人人贷平台的金融风险及其防范分析

PAGEPAGEI人人贷平台的金融风险及其防范分析摘要：P2P网络借贷平台近些年发展的如火如荼，为小微企业、个体提供了操作简单、快捷、方便的贷款服务。不可否认，P2P网络借贷平台的发展有效解决了小微企业融资难的问题。但近两年来，由于我国P2P网络借贷平台发展时间较短，风险控制程度不高，导致P2P网络借贷平台跑路现象频发。出现问题的P2P网络借贷平台不是出现跑路现象，就是无法提现，再或者是停业，很难坚持长久。P2P网络借贷平台之所以会出现这种情况，主要是由于很多平台机构自身不具备雄厚实力，再加上经营管理不善、不重视信贷风险管理、坏账较多等，影响了平台机构资金链的链接，产生了一系列的问题，导致平台机构无法运营下去。因此，本选题对人人贷平台风险管理及其防范这一课题进行了研究，旨在提高P2P网络借贷平台风险管理水平，促进我国P2P网络借贷平台健康、持续发展。关键词：人人贷；金融风险；风险防范；网络借贷平台

目录1.P2P网络借贷平台分析 12.对P2P网络借贷平台的风险类型进行分析 32.1系统性风险 32.2.非系统系风险 42.3法律风险 43.P2P网络借贷平台风险评价模型构建 63.1信用风险评估建模 63.2数据集构成 63.3数据集预处理 74.对P2P中的人人贷网络借贷平台风险评价实证分析 74.1实证过程 74.2实证结果分析 94.3结论与政策建议 105.P2P网络借贷平台风险管控策略 115.1相关法律及制度建议 115.2网贷道德风险的控制建议 135.3加强企业内部控制，减少操作风险 13参考文献 14PAGE141.P2P网络借贷平台分析P2P网络借贷（peertopeerlending），简称P2P网贷，也称“人人贷”，是由有资金且有理财投资想法的个人通过第三方网络平台牵线搭桥，以信用贷款的形式，将资金贷给有借款需求的个人。可以说，P2P网络借贷是民间借贷的网络化形式，是一种新型的民间借贷。由于我国的信用体系不完善，法律监管不全面、平台欺诈现象等使得我国P2P平台的发展模式大多偏离了P2P借贷的本质。从2018年网贷平台发展评级排名前十的情况来看，大部分是采用线上线下相结合的运营模式，提供本金保障，引入担保公司和建立风险准备金；同时具有银行等金融机构背景的平台更容易获得投资者信任。但是当平台介入更多时，也会产生更多的风险问题。表12018年网贷平台发展评级表表22018年网贷平台发展评级前十名详细资料平台名称平台模式平台背景平均收益资金托管投标保障保障模式陆金所担保线下模式银行系8.24%无托管本息垫付融资性担保公司人人贷线上线下相结合民营系10.17%用户资金、风险准备金托管逾期30天，信用认证标垫付本金，其他标垫付本息风险准备金（24313万元）宜人贷风险备用金线上模式上市公司系（海外上市）11.88%风险准备金托管风险准备金（6.3亿）风险准备金（63317.41万元）拍拍贷单纯中介型民营系18.17%无托管投标50个列表且满足一定条件，100%本金保障点融网本金保障复合中介模式民营系7.5%无托管本金保障微贷网汽车抵押借贷平台民营系（交易所市场上市）9.7%风险准备金存管当天偿付风险准备金（5266.05万元）积木盒子个人金融服务平台民营系7.81%无托管本息保障融资性担保公司、非融资性担保公司、风险准备金有利网线上线下相结合民营系10.32%无托管全部本息保障小贷公司、融资性担保公司投哪网线上线下相结合上市公司系9.96%无托管风险准备金、车辆抵押等开鑫贷线上线下相结合银行系7.06%用户资金托管担保机构担保小贷公司、非融资性担保公司、票据质押2.