银行与互联网金融：不一样的风控t Word 文档

第一篇：银行与互联网金融：不一样的风控t Word 文档

银行与互联网金融：不一样的风控

2014年01月21日 10:28 e财富管理网 我有话说

刘明康 梁晓钟 | 文

随着互联网企业进入金融领域，围绕着传统银行是否会被互联网金融所颠覆的争论甚嚣尘上。一时间，仿佛银行与互联网金融都已经开始厉兵秣马，要与传统银行展开一场非此即彼的战争。要透过纷扬的尘嚣，看到这场“战争”的未来，先得理解传统银行与互联网金融两者间的本质差异。

关于银行，定义是比较明晰的。在中国现有的金融法规和市场环境下，传统银行的主要功能是存款、贷款和支付结算，后来在存款基础上发展出了理财功能。

关于互联网金融，目前尚未形成一个统一明确的定义，业务范围也在不断地“野蛮生长”。百度百科[微博]上的解释是：互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。按照这个广义定义，从起源来看目前的中国互联网金融可分为三类：第一类是以传统银行为基础派生出来的，如传统银行自身建立的网上银行。这类互联网金融的出现，为银行开拓了线上领域，延伸了银行的触角，似乎更应该称为金融互联网化。第二类是传统银行与互联网互相依存的，如网上支付结算。这类互联网金融的代表是第三方支付，其中在中国占半壁江山的是以电商为平台的支付宝[微博]。第三类是以互联网为基础，异军突起，自由发展出来的，如网上融资，代表企业或者商业模式包括余额宝、人人贷、阿里金融等。

在中国，银行的核心业务是存款、贷款和支付结算。近年来，理财业务也迅猛发展。互联网金融在上述除了存款的各个领域内，迅速扩张起来，由此引发了关于互联网金融与传统银行孰长孰消的争论。据统计(IT桔子)，到目前为止，在互联网金融领域里，公司数量占比最大就是这第三类中的贷款。本文就聚焦于此，管中窥豹，探讨一下互联网金融中的贷款与传统银行的贷款有何本质差异。

互联网金融贷款有几种不同的模式，目前来看，至少有两类。一类是以电商为基础，在注册客户范围内的贷款，因为是在产销贷这个链条上运营的，也被称为互联网供应链借贷，中国的代表有阿里金融，美国的代表有Amazon。另一类是P2P平台贷款，在中国有陆金所、人人贷，欧美有Kabbage、Lending Club、Prosper Marketplace。不难看出，无论是在中国还是其他国家，贷款互联网金融的一个共同点就是以小客户为主。

在中国，很多时候，虽然大客户有较强的议价能力，但是银行也情愿追捧大客户。许多银行的小企业贷款被定义为年销售收入1亿元以下、申请贷款金额在1000万元之内的贷款；年销售收入在1000万元以下的企业，很容易被判定为不满足贷款的基本条件。以做小微著名的民生银行(6.96, 0.01, 0.14%)为例，其大概做了100多万家，平均贷款额在160万元左右。相比之下，互联网金融的小微称得上是“小小微”了。

造成小微贷款难题的一个主要原因是客观风险较大，而贷款方与借款方信息又不对称。信息之所以不对称，主要是因为在传统银行里贷款方收集借款方成本太高。解决信息不对称问题的手段其实就是风险管理的方法。传统银行和互联网金融在客户规模上的选择，实际是两者信贷风险管理模式的反映。

银行的信贷风险管理

一般银行在发放贷款之前需要做以下几件事。

首先，看看可贷资金是否充足，期限上是否匹配，也就是流动性管理。追本溯源，最初的银行就是将不同储户的钱归集到一起，而后将汇集起的钱借给许多不同的有回报前景的资产，由此银行从中收取利息差。每个储户都可能有不同的存款和取款时间，这样对银行来说，就形成了一个长期的资金供给线。通常银行会成立专门的团队，根据历史数据采用统计的方法来进行期限匹配。为了保证银行的安全，各国监管当局还制定了一些审慎性监管要求，比如在中国的银行业就有存贷比要求。

其次，银行需要考核借款人还款能力和意愿以及贷款定价；同时看看坏账准备金是否可以覆盖预期损失；以及非预期损失是否能在总体层面上被资本覆盖。由于借款方总是比贷款方更清楚自己的还款情况，在信息不对称的情况下，为了降低风险，银行采取的做法通常是要求抵质押品：一方面即使借款人违约，银行也可以收回一些损失；另一方面可以在某种程度上提高借款人的还款意愿，降低违约概率。因此，银行在放贷前需要核实押品的价值，并核查借款人是否对押品有真实的控制力。如果没有押品，银行会要求一个可靠的担保。最后，如果上述条件满足的话，根据借款人的情况，决定贷款的定价，也就是贷款利息率。

长期以来，中国的银行采取一种比较定性的事后管理方式：五级分类。近几年来，随着中国银行业的国际化程度提高，以及中国更深地介入金融稳定委员会和巴塞尔银行监督管理委员会的各项工作，中国银行业，特别是大型银行都开始采用巴塞尔协议框架下的信用风险管理体系。与五级分类的管理方式不同，这套体系是建立在以量化为主的事前管理方式。在这个体系中，银行利用内部的历史数据和外部的征信信息，采用数理统计的方法，从多个维度对借款人的还款意愿和能力做出定量评估和预测。根据预测出来的借款人在各维度上未来可能的状态，银行通常可以根据建立好的统一的映射关系，确定借款人的贷款利率。

