商業銀行發揮客戶及技術優勢

P2P網貸平臺的成功離不開大數據的應用和客戶資源。從客戶資源角度，商業銀行的客戶群體在整個進入系統中占有很大優勢，能夠最大規模地建立“大數據”，而商業銀行的數據開發中心擁有龐大的信息技術團隊，具有極大的數據挖掘優勢。

【參考文獻】

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