基于NW金融平台的P2P网络借贷借款人信用风险战略管理分析

 

第一章 绪论

 

P2P 网络借贷发源于英国，引入中国后，近年来发展迅速，已经成为我国普惠金融重要的一支力量。2007 年 6 月，上海成立了中国第一家 P2P 网络借贷公司拍拍贷，标志着 P2P 网络借贷开始在中国生根发芽。截至 2016 年 10 月末，国内正常运营的平台数量为 2154 家，显示了 P2P 网络借贷在我国的蓬勃生命力。作为金融行业的一股新生力量，P2P 网络借贷在我国发展的过程中，解决了传统金融机构覆盖不到的需求群，提升了我国金融运行效率，践行了普惠金融理念。但作为新的业态，P2P 网络借贷在实践中也遇到了多种多样的问题。由于大部分 P2P 网络借贷平台面向的是无抵押物，信用等级低或信用历史空白的借款人群，P2P 网络借贷的逾期坏账数据一直是平台重点关注的目标之一。当借款人未能在约定期限内履行还款义务，就造成了借款人信用违约，对出借人的利益构成了损害，形成了借款人的信用风险。P2P网络借贷平台信用风险高，盈利能力不强一直困扰着行业。截至 2016 年 10 月末，基于各类公开渠道的不完全统计表明，苏金融研究院的一份统计报告显示，累计约 18 家平台通过不同方式表明了平台盈利，仅占整个 P2P 网络借贷行业的数量的 1%[1]。行业盈利能力不强，既有行业外部因素影响，也与平台本身运营能力水平有关。由于我国的特殊国情，为提高出借人的出借体验，平台在当下的市场条件下需要对借款人的违约金额部分进行提前垫付。因此降低借款人的违约率，敦促借款人如期成功还款，防范借款人的信用风险，成为平台当下最现实的问题之一。根据网贷之家数据显示，截至 2016 年 7 月底，累计停业及问题平台约占整个行业累计平台数量的 45%，其中 P2P网络借贷行业累计平台数量达到 4160 家（含停业及问题平台），累计停业及问题平台高达 1879 家[2]。因此，研究借款人的信用风险，降低借款人的违约率，对 P2P 网络借贷平台的可持续发展，具有一定的现实意义与未来意义。

 

1.1 研究背景与意义

本文主要研究借款人的信用风险识别，由于不同平台之间经营业务不一样，借款人的风险承受能力略有差异，对借款人的借款资质要求不同，因此对于借款人的信用风险识别应结合具体平台的业务进行具体分析。本文选取一家以信用借款为核心业务的 P2P网络借贷平台——NW 金融，具有无抵押纯信用金额小的特点，针对平台借款人信用风险进行分析，希望对我国 P2P 网络借贷行业特别是信用借款的风险识别具有一定的参考意义。第一、NW 金融是完全透明的信息中介平台，标的详情真实，笔笔可查。NW 金融平台是 2014 年上线成立的，并于 2016 年 10 月份上线了产品--极速借。依据公司大数据智能风控分析系统，向借款人推出了额度在 500-5000 元，借款期限在 1-6个月，无抵押纯信用的借款产品。借款人填写完毕申请资料之后，由 NW 金融的风控系统自动审核，输出关键点再由人工复核，人工验证无误将审核通过的借款申请发布出去由出借人提供出借资金。当出借人对借款人的标的满标之后，借款人即可提取借款。整个过程，完全线上操作，节省了借款人大量的时间与精力。在投资界面，出借人可以完全看到借款人的信用信息，包括个人信息，财务信息，历史借贷记录等，结合 NW 金融平台推出的平台信用评分，出借人能够对借款人的借款风险能有一个具体的认识。整个标的信息的披露完全公开透明，出借人可以非常清楚地了解借款人与借款用途。在撮合出借人与借款人过程中，通过法律手段，签订一对一电子借款合同，保障了借款人与出借人双方的权益，达到了共盈的目的。NW 金融网络借贷平台信息透明，既是 P2P 网络借贷平台发展的趋势，也能为行业的健康发展提供有利的参考样本。