从世界范围内来看，大多数国家的大多数银行里，零售信贷风险管理的量化程度都要高于以大中客户为主的非零售信贷。在非零售信用风险模型中，往往包含了一些专家判断，需要在模型计算出的结果之外，进行一些人工的修订。此外，在操作实践中，大客户通常比较有议价能力，贷款利率也往往不能直接采用定量模型计算的结果，而需要为客户在协商的基础上，量身定制贷款利率。

除了贷前的风险判别、风险定价，银行的信贷风险管理工作并不会随着合同签字后而结束。相反，贷后管理是一笔信贷中的另一个重要环节。目前来看，银行的风险管理主要基于借款方的财务数据。在中国，人民银行提供了一个个人和企业的征信系统，可让银行交费查询借款方的信用信息。但一方面是这些信息存在严重的时滞，另一方面缺少一些关键的前瞻性信息，例如订单信息和全面负债实况。在经济形势变化迅速的环境下，需要银行贷后不断跟踪借款方，根据最新的信息，特别是具有前瞻性的信息，及早调整管理方式和资产组合。为此，许多银行都建立了严格的规程，并雇佣了大量的客户经理，到现场去跟踪调查借款方的财务状况，收集最新经营信息，调查押品价值和可控性。

互联网借贷的风险管理

先看互联网供应链借贷，这种模式主要是在一个闭合的供应链条里运行，借款人必须是电商交易平台的商户。其实供应链借贷模式并不是互联网金融的专享。早在2003年，深发展就提出了“1+N-基于核心企业的供应链融资解决方案”，即一个核心企业加上与之有关联的N个中小企业。但两者在信贷风险管理上表现出很大的不同。

供应链借贷是银行为中小企业提供信贷的一个通道，与银行的一般信贷有些不同，但依然很大程度上沿革了银行的信贷风险管理方式。首先，借款企业必须和核心企业构成交易关系，由交易而得到应收账款，或者收货权。其次，核心企业必须愿意配合，向银行出具某种承诺，答应在借款企业不能如期还款时为其偿还贷款。在这两个条件下，银行可以放松对借款企业本身资产负债等财务方面的要求，但实际上是要求了核心企业为借款企业提供担保。

互联网供应链借贷没有要求借款企业提供抵押或担保，而仅靠借款企业独立的信用就可能借到款。很显然，能有把握为一个网络上素不相识的商户提供信用贷款，需要很好地掌握这个商户的信息。这正是基于电商基础的供应链借贷优势所在。此外，互联网供应链借贷还会通过一些成本较低的手段来验证借款人信息的真实性，如网络视频等。因此，互联网供应链借贷基于网络交易的数据相对比较真实可靠。

目前来看，一些成功的互联网供应链借贷依靠互联网活动产生的大数据，通过数理统计模型，基本实现自动化贷前审批和贷后风险提示。

和互联网供应链借贷相同，P2P不需要借款人抵押或担保，贷出方的钱不受国家隐性或显性担保，而且他们都是偏爱微型借款人。不同的是，P2P是建立在一个开放的平台上，不需借款人和贷款人有什么联系。最初P2P的建立，仅是一个平台将需要借钱的个体和有闲散可贷资金的个体联系起来，由此收取介绍中介费。换言之，P2P是一个中介平台，借贷双方自己承担信用风险和期限错配的风险。后来各国的监管逐渐加强，有些国家对于P2P平台的权利和责任有了更严格的要求。但无论如何，严格意义上的P2P区别于其他借贷模式的特征是，借款人和贷款方直接对接。

目前来看，P2P平台大约有四类交易模式。一是一对多模式，即一笔借款由多个投资人投资。这种模式可以构成较大额的借贷。二是多对多模式，即一笔借款可以由多个人投资，同时一笔资金也可以分拆投资到不同的借款需求上去。这种模式比较灵活，而且能帮助每个贷出方分散风险，但需要P2P公司提供良好的匹配功能。三是一对一模式，即一笔借款只能由一个投资人投资。这种模式债权清晰，管理相对容易，出现风险也能很快找到源头，但太不灵活，缺少流动性。四是多对一模式，即多笔借款需求都由一笔资金投资。这种模式有利于帮助投资人分散风险，但同时也对资金规模要求较高，并不是P2P主要采用的模式。

这几种交易模式，最主要的风险管理方式来自于两个层面：一是P2P平台可获得关于借款人的信用信息；二是借款人来自各个不同领域，他们之间自然形成的风险对冲，帮助降低P2P平台的整体风险。

一些P2P为了吸引客户，提供了担保机制。有些是购买了商业保险公司的担保，有些和小贷公司或担保机构合作，有些从借贷资金中抽取一个比例成立保障基金。但这类担保并不意味着保证。如果系统性风险或区域性风险发生，则可能出现大规模的挤兑，商业保险、担保机构和自立的保障基金都有可能无法偿付担保金额。

值得注意的是，提供担保机制的P2P在欧美并不常见，在中国则成为P2P最流行的范式。这主要原因是P2P风险管理模式中的第一个层面不够完善。最近出现的多起P2P挤兑倒闭事件，也反映出在一个缺乏有效信用记录和监管缺失的环境中，P2P的模式存在很大风险。