对P2P网络借贷平台的风险类型进行分析2.1系统性风险2.1.1政策风险P2P网贷在我国刚刚起步，在监管政策这一块还是空白。P2P网络借贷是一种依托于网络而形成的新型金融服务模式，本质上属于民间借贷。我国目前还没有专门针对个人对个人贷款的法律条文，网络借贷的合法性还有待论证。P2P网络借贷游走于法律的边缘，安全性稳定性得不到保障，缺乏对其进行监管的依据，各地的监管分支机构都无法对其实施有效的监管，一旦发生纠纷将会遇到无法可依的结果，产生的影响也会是巨大的。随着近年来，P2P网络借贷公司风险事件频繁发生，坏账率不断发生，老板跑路。监管层正在加强对网贷行业的监管，相应的政策法规也在制定中。所以，由于行业的监管正在加强，行业门槛正在设定，那么政策的不确定性在增加，风险也在不断攀升。随着行业法律法规的出台势必会有一大批不合规不合法的企业被关闭，那么投资人也可能血本无归。2.1.2宏观经济风险众所周知，经济运行是成周期性的。在一段时间内可能会发生经济危机。当经济危机发生时，组成宏观经济的每一个个体都或多或少的受到影响，那么借款人的企业也有可能受到重创从而造成违约。2.1.3利率风险利率决定资金的成本。当银行上调贷款利率，那么企业的负债就会增加，那么企业的违约的可能性就会增加，那么利率就会带来风险。2.2.非系统系风险2.2.1个人信用风险个人信用风险指借款者未能履行合同，无法按期偿还利息和本金而给网贷平台及出借人经济利益带来损失的风险。P2P网络借贷平台是在民间借贷基础上发展起来的，主要是为了满足中小型企业及贫困户在出现暂时性资金困难时的资金需求。这些中小企业自身资源有限，抵押物少等原因，很难从银行贷款，进而将融资渠道转向民间。由于借款人自身的原因，例如经营不善等造成信用违约，从而无法如期偿还借款，就造成了个人信用风险。虽然很多P2P公司都会有自己的风控部门对客户进行严格的审查。对借款人进行严格的等级划分。但是大多数情况下，P2P公司所需资料都是借款人自己提供给公司，所以公司很难对资料真实性进行审核。所以很难对个人信用进行有效的审核。2.2.2网络平台信用风险网络平台信用风险来自于P2P网络平台对出接着的违约风险。，网络借贷平台对借款提供担保，将借款以债权转让的方式出让给投资人，并承诺一定的收益率，这就形成了一种契约关系。若网站无法履行这些承诺，导致投资人利益受损，就形成了网络平台对出借人的违约，也就是网络平台的信用风险。网络平台信用风险主要有一下两个方面造成的。一方面，网络平台缺乏监管良莠不齐，很多网站打着投资理财的旗号，行诈骗敛财之实。网站给出很高的投资回报率，然而却很难将成本很高的资金放贷出去，那么就很难维持高昂的回报，久而久之就形成了“庞氏骗局”，公司老板只能卷款跑路，从而形成信用违约。另一方面，技术性违约，公司由于技术不够成熟，网站的安全性上存在隐患，当受到外部攻击时，发生瘫痪，从而无法正常运营，造成信用违约。2.3法律风险2.3.1监管主体不明确民间借贷网络平台自诞生以来，其性质便一直模糊不清，并没有明确的管理部门，以致监管真空。在温州等地区，P2P网络借贷平台由地方金融办进行监管，但金融办监管的合理性及合法性仍然值得商榷。此外，P2P网站还需在电信管理局进行注册登记，业务种类为“因特网信息服务业务”，需根据《电信管理条例》及《公司登记管理条例》的规定开展业务。由于P2P小额信贷网站是为民间借贷提供网络平台，涉及大量资金交易，业务监管是否全面审慎，关系到贷款人资金安全，其能否正常、合法运营影响到民间借贷能否合法有序进行。