大數據背景下P2P網貸風險研究

李迎春 彭銳 高凱燁

[摘? ? 要] 在我國，P2P網貸興起于2007年，但是一開始發展處于停滯狀態，直至2012年，伴隨著互聯網的迅猛發展，網貸平臺的數量以前所未有的速度增長。P2P網貸具有操作簡單，資金的供求雙方直接交易等優勢，為中小企業提供了許多便利。但是近幾年P2P網貸平臺風險頻發，給投資者帶來了許多不利影響，危害了金融秩序的穩定。然而大數據時代的到來為減少P2P網貸風險帶來了曙光：通過對數據的分析處理最終可以形成有價值的決策，從而利用大數據技術來減少風險。通過借鑒國外經驗，本文為我國提出若干控制P2P網貸風險的建議：完善相關法律建設與制度建設;利用大數據建立信用評級制度;建立有效的數據分析系統。

[關鍵詞] P2P網貸;大數據;網貸風險

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 21. 057

[中圖分類號] F832.4? ? [文獻標識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194（2019）21- 0144- 03

1? ? ? 引? ? 言

在我國，P2P網貸雖然起步較晚，但基于我國互聯網金融的飛速發展，P2P網貸行業也有了大的起步，P2P網貸平臺在我國的數量以驚人的速度增長，但是我國的制度體系卻沒有來得及跟上這一步伐，由此暴露出了不少問題，擾亂了金融秩序。為使我國P2P行業有一個更加成熟的發展，本文通過參考國外P2P行業的發展模式，為我國該行業的發展提供了若干建議。

2? ? ? P2P網貸現狀分析

P2P網貸是基于互聯網金融的一種不通過中介直接完成資金借貸的民間活動，起源于2007年的拍拍貸，于2012年開始發展迅速，網貸平臺數量呈指數式增長，如圖1所示。截至2019年4月，我國累計的P2P平臺數量達6 612家，這驚人的發展速度得益于P2P網貸平臺一些獨特的優勢，例如：拋棄了一些傳統貸款的煩瑣程序，投資門檻較傳統投資方式低等。

然而，伴隨著這些優勢，網貸平臺也顯露出許多問題，而且，由于我國對P2P網貸平臺的監管沒有那么嚴格，近些年來問題平臺的數量也與日俱增。表1匯總了近兩年有關問題平臺的數據，由此表可以看出，P2P網貸平臺存在著諸多風險，因此借助大數據去處理和控制這些風險具有重要的意義。

數據來源：網貸之家

3? ? ? P2P網貸存在的主要風險

3.1? ?信用風險

信用風險是P2P網貸平臺面臨的最主要風險，其產生主要有以下四個原因：第一，貸方并不能對借款方所提供的所有信息的真實性進行核對;第二，借款人在籌集到資金后可能會為了追求高利益去從事一些高風險的活動;第三，平臺在對借款者的信息進行核對時可能會為了拉攏客戶而降低門檻;第四，平臺管理者目前有權自行掌控資金，老板跑路現象頻出。以上這些原因都會加劇信用風險。

3.2? ?法律風險

P2P網貸是互聯網金融領域中的新寵兒，然而我國關于互聯網金融的法律尚不健全，因此造成了一系列的問題。雖然我國也有頒布法律，但我國對P2P管理體系的建設尚處于萌芽階段。正是由于法律體系不夠健全，相關人士才能逃脫法律的空缺，違約現象頻發，損害了許多人的利益。因此相關部門對其的監管力度亟須加強，相關的法律法規仍然有許多需要改進的方面。

3.3? ?網絡風險

P2P的運營是以互聯網為基礎的。這一方面提高了資金流動的便捷性，另一方面卻會導致一些網絡風險的發生，比如借款人的信息泄露或者P2P網貸平臺遭遇黑客攻擊等。雖然對于P2P平臺而言網絡風險不是其所面臨的主要風險，但是一旦發生將會給整個平臺帶來致命性傷害。所以網絡風險是P2P網貸領域中一項不容忽視的風險。

4? ? ? 大數據在P2P網貸平臺中的應用

伴隨著互聯網創新性地成長，每日因互聯網產生的數據呈指數式增長，單單依靠人工處理是不可能的。這些數據或許看起來是毫無規律可循的，并沒有什么特定的價值，然而妥善地處理這些數據可能會為某些決策指出明路。這就產生了大數據的概念：大數據是通過一系列新的處理方式后更有價值的、對決策更有積極作用的信息資產。

大數據在P2P網貸中的應用主要體現在征信這方面。網貸平臺可以根據借款者的個人情況、社交平臺信息、網購情況等多維信息來評價借款者的信用狀況，從而估算其不能按時還款的概率，最終根據此信息來確定是否發放貸款。盡管目前在我國大數據技術在P2P網貸的應用還不如國外成熟，有些網貸平臺已經開始嘗試。例如在2014年，宜人貸推出了極速貸款產品，它可以在很短時間內分析借款者的信用狀況以此來確定貸款額度，其流程主要如下：平臺在得到借款者的授權后，系統自行根據與借款者相關的一些數據（比如公安部的數據、信用卡流水信息等數據），將這些數據分解挖掘有用信息，以此確定是否發放貸款及貸款額度。但實際上，在我國，大數據技術在P2P平臺中的應用仍然處于摸索階段，仍然需要大力的探究和推廣。