规模经济与大数定律

通过总结银行与互联网借贷模式的风险管理之间的差异，由此可以理解为什么许多银行偏好大客户，而互联网借贷服务小微客户。从银行的信贷风险管理流程可以看出，传统银行信贷风险管理是依靠押品，线下收集客户信息来判断其还款能力与意愿，和线下跟踪借款人的贷后财务信息。一般来说，线下收集信息不可轻易复制，需要投入大量的人力物力。但线下收集信息的边际成本会递减，平均成本也会随着数量的增加而降低。按照这样的风险管理方式，规模经济(Economies of Scale)比较适合银行的生存之道。

从风险计量的角度出发，如果要采用定量分析的手段，则需要大量的数据，否则结果偏离真实，不可用。目前大多数银行的定量分析都采用回归的统计方法。在这类方法下，借款人的一些本身特性就成为重要的解释变量，在一个变化很快的经济环境下，有些类型的借款方是新兴起来的，没有太多的数据积累；同时有些借款方是正在消退的，没有充足反映最近情况的数据。在这样的情况下，定量分析的模型再完美，也是巧妇难为无米之炊。对于这些借款方，即使用了定量分析方法，也还需要一些人工的判断，因此难以实现自动化，也就很难大规模应用和降低单位成本。为此，银行需要通过经营大客户来增加单位收益，由此来抵消较高的单位成本，也就是规模经济。我们可以用下图来展示这个逻辑。

相反，能够用较低的成本获取到真实且及时的信息是互联网供应链借贷的一个很大优势。这个优势不仅体现在贷前，也体现在贷后的风险管理。银行也有强大的数据库，也有专门从事数据分析的团队。互联网供应链借贷用贷前数理统计方法和银行采用的定量方法本质上是十分接近的，都是从历史数据中寻找出构成借款人还款能力和意愿的因素，而后通过观测借款人这些因素的现状和发展趋势来形成对借款人未来还款能力和意愿的一个量化指标。但目前来看，许多银行，包括在一些发达国家里，除了房贷和信用卡之类的零售业务，尚不能自动化风险管理。

互联网供应链借贷的信息获取优势在贷后就更为明显了。目前来看，大多数情况下，银行无法自动获得借款人贷后的一些前瞻性信用信息。要获取的话，需要大量的人力物力去完成。而互联网供应链借贷则可以从电商平台上源源不断地取得借款人最新的交易和部分现金流信息，这些信息提供了前瞻性风险判断的基础，从而可以及早调整贷后管理的方式方法。虽然线上信息也不能完全反映借款人的全面信用情况，但是对于经常使用电商平台的借款人来说，保留住平台上的良好信用记录是重要的条件之一。

总结起来，电商平台在互联网供应链借贷的风险管理中扮演了重要角色，一方面可以依靠它以低成本及时获取真实信用信息；另一方面可以借此提高借款人违约成本。

有了真实可靠及时的数据，互联网供应链借贷平台就有了使用量化工具的基础。虽然客户来自于很多不同行业或领域，但因为每个客户借款规模都很小，即使分类不是很准确，造成的损失也不会很大。只要不出现系统性偏差，即所有客户都被低估或高估，则客户之间的偏差会互相抵消，在总体上接近准确。这就是大数定律的一种体现。在大数定律作用下，一个互联网借贷企业如果拥有由大量不相关投资组合构成的资产池，它的平均回报将比较稳定，可以通过数次试验估计出来。有了这个平均回报估计值，互联网借贷企业就可以预留一些准备金，用来抵补预计损失。如果投资组合的数量足够大，那么平均回报也就接近所处经济环境能给予的平均回报了。

这种情况下，贷出方只要对所有客户进行量化管理，形成自动化程序。有了自动化程序，信贷成本就降下来，同等条件下的盈利水平得到提高。与互联网供应链不同，P2P还必须依赖外部数据。只有在数据足够的假设下，P2P才是大数定律的受益者。

值得注意的是，大数定律成立需要条件，那就是每个投资组合之间是相互独立的。这样，投资组合之间的风险就自然分散了，留给整个组合池的风险就小了。很多人在谈论用大数定律做金融的时候，忘记谈这个适用条件。实际上，只有在每个投资组合足够小的情况下，每个都来自不同领域，才有可能比较容易地相互独立。互联网金融的客户体量较小，分布领域较广，相互之间比较独立。这种情况下，原则上不需要对客户进行特别精细的筛选，就造成了一个大数定律适用的条件，形成风险自然分散。根据大数定律，许许多多的小客户汇集起来，他们的平均违约率将趋向一个稳定的值。

当一个投资组合池满足了相互独立条件的时候，另一个统计定理——中央极限定理——也可能成立。这种情况下，如果投资组合数足够大，他们的平均数分布应该接近正态分布。也就是说，当投资组合中的资产来自于不同领域，相关性不强，此时，客户平均优劣程度的分布应该接近正态分布。对于一个投资于微型借款的互联网金融企业，大多数客户应属于中等客户，有一小部分是好客户，也有一小部分是坏客户。但大客户之间的相关性很强，个体特征风险无法完全对冲掉，其组合起来的分布就不一定是正态分布了。

另外，由于银行通常都有一些相对熟悉的行业，这样他们的借款人非常有可能会集中在银行熟悉的行业里。这样一来，银行贷款组合池的分布很有可能形成厚尾分布，造成尾部风险较高。这也是为什么银行除了要看预期损失，还特别需要用资本来覆盖表现为尾部风险的非预期损失。