2.3.2征信体系不健全我国征信业的发展时间不长，与国外发达国家相比，征信市场管理、征信活动的基本规则尚无法律依据，征信经营活动缺乏统一的制度规范，部分以“征信”名义从事非法信息收集活动的机构扰乱了市场秩序。且各部门分别进行征信活动，中国人民银行征信中心作信贷征信，国务院各职能部委作各自的职能征信，没有对征信产业进行系统规划。P2P网络借贷平台也没有建立起自身的征信制度，多数网站只是借助于借款人自行提供的信息，粗略判断其信用程度，致使网络借贷的信用评级始终缺乏客观性和合理性。2.3.3市场准入标准不明确由于P2P网络借贷平台只需根据《公司登记管理条例》在工商管理部门进行注册，根据《互联网信息服务管理办法》及《互联网站管理工作细则》的规定在通信管理部门进行备案，所以其设立条件与其他有限责任或股份有限公司并无不同，市场准入标准并没有因其“民间借贷中介”的定性而有特殊要求。P2P小额贷款网站市场准入标准的不明确，造成了此行业鱼龙混杂、良莠不齐的局面，不利于保护贷款人的合法利益，同时，也影响了民间借贷市场的健康发展。2.3.4缺乏统一的行业规范P2P网络借贷平台只是万千网站的一种，只不过其业务涉及民间借贷，与金融市场相关，如若运行不当，会产生较大的不良影响。但是其在注册时的业务种类为“因特网信息服务业务”，笼统而概括，没有相关的法律法规对其业务进行细化和规范，行业内也并未形成统一、细致的操作规范，这给予了网站比较大的自由运行空间，也很容易出现擦边球的业务活动，对于民间金融的安全造成威胁。2.3.5市场退出机制不完善网络借贷平台以何种方式退出市场，在其退出市场时如何保障借贷双方的合法权益，这些问题都没有具体的法律规定，威胁到借贷双方的利益。网络贷款平台哈哈贷的关停促使人们更深层次地思考P2P网站市场退出过程中投资者利益保护的问题。因此，P2P网络借贷平台的出现，在活跃民间金融，解决个人、中小企业贷款难的问题上发挥积极作用的同时，也存在着大量的法律风险，当前我国并没有规制网络借贷的成熟的法律体系，亟待完善网络借贷法律规范。3.P2P网络借贷平台风险评价模型构建3.1信用风险评估建模支持向量机是一个分类问题，将贷款纪录根据属性来分成正常还款、异常还款两类。通过训练样本，确定支持向量机最优参数，得到具有较高检测精度的信用风险评估模型。数据集中每条贷款记录的属性经过预处理后变成无量纲的数值，此时每条记录除分类属性外，其余属性构成一个向量，即X=（xi,x2,…,x„），n是属性个数。X作为输人向量，支持向量机再根据该核函数确定最优的分类平面以及边界支持向量机，从而根据划分判断出该条记录属于哪一类，得到输出为分类属性的值：1表示正常还款，0表示异常还款。3.2数据集构成本文实证所用数据为从美国P2P网络贷款网站lend-ingclub下载的贷款记录集合，选用最新的2015年1月1日年到2017年4月30日的贷款数据。根据贷款状态属性loan_status的值，挑出所有贷款到期纪录构成实证数据集，到期的记录中按时还款记录称为正常还款记录，若逾期还款称为异常还款纪录。从中随机抽取纪录分别构成对模型的训练集和测试集，测试集和训练集数据分布情况如表1所示。表1数据集分布情况数据集规模正常还款纪录异常还款纪录训练数据集666947931876测试数据集38003000800总体数据集10649779326763.3数据集预处理lendingclub贷款记录有100多个属性，从中选取对还款状态loan_status有较大影响的属性作为模型的输人属性。通过主成分分析得到图1的结果，表明用其中的7个属性来建立模型就可以让评估精度收敛于用贷款记录的全部属性所建立的模型。