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1.2 国内外研究现状

国内外对于 P2P 网络借贷借款人信用风险的研究，还是非常丰富的。相比传统银行机构，P2P 网络借贷平台由于业务特点与监管的要求，需要公布借款人的相关信息，因此信息更易获取，研究更方便。国内外对借款人信用风险的研究，主要集中于几下几个方面：主要围绕借款人的年龄、教育程度、婚姻状态、性别与信用评级等特征信息展开。Barasinska （2009）的研究表明借款人的年龄，对借款人的信用风险产生重要影响[4]。Arminger 等人（1997） 认为相对年轻的借款人，年长的借款人借款风险更低，违约率更低，是优质的借款人[5]。国内学者的研究也表明，年龄与信用风险有很强的相关关系，但研究的结果有所差异。肖曼君（2015）基于 excelVBA 数据挖掘技术，对国内 P2P 网络借贷平台拍拍贷与人人贷的借款人信息与借款数据进行收集研究，采用排序选择模型。实证分析结果显示，年龄较大的借款人信用风险较低[6]。而苏亚等（2016）基于人人贷平台随机抽取 1075个交易数据，采用二元Logit 回归模型结果显示，年龄与违约率之间有显著的正向关系，年龄较大的借款人更容易违约[7]。相对来讲，苏亚的研究结果更可靠些，在 1%的水平下显著，Logit 模型回归结果系数为 0.4562，而肖曼君的研究结果在 10%的水平下显著。受教育程度反映了借款人未来在市场上获利的潜力，国内外市场对借款人的教育程度都非常重视，把学历列为借款人信用风险重要的参考要素之一。

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第二章 行业背景分析

 

P2P 网络借贷行业是基于新技术进步，新环境条件下而发展起来的一种新的借贷交易模式。NW 金融作为 P2P 网络借贷行业的代表之一，她的发展与进步与行业背景息息相关。本章将利用PEST模型（P是政治（politics），E是经济（Economy），S是社会（Society），T 是技术（Technology））对行业的外部宏观环境进行分析，用波特的五力模型对行业内部的情况进行简要概括，简单介绍 P2P 网络借贷行业的内外部环境。

 

2.1 外部宏观环境分析

作为互联网金融实践的一个重要业态，P2P 网络借贷在国内发展之初得到了国家政策的大力支持。李克强总理在 2015 年 3 月的《政府工作报告》中提到“促进互联网金融健康发展，支持发展互联网金融等新业态快速成长。”随后在十三五规划中，将规范发展互联网金融纳入其中。发改委，银监会，最高法院等也相继出台了与 P2P 网络借贷有关的政策与法律条文等，为行业发展不断提供新的法律法规支持。同时，国家对中小企业的金融、政策等方面的扶植，使得服务于中小企业的金融信贷服务成为一块大蛋糕，引得创业者竞相追逐。自 2013 年起，为减轻中小企业的负担，国家逐步下放和取消了一大批行政审批事项。2013 年 8 月份，对月销售额 2 万元以下免征营业税和增值税，并且实施“营改增”试点工作，惠及小微企业千万家。为缓解中小企业的融资困难，国家相继出台一系列的财税及扶持政策，支持中小企业科技创新，改善融资环境，完善服务体系，为企业的发展提供新的便利。宽松的政策环境，中小企业良好的成长环境，以及利率市场的推进等等都促使了P2P 网络借贷行业在中国的大跨步前进，平台数量与交易规模不断突破。截止 2015 年，全国 P2P 网络借贷平台数量创历史新高，达到 4948 家。从成交金额上看，2015 年全国成交额达 1.18 万亿元，同比增长 258.62%。P2P 网络借贷在我国多层次金融体系构成中占据了一席之地。但无序的竞争与监管缺失的现状，也导致 P2P 网络借贷行业不断爆发恶劣的负面新闻。倒闭，非法集资，自融等困扰着这个行业。

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2.2 行业内部环境分析

本章节利用波特五力分析模型，对 NW 金融所在的 P2P 网络借贷行业进行分析。P2P 网络借贷行业是围绕着借款者、出借者服务的行业，为双方提供投融资中介服务。因此，P2P 网络借贷行业需要对双方的身份进行核实，主要用于对借款者信用风险的评价和出借者真实身份的验证。对数据的维度需求多，及时性要求高。P2P 网络借贷行业供应商主要集中于数据服务商，包括第三方支付服务，借款者个人征信数据服务，运营商短信服务等，供应商的讨价还价能力比较强。P2P 网络借贷行业的供应商所在的行业，要么是行业集中度高，数量稀少，要么是进入门槛高，国家在数量与运营资质上都有进入限制。如运营商短信业务，仅有三大电信运营商在运营，各电信公司的短信业务仅能支持自己号段的短信业务，运营商处于强势垄断地位。为借款者提供征个人信数据服务的平台，目前国内主流平台数量约为 20 家，获取到个人征信牌照的仅有一家，P2P 网络借贷行业所在的公司选择的余地比较小。 由于国家监管、行业发展等原因，P2P 网络借贷行业的供应商比较集中，议价能力比较强。