银行与互联网借贷未来之路设想

在没有采用押品或担保等传统银行常用的风险缓释条件下，互联网金融依靠大数定律的自然风险分散管理模式需要一些其他降低风险手段的补充。一是选择小而独立的客户，使得风险尽可能地自然分散。二是需要一个有效的信用信息披露机制，可以是可用的外部征信信息，或是监管要求的信息披露，也可以是内部的信息集成。

大客户，甚至是中型客户借贷靠大数定律自然风险分散是难以为继的。银行历史性地继承了许多大客户，可以比较从容地利用规模经济进行精细化管理。加上押品和担保的风险缓释作用，只要大客户存在，银行就不会成为“恐龙”。如果利用互联网的便利，做成O2O(Online To Offline，线上到线下)也应该会提升实体银行的价值。

如果银行希望涉足微型借贷，必须依靠不同的风险管理技术降低信息收集成本和管理成本。同样，如果互联网金融要争取更大的客户，也需要考虑是否有足够的资本承担大客户违约带来的尾部风险。

银行和互联网金融面临的一个共同问题是信息安全，对银行和互联网金融来说是一个关键的问题。在解决这个问题之前，需要先明确什么是应受保护的隐私信息。有些信息在某些情况下属于个人隐私，但是在另一些特定的场景里则不是个人隐私。例如一个人的收入情况，不应该广而告之。但如果他向银行或互联网上的另一个人借钱，那么无论是银行还是网络借款人都有权利了解他的收入状况，因为这个信息已成为交易信息，由发生关联的各方共同所有了。对隐私信息的界定和保护应该纳入法律制度的管辖范围，金融企业或组织都有责任和义务采取有效措施，防止有意或无意的未授权信息泄露，严格遵守使用客户信息的条件，这也是金融业得以发展的基石。

以上是对比银行与互联网金融之后的一些设想。世界的变化往往超乎我们的想象。以我们目前的经历来预测未来是件极其困难的事。银行会不会被互联网金融颠覆，这个问题也许在不久的将来就不是问题了，因为他们可能都换了名称。现在常说的跨界优势，只是从经营的目标而不是从经营方式来划分行业。从经营的方式，特别是风险管理模式来看，互联网企业利用互联网技术来为微型企业提供金融服务，其经营方式与互联网关系更加紧密，金融不过是这种经营方式的一个应用。未来人们也许会换一种方式划分行业，也换一种方式思考问题。■

刘明康为中国银监会前主席，梁晓钟为中国银监会一部副调研员，本文不代表作者所在单位观点

第二篇：刘明康：银行与互联网金融 不一样的风控

随着互联网企业进入金融领域，围绕着传统银行是否会被互联网金融所颠覆的争论甚嚣尘上。一时间，仿佛银行与互联网金融都已经开始厉兵秣马，要与传统银行展开一场非此即彼的战争。要透过纷扬的尘嚣，看到这场“战争”的未来，先得理解传统银行与互联网金融两者间的本质差异。

关于银行，定义是比较明晰的。在中国现有的金融法规和市场环境下，传统银行的主要功能是存款、贷款和支付结算，后来在存款基础上发展出了理财功能。

关于互联网金融，目前尚未形成一个统一明确的定义，业务范围也在不断地“野蛮生长”。百度百科上的解释是：互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。按照这个广义定义，从起源来看目前的中国互联网金融可分为三类：第一类是以传统银行为基础派生出来的，如传统银行自身建立的网上银行。这类互联网金融的出现，为银行开拓了线上领域，延伸了银行的触角，似乎更应该称为金融互联网化。第二类是传统银行与互联网互相依存的，如网上支付结算。这类互联网金融的代表是第三方支付，其中在中国占半壁江山的是以电商为平台的支付宝。第三类是以互联网为基础，异军突起，自由发展出来的，如网上融资，代表企业或者商业模式包括余额宝、人人贷、阿里金融等。

在中国，银行的核心业务是存款、贷款和支付结算。近年来，理财业务也迅猛发展。互联网金融在上述除了存款的各个领域内，迅速扩张起来，由此引发了关于互联网金融与传统银行孰长孰消的争论。据统计（IT桔子），到目前为止，在互联网金融领域里，公司数量占比最大就是这第三类中的贷款。本文就聚焦于此，管中窥豹，探讨一下互联网金融中的贷款与传统银行的贷款有何本质差异。

互联网金融贷款有几种不同的模式，目前来看，至少有两类。一类是以电商为基础，在注册客户范围内的贷款，因为是在产销贷这个链条上运营的，也被称为互联网供应链借贷，中国的代表有阿里金融，美国的代表有Amazon。另一类是P2P平台贷款，在中国有陆金所、人人贷，欧美有Kabbage、Lending Club、Prosper Marketplace。不难看出，无论是在中国还是其他国家，贷款互联网金融的一个共同点就是以小客户为主。在中国，很多时候，虽然大客户有较强的议价能力，但是银行也情愿追捧大客户。许多银行的小企业贷款被定义为年销售收入1亿元以下、申请贷款金额在1000万元之内的贷款；年销售收入在1000万元以下的企业，很容易被判定为不满足贷款的基本条件。以做小微著名的民生银行为例，其大概做了100多万家，平均贷款额在160万元左右。相比之下，互联网金融的小微称得上是“小小微”了。