根据实验结果选用记录的如下7个属性:loan_amnt（申请贷款金额）、term（贷款期限）、int_rate（贷款利率）、grade（信用等级）、emp_length（从事这项工作的时间）、home_ownership（住房拥有状况）、annual_inc（年收入），并加上loan_status（贷款的状态）这个分类属性。将8个属性转化为数值型。贷款期限term有36个月和60个月两类，分别用数值3和5表示。信用等级grade有从高到底A、B、C、D、E五级，对应地设置为1、2、3、4、5。从事工作的时间emp_length，每年为一个等级，大于10年赋值为11。对于住房拥有情况home_ownership，租房赋予权值1，拥有住房权值为5。贷款状态loan_status除了按时还款fullypaid状态为0外，其他状态late、chargedoff、default、ingraceperiod全为1，表示延期还款。其中申请贷款金额、贷款利率、年收人属性本身为数值型数据，不用转换。在matlab中采用函数Y=zscore（X）进行数据标准化，以消除数据间的量纲差异。4.对P2P中的人人贷网络借贷平台风险评价实证分析4.1实证过程本文实验采用matlab的libsvm工具箱进行支持向量机的训练与检测。以表1数据集为例，支持向量机采用径向基核函数，下面通过试探法确定支持向量机最优参数：（1）取g=0.5，试探法确定C，其中检测精度指被正确分类的数据记录在总的测试集中所占的比例。表2试探法C取不同值时的检测精度C检测精度％0.0184.480.185186.661081.182079.545077.5610075.96（2）当C=1时，确定g的值。表3C=1时，g取不同值时的检测精度g检测精度％0.001790.01860.185.6184.521083.325080.02由此选取表2、表3中检测率最高项对应的参数，即C=1，g=0.01。用参数为C=1，g=0.01的支持向量机模型，对数据集采用主成分分析，测试属性个数与检测率之间的关系。从图1获悉，从1个属性开始逐渐增加属性，检测精度也随之增加，当增加到7个属性之后检测精度趋于收敛，再增加属性也不能明显提高精度。随着属性增加，支持向量机模型的运行速度也跟着降低，综合考虑精度与速度因素，7个属性是最好的输人属性组合。通过上述实验确定的参数为C=1、g=0.01、有7个输人属性的支持向量机模型最终得到的检测精度为85.6%。同样以表1数据集为例，用BP神经网络测试。BP神经网络采用单隐层结构预测效果最优。因为要用到7个贷款属性作为判别指标，输入层用7个神经元，单隐层有10个神经元，输出层用一个神经元。最终得到的检测精度为78.6%。4.2实证结果分析在表1所示数据集基础上分别应用支持向量机（C=1,g=0.01）和BP神经网络评估信用风险，分别收集准确率、第一类错误率、第二类错误率这三个指标的数据进行对比。其中第一类错误率表示本来属于有风险的贷款记录被识别为没有风险，第二类错误则相反。得到如表4所示的测试结果。表4模型的测试结果对比模型准确率第一类错误率第二类错误率支持向量机85.6%1.02%13.4%BP神经网络78.6%4.8%16.6%表4表明支持向量机比BP神经网络取得更高的信用风险识别率。支持向量机对第一类错误控制得比较好。4.3结论与政策建议针对P2P贷款数据集维数多、训练样本数有限、具有非线性规律的特点，本文引入支持向量机技术提出P2P信用风险评估方法。通过参数试探法寻找数据集的最佳支持向量机参数，并用主成分分析法在数据集记录的众多属性中寻找最优属性子集以达到降维目的，构建基于支持向量机的P2P信用风险评估模型。