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第三章 公司现状及问题分析........19

3.1 NW 金融公司的基本情况 .... 19

3.2 平台借款流程介绍.... 19

3.3 平台的风险管理措施........... 20

3.4 逾期及坏账数据........ 21

3.5 平台存在的问题........ 22

3.6 本章小结......... 23

第四章 NW 金融平台问题成因及分析..............24

4.1 数据信息描述............ 24

4.1.1 描述性分析......... 24

4.1.2 变量描述............. 25

4.2 模型构建......... 27

4.3 回归分析......... 28

4.4 回归结果分析............ 29

4.5 本章小结......... 30

第五章 改进措施与建议.....32

5.1 关注借款人的第一还款来源.......... 32

5.2 实时掌握借款人动态........... 32

5.3 建立风险预警机制.... 33

5.4 本章小结.......... 34

 

第五章 改进措施与建议

 

本文利用 NW 金融平台借款人相关的数据，探讨了影响借款者信用风险的因素。具体而言，主要是从两个方面进行了研究。一是从借款坏账的结果方面，探讨了借款者的个人信息和信誉，与信用风险之间的关系，发现信用低，财务情况差的借款者更容易出现信用风险。二是，从平台角度，识别坏账借款者具体哪些特征，对高风险的借款者特征进行识别，降低平台风险，为风控优化做进一步的指导。本文将从等三个方面，提出相关的改进措施与建议。

 

5.1 关注借款人的第一还款来源

信用借款对借款人的要求低，纯信用借款无需抵押物，这既为营销业务的开展提供了有利的环境条件，为优质借款人提供更便捷更方便的服务，同时也对借款人的还款信用提出了更高的要求，在撮合借款时面临着更多的信用风险。本论文的研究发现，借款人的财务信息对借款人的信用影响占据了首位。因此要非常关注借款人的财务情况，包括借款人的财务收支变化，信用卡还款情况等。借款人的第一还款来源是保证借款安全的第一道屏障，当第一还款来源不足时，借款已经处于一种预警状态，需要对该笔借款进行重点关注。第一还款来源，主要是借款人固定的收入，包括工资、奖金、经营所得等合法收入。第一还款来源具有稳定，可预期，信誉好的特点，对降低风险有重要的作用。NW 金融在获取借款人信息时，对借款人的第一还款源关注比较少，一般是要求借款人自行选填收入，对收入未做任何的真实性鉴别，而且对其他收入来源也未做要求。这就留下了两个后果，一是借款人可能会对虚增收入，冒充收入稳定的人群。二是当借款人出现还款危机时，收入不能做为第一还款来源，行使其他还款权利时成本会大幅度增加，对 P2P 网络借贷平台造成一定的成本负担。因此建议平台，加强对借款人收入的关注，将借款人收入纳入到重点关注对象中来。

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结 论

 

本文从现有研究文献出发，从四个方面归纳整理了 P2P 网络借贷平台上借款人信用风险的影响因素，根据已有研究结果与平台实际情况，规划出本论文的研究框架。利用PEST 模型与波特五力模型，分别从行业外部与行业内部对 P2P 网络借贷行业做了整体介绍，对行业有了一个初步认识。结合平台逾期与坏账数据，对比同行逾期数据与银行不良率，得出 NW 金融平台目前存在的最大问题：平台逾期率与坏账率比较高，借款人信用风险比较大。通过提取平台１万名借款人的借款信息，利用 Logistic 二元回归方程式对借款人信息进行二元分析，研究结果表明，影响借款人信用风险最大的是借款人的信誉，其次是借款人的性别与年龄。借款金额越多，还清次数越多的借款人，信用风险越小。借款数量越多，逾期次数越多的借款者，信用风险的机率越大。相比女性借款者，男性借款者的信用风险要高一些，而且年龄越大，信用风险越高。借款者在平台上的信用得分，与借款者的信用风险成反比。本文从实际工作作为出发点，参考国内外的研究者的成果，分析得出 NW 金融平台目前逾期坏账率高企的原因，提出相关的改进建议，希望能够为平台的健康发展出一份力，也希望能够为同行提供有益的参考意见。但本文的研究数据主要来源于 NW 金融一家，未与其他 P2P 网贷平台借款人的借款数据做橫向对比，研究结果过于狭隘。因此，还需要进一步的深入研究，使结论更为可靠可信。

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参考文献（略）