5? ? ? 國外經驗借鑒

5.1? ?美國

美國雖然不是開創P2P行業的國家，但是近些年來美國在這一行業的發展速度驚人，而且美國已經將大數據技術應用到P2P網貸平臺中以減少信用風險，這對我國具有積極的參考價值。Lending Club是美國最大的P2P平臺。2007年，我國的拍拍貸曾借鑒了美國的Lending Club，分析和學習它在大數據背景下如何應對風險。

經過分析發現，Lending Club采用了FICO信用評分，具有一套完善且嚴格的評選標準，對借款者和投資者都十分嚴格。對借款者來說，借款者想要通過平臺審批，其FICO信用分必須達到660分以上，且信用記錄至少有36個月，此外，該平臺根據借款者的FICO信用分將他們分成7個等級，并按照相應的等級來收取相應的利率。而對投資者的要求主要如下：年收入水平必須達到 7 萬美元;且凈資產總額大于 25 萬美元等。這種嚴格的制度有效降低了P2P網貸平臺的信用風險。FICO信用評分得益于大數據的不斷發展，其評分中可以充分包括多方面多層次的因素，比如負債歷史、信用年限等，并且對此設置不同的權重，最終加權平均得到FICO信用分。

該平臺的處置方式也存在著不足，比如對于那些信貸記錄少的人而言有失公允，因為可能其中有些人也有著良好的財務狀況和信用。在我國，雖然信用體系的構建不如美國完善，但是我們可以參考美國已經應用廣泛的模式和方法，將大數據技術應用到P2P平臺中，將借款者與貸款者的信用狀況量化，為網貸業務提供決策支持，從而降低信用風險。

5.2? ?英國

網貸平臺的發展源于英國，目前，英國P2P的監管模式較為成熟，這主要有以下兩個方面的原因：一方面相關的法律法規較為健全，這對P2P的參與各方都起到了一個至關重要的約束作用，讓P2P平臺的交易行為都有法可依。另一方面，英國于2011年成立了P2P金融協會，旨在加強對P2P平臺的監管，事實證明確實起到了規范其發展的作用。英國的法律約束與監管模式較我國都相對成熟，因此我國可以在綜合我國國情、參考英國政府的有關規定來推出和建立我們自己的P2P網貸相關法律和相關協會。

除此之外，英國的P2P平臺也利用了大數據，比如Funding Circle，它以中小企業為目標客戶群體，在風險控制體系上主要有三種模式：快速選擇企業模型、分析企業信用狀況的模型、評估模型，這三方面充分將大數據應用到了網貸平臺的發展中。

6? ? ? 完善我國P2P平臺的建議

6.1? ?完善相關法律建設與制度建設

目前，我國P2P網貸平臺發展迅速的同時暴露的問題也很多。要想P2P網貸行業有一個健康的發展，要從根本上加強法律建設和制度建設，法律的建設使該行業的發展受到約束，減少法律風險，讓平臺的發展有法律依據可循;另外，制度的建設可以為P2P的發展提供一個良好的制度環境，例如：建設我國的征信體系，在我國提供征信服務的權威機構過少，主要是中國人民銀行，有信貸記錄的人數也不多，因此在這方面我國需要加強。

6.2? ?利用大數據建立信用評級制度

信用評級制度的建立是減少信用風險的主要途徑。該制度的建立需要利用大數據來完成。信用評級制度的建立對網貸平臺的發展有著至關重要的作用。我國可以借鑒美國與英國的制度建立，將借款人的信用狀況從多方面考量，設置不同的指標，在相應指標下可以配置二級指標，并根據具體情況設置不同的權重，在借款者授權的情況下，從支付寶、花唄、銀行卡、信用卡等平臺中獲取相關數據并進行系統處理，最后得出相應的信用狀況，并據此設置貸款額度。雖然目前我國開設信用評級制度還有一定難度，但是在我國的法律建設與制度建設更加完善的情況下，這一制度的建立已然是大勢所趨。

6.3? ?建立有效的數據分析系統

化解信用風險就需要有大數據的支撐，然而，目前許多小型的P2P平臺沒有足夠的能力去建立專業的數據分析系統，這就需要政府或者特定的機構為其提供一些有效的信息，多培養有關這方面的人才，建立一個專業的數據分析機構，為P2P平臺提供有效信息，讓其可以真實衡量借款者的信用狀況。

7? ? ? 結? ? 論

綜合本文分析主要得出以下兩個結論：第一，我國P2P網貸平臺發展迅速的同時，也面臨著如下三類風險：信用風險、法律風險和網絡風險。第二，通過對美國、英國的P2P網貸平臺發展模式的分析，得出以下有助于我國完善P2P行業的建議：完善相關法律建設與制度建設;利用大數據建立信用評級制度;建立有效的數據分析系統。

主要參考文獻

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