造成小微贷款难题的一个主要原因是客观风险较大，而贷款方与借款方信息又不对称。信息之所以不对称，主要是因为在传统银行里贷款方收集借款方成本太高。解决信息不对称问题的手段其实就是风险管理的方法。传统银行和互联网金融在客户规模上的选择，实际是两者信贷风险管理模式的反映。银行的信贷风险管理

一般银行在发放贷款之前需要做以下几件事。

首先，看看可贷资金是否充足，期限上是否匹配，也就是流动性管理。追本溯源，最初的银行就是将不同储户的钱归集到一起，而后将汇集起的钱借给许多不同的有回报前景的资产，由此银行从中收取利息差。每个储户都可能有不同的存款和取款时间，这样对银行来说，就形成了一个长期的资金供给线。通常银行会成立专门的团队，根据历史数据采用统计的方法来进行期限匹配。为了保证银行的安全，各国监管当局还制定了一些审慎性监管要求，比如在中国的银行业就有存贷比要求。其次，银行需要考核借款人还款能力和意愿以及贷款定价；同时看看坏账准备金是否可以覆盖预期损失；以及非预期损失是否能在总体层面上被资本覆盖。由于借款方总是比贷款方更清楚自己的还款情况，在信息不对称的情况下，为了降低风险，银行采取的做法通常是要求抵质押品：一方面即使借款人违约，银行也可以收回一些损失；另一方面可以在某种程度上提高借款人的还款意愿，降低违约概率。因此，银行在放贷前需要核实押品的价值，并核查借款人是否对押品有真实的控制力。如果没有押品，银行会要求一个可靠的担保。最后，如果上述条件满足的话，根据借款人的情况，决定贷款的定价，也就是贷款利息率。长期以来，中国的银行采取一种比较定性的事后管理方式：五级分类。近几年来，随着中国银行业的国际化程度提高，以及中国更深地介入金融稳定委员会和巴塞尔银行监督管理委员会的各项工作，中国银行业，特别是大型银行都开始采用巴塞尔协议框架下的信用风险管理体系。与五级分类的管理方式不同，这套体系是建立在以量化为主的事前管理方式。在这个体系中，银行利用内部的历史数据和外部的征信信息，采用数理统计的方法，从多个维度对借款人的还款意愿和能力做出定量评估和预测。根据预测出来的借款人在各维度上未来可能的状态，银行通常可以根据建立好的统一的映射关系，确定借款人的贷款利率。从世界范围内来看，大多数国家的大多数银行里，零售信贷风险管理的量化程度都要高于以大中客户为主的非零售信贷。在非零售信用风险模型中，往往包含了一些专家判断，需要在模型计算出的结果之外，进行一些人工的修订。此外，在操作实践中，大客户通常比较有议价能力，贷款利率也往往不能直接采用定量模型计算的结果，而需要为客户在协商的基础上，量身定制贷款利率。

除了贷前的风险判别、风险定价，银行的信贷风险管理工作并不会随着合同签字后而结束。相反，贷后管理是一笔信贷中的另一个重要环节。目前来看，银行的风险管理主要基于借款方的财务数据。在中国，人民银行提供了一个个人和企业的征信系统，可让银行交费查询借款方的信用信息。但一方面是这些信息存在严重的时滞，另一方面缺少一些关键的前瞻性信息，例如订单信息和全面负债实况。在经济形势变化迅速的环境下，需要银行贷后不断跟踪借款方，根据最新的信息，特别是具有前瞻性的信息，及早调整管理方式和资产组合。为此，许多银行都建立了严格的规程，并雇佣了大量的客户经理，到现场去跟踪调查借款方的财务状况，收集最新经营信息，调查押品价值和可控性。

互联网借贷的风险管理

先看互联网供应链借贷，这种模式主要是在一个闭合的供应链条里运行，借款人必须是电商交易平台的商户。其实供应链借贷模式并不是互联网金融的专享。早在2003年，深发展就提出了“1+N-基于核心企业的供应链融资解决方案”，即一个核心企业加上与之有关联的N个中小企业。但两者在信贷风险管理上表现出很大的不同。

供应链借贷是银行为中小企业提供信贷的一个通道，与银行的一般信贷有些不同，但依然很大程度上沿革了银行的信贷风险管理方式。首先，借款企业必须和核心企业构成交易关系，由交易而得到应收账款，或者收货权。其次，核心企业必须愿意配合，向银行出具某种承诺，答应在借款企业不能如期还款时为其偿还贷款。在这两个条件下，银行可以放松对借款企业本身资产负债等财务方面的要求，但实际上是要求了核心企业为借款企业提供担保。

互联网供应链借贷没有要求借款企业提供抵押或担保，而仅靠借款企业独立的信用就可能借到款。很显然，能有把握为一个网络上素不相识的商户提供信用贷款，需要很好地掌握这个商户的信息。这正是基于电商基础的供应链借贷优势所在。此外，互联网供应链借贷还会通过一些成本较低的手段来验证借款人信息的真实性，如网络视频等。因此，互联网供应链借贷基于网络交易的数据相对比较真实可靠。