通过与单隐层BP神经网络P2P信用风险评估结果对比，显示支持向量机方法因解决了局部极值和过度学习问题，具有更高的信用风险识别率并且对第一类错误控制得比较好。上述P2P信用风险评估的得到的相关结论，可以采取以下策略来改善当前P2P信用风险评估状况:（1）无论是基于支持向量机还是神经网络的P2P信用风险评估都只能以一定的准确率识别贷款纪录是否存在信用风险，因此评估的结果不宜直接作为结论。但是可以提供一个重要的定量指标，P2P中介将客户个人信息和宏观经济指标结合来对客户信用风险做准确合理的判断。（2）描述P2P客户贷款纪录的属性往往很多，主成分分析揭示P2P贷款的信用风险主要由为数不多的关键属性决定。因此，可以在分析信用风险时只考察其中的关键因素，就能排除次要属性对决策造成的干扰，又能保持P2P贷款信用风险评估的准确度。在关键属性中，每个属性对信用风险贡献也不一样，可以通过Delphi专家法、层次分析法，为关键属性赋予权值。权值的大小标示属性对信用风险的贡献度，为决策过程提供更精确的依据。（3）基于支持向量机的P2P信用风险评估显示，经过P2P中介LendingClub批准给予贷款的记录中，仍然存在将近25%的贷款违约率。在审批贷款阶段，通过重新设置7个关键属性的阈值，达到一个合理的比例，把原来存在信用风险而得到贷款批准的纪录淘汰掉，进一步减少贷款违约率。（4）P2P贷款记录的属性是贷款者个人信息的描述，但是总会有一些重要的指标，如资产负债比、征信记录、投资状况等，没有包括在贷款记录属性中。本文的P2P信用风险评估模型只采用贷款记录的属性作为输入，因此评估精度也受属性信息量的限制。为改善评估效果，需要采集贷款记录属性以外的重要指标，作为增加的输入属性。5.P2P网络借贷平台风险管控策略5.1相关法律及制度建议5.1.1明确民间借贷网络平台的法律性质对于P2P网络借贷平台的法律性质，实务界及学术界也存在着“准金融机构”与单纯“信贷服务中介”的争议。准金融机构并没有权威定义，也没有法律上的划分，一般来说，准金融机构是指与地方经济发展有密切关系，未纳入国家金融监管部门监管范围的，不具备国家金融监管部门发放的“金融许可证”，但从事金融业务的机构。网络借贷平台并不直接介入融资活动之中，不是借贷关系中的任何一方当事人，只是提供咨询、场所、促成买卖，因此，并不是严格意义上的金融机构，不接触客户资金，将其界定为为借贷双方提供服务的“信贷服务中介机构”更为合适，也更有利于其进一步规范健康发展。5.1.2建立完善的征信体系根据我国《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》的规定，个人信用报告目前仅限于中华人民共和国境内设立的商业银行、城市信用合作社等金融机构、人民银行、消费者使用，网络借贷中介平台并非合法使用者。因此，应当顺应时代发展，完善征信体系：首先，建立形成行业内部征信体系并制定统一的信用评价标准，建立黑名单互换机制；其次，积极促进与外部征信系统的对接，实现信用信息在不同行业间的沟通；再者，制定信用惩罚机制，以激励客户在利益平衡中作出明智的选择，重视自身信用建设；最后，在征信过程中注重客户隐私权保护。2012年12月26日，国务院常务会议审议通过了《征信业管理条例（草案）》，据央行有关部门负责人介绍，《条例》对个人征信业务实行严格管理，在市场准入、信息采集及查询范围等各个环节进行了具体的规定。《征信业管理条例》对于我国征信业的发展具有十分重要的意义，是我国征信体系建设不可或缺的一部分。5.1.3构建多层次的监管体系（1）地方政府监管。