p2p平台当前面临的风控痛点是什么? 举报 理由 举报 取消 近年p2p发展的很火热,但倒闭的p2p也很多。现在都提倡“活下来,重风控”。既然大家都有有了较强的风控意识,为什么坏账和倒闭事件还是不断在发生呢?是什么原因?p2p面临的风控痛点有哪些? 2017年6月13日 3 条回复 860 次浏览 P2P,互联网,征信,数据,金融,风险控制
回复 ( 3 )
风控是一个大家日日谈,月月谈,但是谈到最后结果是你也不懂,我也不懂。通用的说法风控就是贷前、贷中、贷后的处理方式,互联网式的说法风控就是大数据,互联网思维的说法风控就是完美闭环,人情式说法风控就是极高的违约成本。
存在即是合理,每个说法后面我们都能找到真实的案例来支撑,但是我们抛开这些形而上行的说法回归到原点,我们再来看看风控的背后到底隐藏着怎么样的逻辑。
风控分为信用风控和有抵风控,这里先只讲信用风控。
在和相关人士的聊天中,他们的一致观点就是信用贷款是一项违约率和坏账率非常高的产品。尤其是在今年这样实体严重下行,很多行业避实就虚,人们大量投机,国家信用体制不完善等环境下,根本无法说信用。于是在无信用的前提下,如果从这个切入点打入市场,无异于是给自己埋下一颗隐形炸弹。
笔者无法反对这样的观点,因为他们站在事实的角度说话,但是笔者对于这个观点的态度就是——也许这话过于绝对。
我们先回归本质来看看信用贷款坏账逾期为什么会发生。
设想如下,以一个正常的自然人或者机构为例子。这里必须刨开骗子和坑货,这个东西是很多风控人员的基础课,所以这里就不啰嗦了。
首先借款人要借款必须有借款需求支撑,但是很多借款人对于自己到底需要多少钱和承受多高的利息是没多少概念的。比如实际需要的是5000元,可能他心里就会出现2个预估,一个预估就是低于5000,一个预估就是高于5000。低于5000这钱给他,不仅不会盘活他,相反还会变相的增加他的负担。而高于5000,理想状态下是可以盘活自己,但是其超出的资金无异于给自己增加了资金成本,还有加上对自己所能承受利息预估的偏离,从本质上减少了自己的纯利润。因此在这个点上可以看出,绝大多数的借款人对于自己的借款需求是没有一个明确的底线的,几乎都是凭借自己大脑凭空想象预估。
那么我们再来看放贷机构,作为一个放贷机构其本质就是冲着利字去的,于是高利息必然是放贷机构的首要法门,再有作为民间金融高利息覆盖高风险是市场铁律,不这样做必然无法掩盖自己的坏账和逾期。于是折射的问题就是放贷机构不会根据借款人的实际承受能力做相关的尽职调查,只需要你拿身份证来,马上就放款。笔者相信不少的人在黄包车,三轮摩托车上都能看到铺天盖地的这样广告,只需身份证3-5万当天放款。
因此在机构这个点上就出现了这样的问题:1、机构对于借款人尽职调查不够。2、利率过高,甚者严重超过借款人的承受范围。3、借款人资金需求量以及真正需求时间没有进行较为准确的计算。
于是借款人和机构之间信息不对称就产生了,机构高估借款人和自己的追债能力,借款人模糊自己的自己成本承受能力加大自己的成本,其最后的恶性循坏就是借款人没钱还,贷款机构借出的钱变成坏账。
那么问题来了,对于现今的互金行业,绝大多数都是线下转线上的,怎么衡量和处理好这个关系成为了当今不少平台头疼的事情。
笔者个人认为想解决这个问题其难点就是怎么处理好需求点和利润点的问题,借款人需要相对明确的资金需求,而机构需要一定的利润支撑机构运行,于是切入点就来了。
首先,平台必须根据借款人的资金流水判断其资金需求高峰期和低峰期,其次,根据资金流水预估其相对准确的资金量,再者,资金量一定不要一次到位,因为做过生意的人知道,你对资金的需求应该是分阶段的需求,如果突然给予你很大一笔资金量,在财务上无疑于加重你的资金成本。最后一定要和借款人协商在满足机构自我运营和合理利润的条件下设定借款利息。
以上处理方法也许过于理想模式化,但是不得不否认的是有些平台的确就是这样做的。对于信用贷款笔者认为不从借款人角度出发合理设定的机构都是属于无脑耍流氓的行径,互金之所以乱,于这些流氓行径脱不了干系。而真的做到这样才能够实现这个行业的价值,实现一定意义的普惠金融。
素材来源:网贷之家 作者:放肆的风
国内领先的大数据风控平台服务商神州融,与Experian(益博睿)联合开发的全流程信贷业务管理系统,涵盖审批、账务、催收子系统,并通过对接征信机构、电商平台、第三方支付机构等,一站式整合超过3000个维度的征信数据,涵盖用户的交易、行为、身份、工商、通信等数据与各类防欺诈规则、评分卡等,为微金融机构提供银行级的大数据决策服务,提高其风控效率。
P2P某些风控措施不得当,借款人还不起款,会导致坏账的发生。
如果按照银行的风险控制力度,p2p就没市场了。。。。。。
高风险和高收益是相伴的,重点不是高风险,而是要说明和量化风险和收益之间的关系。
大部分p2p估计,呵呵,做不到吧,毕竟需要相当厉害的各种人才,才能针对放贷项目做出可靠的预测。