目前来看，一些成功的互联网供应链借贷依靠互联网活动产生的大数据，通过数理统计模型，基本实现自动化贷前审批和贷后风险提示。

和互联网供应链借贷相同，P2P不需要借款人抵押或担保，贷出方的钱不受国家隐性或显性担保，而且他们都是偏爱微型借款人。不同的是，P2P是建立在一个开放的平台上，不需借款人和贷款人有什么联系。最初P2P的建立，仅是一个平台将需要借钱的个体和有闲散可贷资金的个体联系起来，由此收取介绍中介费。换言之，P2P是一个中介平台，借贷双方自己承担信用风险和期限错配的风险。后来各国的监管逐渐加强，有些国家对于P2P平台的权利和责任有了更严格的要求。但无论如何，严格意义上的P2P区别于其他借贷模式的特征是，借款人和贷款方直接对接。

目前来看，P2P平台大约有四类交易模式。一是一对多模式，即一笔借款由多个投资人投资。这种模式可以构成较大额的借贷。二是多对多模式，即一笔借款可以由多个人投资，同时一笔资金也可以分拆投资到不同的借款需求上去。这种模式比较灵活，而且能帮助每个贷出方分散风险，但需要P2P公司提供良好的匹配功能。三是一对一模式，即一笔借款只能由一个投资人投资。这种模式债权清晰，管理相对容易，出现风险也能很快找到源头，但太不灵活，缺少流动性。四是多对一模式，即多笔借款需求都由一笔资金投资。这种模式有利于帮助投资人分散风险，但同时也对资金规模要求较高，并不是P2P主要采用的模式。这几种交易模式，最主要的风险管理方式来自于两个层面：一是P2P平台可获得关于借款人的信用信息；二是借款人来自各个不同领域，他们之间自然形成的风险对冲，帮助降低P2P平台的整体风险。一些P2P为了吸引客户，提供了担保机制。有些是购买了商业保险公司的担保，有些和小贷公司或担保机构合作，有些从借贷资金中抽取一个比例成立保障基金。但这类担保并不意味着保证。如果系统性风险或区域性风险发生，则可能出现大规模的挤兑，商业保险、担保机构和自立的保障基金都有可能无法偿付担保金额。

值得注意的是，提供担保机制的P2P在欧美并不常见，在中国则成为P2P最流行的范式。这主要原因是P2P风险管理模式中的第一个层面不够完善。最近出现的多起P2P挤兑倒闭事件，也反映出在一个缺乏有效信用记录和监管缺失的环境中，P2P的模式存在很大风险。规模经济与大数定律 通过总结银行与互联网借贷模式的风险管理之间的差异，由此可以理解为什么许多银行偏好大客户，而互联网借贷服务小微客户。从银行的信贷风险管理流程可以看出，传统银行信贷风险管理是依靠押品，线下收集客户信息来判断其还款能力与意愿，和线下跟踪借款人的贷后财务信息。一般来说，线下收集信息不可轻易复制，需要投入大量的人力物力。但线下收集信息的边际成本会递减，平均成本也会随着数量的增加而降低。按照这样的风险管理方式，规模经济（Economies of Scale）比较适合银行的生存之道。从风险计量的角度出发，如果要采用定量分析的手段，则需要大量的数据，否则结果偏离真实，不可用。目前大多数银行的定量分析都采用回归的统计方法。在这类方法下，借款人的一些本身特性就成为重要的解释变量，在一个变化很快的经济环境下，有些类型的借款方是新兴起来的，没有太多的数据积累；同时有些借款方是正在消退的，没有充足反映最近情况的数据。在这样的情况下，定量分析的模型再完美，也是巧妇难为无米之炊。对于这些借款方，即使用了定量分析方法，也还需要一些人工的判断，因此难以实现自动化，也就很难大规模应用和降低单位成本。为此，银行需要通过经营大客户来增加单位收益，由此来抵消较高的单位成本，也就是规模经济。我们可以用下图来展示这个逻辑。

相反，能够用较低的成本获取到真实且及时的信息是互联网供应链借贷的一个很大优势。这个优势不仅体现在贷前，也体现在贷后的风险管理。银行也有强大的数据库，也有专门从事数据分析的团队。互联网供应链借贷用贷前数理统计方法和银行采用的定量方法本质上是十分接近的，都是从历史数据中寻找出构成借款人还款能力和意愿的因素，而后通过观测借款人这些因素的现状和发展趋势来形成对借款人未来还款能力和意愿的一个量化指标。但目前来看，许多银行，包括在一些发达国家里，除了房贷和信用卡之类的零售业务，尚不能自动化风险管理。

互联网供应链借贷的信息获取优势在贷后就更为明显了。目前来看，大多数情况下，银行无法自动获得借款人贷后的一些前瞻性信用信息。要获取的话，需要大量的人力物力去完成。而互联网供应链借贷则可以从电商平台上源源不断地取得借款人最新的交易和部分现金流信息，这些信息提供了前瞻性风险判断的基础，从而可以及早调整贷后管理的方式方法。虽然线上信息也不能完全反映借款人的全面信用情况，但是对于经常使用电商平台的借款人来说，保留住平台上的良好信用记录是重要的条件之一。

总结起来，电商平台在互联网供应链借贷的风险管理中扮演了重要角色，一方面可以依靠它以低成本及时获取真实信用信息；另一方面可以借此提高借款人违约成本。

有了真实可靠及时的数据，互联网供应链借贷平台就有了使用量化工具的基础。虽然客户来自于很多不同行业或领域，但因为每个客户借款规模都很小，即使分类不是很准确，造成的损失也不会很大。只要不出现系统性偏差，即所有客户都被低估或高估，则客户之间的偏差会互相抵消，在总体上接近准确。这就是大数定律的一种体现。在大数定律作用下，一个互联网借贷企业如果拥有由大量不相关投资组合构成的资产池，它的平均回报将比较稳定，可以通过数次试验估计出来。有了这个平均回报估计值，互联网借贷企业就可以预留一些准备金，用来抵补预计损失。如果投资组合的数量足够大，那么平均回报也就接近所处经济环境能给予的平均回报了。