民间借贷网络平台属于小型微型金融范畴，民间借贷区域性、地方化色彩非常强，且一旦出现问题，带来的冲击和影响也具有区域性。对其监管权应从中央下放到地方，小微金融企业由地方根据各地实际情况，因地制宜地制定行业发展规范。应由较高位阶的法律统一规定P2P网络借贷平台在各地金融办进行备案，接受地方金融办的监督管理，将金融办的监管地位合法化。同时建立中央与地方的信息沟通机制。（2）行业协会自律监管。在各国的金融监管中，行业自律组织发挥着不可忽视的作用。自律组织负责制定行为规范，并鼓励协会成员共同遵守行业规范，以实现自我约束，进而进行自我保护。行业协会专业性强，熟悉金融市场规律与金融活动的运作，与政府监管相比，其监管方式更加灵活，更贴近市场经济规律，发挥其独特的作用。（3）完善民间借贷网络平台内控机制。P2P民间借贷网络平台业务种类的特殊性，决定了其必须建立严格的内控机制，根据不同的运营方式制定详细的操作规范、规章制度，规范从业人员的行为，提升从业人员的执业技能、法律意识和职业道德，以确保网络平台运营的稳定性、安全性。5.1.4采取非审慎性监管方式国际上对贷款机构的监管主要有三种模式，对于不吸收存款、外部效应放大较小的机构，一般都采取非审慎性监管。对于P2P网络借贷平台的监管，其目标是降低风险，然而，依托于网络信息技术的P2P网站的发展需要宽松的创新环境，过于谨慎、严苛的监管措施有可能抑制其创新，造成客户的流失，阻碍其发展。所以，对P2P网络借贷平台的监管应该坚持非审慎性监管的原则，寻求发展与监管之间的平衡点。5.1.5与民间借贷登记服务中心合作2012年3月29日，温州民间借贷登记服务有限公司（温州民间借贷登记服务中心）在温州工商局鹿城分局领取营业执照，顺利完成登记注册。温州民间借贷登记服务中心将以公司化形式运营，经营范围涉及信息登记、信息咨询、信息发布、融资对接服务等。P2P网络借贷平台进驻民间借贷登记服务中心，借贷双方在中心进行登记，可以有效防范风险。在温州，若经民间登记服务中心进行登记的贷款出现纠纷，可以走金融法庭的程序，登记的信息将成为证据，有利于纠纷的快速解决，为借贷双方提供保障，也将更加有利于P2P网络借贷平台的规范化、阳光化发展。5.2网贷道德风险的控制建议首先，建立网络借贷平台资金第三方托管机制。建议建立网络借贷平台资金的第三方托管机制，网络借贷平台不能直接经手归集的客户资金，也不能擅自动用托管在第三方的资金，使得P2P网络借贷平台回归到最初的中介本质。这样可以避免公司高管或者公司账户套用网络借贷平台的资金，由银行进行专户专款专用，使得资金免受损失。红岭创投在2010年就将中国工商银行作为资金托管方，成为国内首家以银行托管方式的P2P网络借贷平台。其次，建立第三方担保模式。在P2P网络借贷平台的风险控制技术手段中，网络借贷平台本身不得提供担保。作为中介的P2P网络借贷平台，其公司业务范围上没有能力和责任提供担保，网络借贷平台自己给自己担保的方式在出现问题时起不到任何作用。而目前人人贷等P2P网络借贷平台采用风险拨备金，即从每笔借款人的借款中提取一定比例的资金放在拨备金中，当出现逾期时，就从拨备金中提取资金赔偿损失，然而有些平台的拨备金还没有单笔借款数额大，因此还是存在隐患。因此网络借贷平台应该选择一些有相应担保能力的结构对借款人进行担保，要谨防P2P网络借贷平台自己成立一家担保公司，这样的担保能力是很薄弱的。5.3加强企业内部控制，减少操作风险首先，P2P公司自身首先必须要合法、合规经营，对规模以上的P2P公司应建立专门的风险管理部门或团队，逐步建立、完善与业务相适应的风险管理模型和制度，严格审查