这种情况下，贷出方只要对所有客户进行量化管理，形成自动化程序。有了自动化程序，信贷成本就降下来，同等条件下的盈利水平得到提高。与互联网供应链不同，P2P还必须依赖外部数据。只有在数据足够的假设下，P2P才是大数定律的受益者。

值得注意的是，大数定律成立需要条件，那就是每个投资组合之间是相互独立的。这样，投资组合之间的风险就自然分散了，留给整个组合池的风险就小了。很多人在谈论用大数定律做金融的时候，忘记谈这个适用条件。实际上，只有在每个投资组合足够小的情况下，每个都来自不同领域，才有可能比较容易地相互独立。互联网金融的客户体量较小，分布领域较广，相互之间比较独立。这种情况下，原则上不需要对客户进行特别精细的筛选，就造成了一个大数定律适用的条件，形成风险自然分散。根据大数定律，许许多多的小客户汇集起来，他们的平均违约率将趋向一个稳定的值。

当一个投资组合池满足了相互独立条件的时候，另一个统计定理——中央极限定理——也可能成立。这种情况下，如果投资组合数足够大，他们的平均数分布应该接近正态分布。也就是说，当投资组合中的资产来自于不同领域，相关性不强，此时，客户平均优劣程度的分布应该接近正态分布。对于一个投资于微型借款的互联网金融企业，大多数客户应属于中等客户，有一小部分是好客户，也有一小部分是坏客户。但大客户之间的相关性很强，个体特征风险无法完全对冲掉，其组合起来的分布就不一定是正态分布了。另外，由于银行通常都有一些相对熟悉的行业，这样他们的借款人非常有可能会集中在银行熟悉的行业里。这样一来，银行贷款组合池的分布很有可能形成厚尾分布，造成尾部风险较高。这也是为什么银行除了要看预期损失，还特别需要用资本来覆盖表现为尾部风险的非预期损失。银行与互联网借贷未来之路设想

在没有采用押品或担保等传统银行常用的风险缓释条件下，互联网金融依靠大数定律的自然风险分散管理模式需要一些其他降低风险手段的补充。一是选择小而独立的客户，使得风险尽可能地自然分散。二是需要一个有效的信用信息披露机制，可以是可用的外部征信信息，或是监管要求的信息披露，也可以是内部的信息集成。

大客户，甚至是中型客户借贷靠大数定律自然风险分散是难以为继的。银行历史性地继承了许多大客户，可以比较从容地利用规模经济进行精细化管理。加上押品和担保的风险缓释作用，只要大客户存在，银行就不会成为“恐龙”。如果利用互联网的便利，做成O2O（Online To Offline，线上到线下）也应该会提升实体银行的价值。

如果银行希望涉足微型借贷，必须依靠不同的风险管理技术降低信息收集成本和管理成本。同样，如果互联网金融要争取更大的客户，也需要考虑是否有足够的资本承担大客户违约带来的尾部风险。

银行和互联网金融面临的一个共同问题是信息安全，对银行和互联网金融来说是一个关键的问题。在解决这个问题之前，需要先明确什么是应受保护的隐私信息。有些信息在某些情况下属于个人隐私，但是在另一些特定的场景里则不是个人隐私。例如一个人的收入情况，不应该广而告之。但如果他向银行或互联网上的另一个人借钱，那么无论是银行还是网络借款人都有权利了解他的收入状况，因为这个信息已成为交易信息，由发生关联的各方共同所有了。对隐私信息的界定和保护应该纳入法律制度的管辖范围，金融企业或组织都有责任和义务采取有效措施，防止有意或无意的未授权信息泄露，严格遵守使用客户信息的条件，这也是金融业得以发展的基石。

以上是对比银行与互联网金融之后的一些设想。世界的变化往往超乎我们的想象。以我们目前的经历来预测未来是件极其困难的事。银行会不会被互联网金融颠覆，这个问题也许在不久的将来就不是问题了，因为他们可能都换了名称。现在常说的跨界优势，只是从经营的目标而不是从经营方式来划分行业。从经营的方式，特别是风险管理模式来看，互联网企业利用互联网技术来为微型企业提供金融服务，其经营方式与互联网关系更加紧密，金融不过是这种经营方式的一个应用。未来人们也许会换一种方式划分行业，也换一种方式思考问题。

刘明康为中国银监会前主席，梁晓钟为中国银监会一部副调研员，本文不代表作者所在单位观点

第三篇：浅议互联网金融风控

浅议互联网金融风险控制

民贷网张艳

由于风险存在损失的不定性，所以企业才出现了风险管理和风险控制。

第一了解两个概念：风险管理和风险控制。

风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。

它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。

风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。

下面是对风险管控常见问题的解答。

一、目前最常用的风控模型是哪些？

风控模型：常用于担保公司，测算最高能够承受的风险，并且根据市场与资本，建立最有效的风控模型进行风险手段。

风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式；

首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，它的数值变化规则，还是要基于大数据和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型，也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承受能力较强那么在建立模型过程中，评分卡的数值范围能做相应调整，但是宽松到什么尺度，就是各个企业风控人员，对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力来决定的了。

模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体，或目标项目的风险预测能力，所能最高承受什么样的风险发生？在风险发生进行时，如何及时做到止损状态，并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等，一旦止损失败损失状态，公司的能承受的损失底线是什么；

什么样的风险出现下，公司不能承受？最终还没止损，就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路。

风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模型架构制定、风控操作模型等，其实我觉得目前市场，也没有一个明确的衡量标准。

个人认为还是适合自己企业的风控模型。因为每个企业的趋向的产品设计、行业分析的偏好都不同，如果真的说想要建立风控模型标准，那么只有在各个公司自有特点情况下，去变化控制数值，也就是建立属于自己的评分卡或者评分机制，但是也要通过一定的市场累计数据值，来设置企业特色的评分类风控系数。

不过我认为不管何种风控模型下，都要注意在降低风险的同时，测算收益率、承受能力（抗压能力）和成本分摊能力之间的平衡，降低或者分摊，甚至消化损失发生概率，风控人员也要反复推测到某一个产品，当风险发生时，是否有足够的预案，将损失降低到最低限度。

二 目前最大的几家平台有什么异同？

首先我不会去评测任何一家公司的风控异同，因为产品不同（差异化产品结构），导向认定的客户群体不同（目标客户群体）等。因为每家风控专业人员，对于产品偏好行业不同，每个公司的风控都有自己特色的风控存在形式、行业优势，每个公司风控都会对某个或某些行业了解很透彻，或者对特定项目有独特的掌控能力，或有一定从业的行业经验，例如很多同行业风控来自：法律、银行、资本市场、保险、融租、房地产、贸易链、实体经营产业、甚至三农等等，所以他们对于某一个风控点，都有很好的把握度，这就是行业分析和企业偏好问题了，这也直接影响到每个公司的产品差异。

因为每个平台的产品都是不同的，对风控的要求肯定也是不同的。那么就可能有共通点，差异根据产品不同，肯定是有差异的。

通过市场分析后不难发现，基础借贷产品还是市场主流，还有一些类似资本类产品或衍生产品，目前很多平台还是具有传统业务特点的，每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度，传统金融行业、民间金融或者互联网金融，本身因为其独特的形式活跃，只是民间金融和互联网金融，把一些基础类型的金融产品，更灵活性、服务性、衍生性发挥，并且推陈出新的进行传统金融产品改革，思路和结构变化，很多基础型产品还是来源于传统金融机构。

因为不确定群友指的是那几个平台，但是现在大的平台，主打产品，大体归类就是信用类、抵押类、资本类，不排除还有一些衍生产品和经营范围允许的产品，异同也就是各平台产品‘风控点’的侧重点不同，企业本身的经营范围不同，所以风控方向也不同，这就不展开分析了，大家可以去关注比较下相同点和闪光点，很多还是值得学习的。

三、纯互联网背景出身的互联网金融公司，应从哪几个方面去把关风控？

其实互联网金融公司和是不是纯互联网背景没有直接关系。关键是从事了互联网金融你怎么去经营。

首先，你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在？线上审核、线下审核还是线上线下结合模式？首先我个人不太建议纯线上风控审核，基本目前市场还是要以线上评分机制与线下风控结合为主，如果纯线上风控审核，对于风控而言难度还是相当大的，那么真实性、道德风险、合规性等都需要防范的，一旦投资者的资金出现问题，止损难度和费用都会相应增加，纯服务平台，是否承垫付投资人损失，那么对平台会有相当大的预期风险，如果不承诺垫付，那么市场投资者的粘合度、信任度等问题就需要解决，对于互联网金融平台发展势必会受阻，需要承受的是长期的市场适应能力，当然也不排除有些：非结构化产品特殊可行性模式；

但是不得不说，互联网金融也是一种传统模式的颠覆，传统的金融模式：投资者、服务平台（P2P）、融资者，对于一端的投资来分析，互联网金融公司，是一个快捷有效的一个投资方式，操作的安全性、可控性、稳定性比较重要了；对于另一端借款分析，是否会有信用风险和道德风险出现，对于一个金融企业来说就至关重要，还是一个‘风控点’的问题。

首先贵公司考虑进入市场方向、目标客户群体，打算以金融产品为市场导向，再去考虑风控掌握方向，先要把战略目标确定了，才能去确定有效的风控体系建立、市场推广方向等，现在就有很多家互联网背景的公司，他们的风控方向，目标人群是明确的，当然他们的互联网背景，也为他们带来了很多的优势，就是多年的用户和商户的数据累计，可以明确的进行数据分析、轨迹消费习惯测算，O2O供应链环节把控、产业链上下游控制等等的防范措施，这就是他们的风控把握明确方向。

四、小微与个贷的模型构建原理

小微和个贷：小微企业信贷业务和个人信贷业务，就是企业借款和个人借款；

不管那类业务基于的模型原理：风控体系完善和大数据分析，这就是风控的真谛，其实上面的问题里都有在阐述这两个方面的内容；

五、贷款客户的风险如何分析掌控才是松紧适中的?

这个问题很好，因为这是很多人头痛的事关于松紧就是企业所能承受的风险损失最高和最低限度了，但是专业风控人员，其实是一个很难课题。过紧就会没有业务来源，销售业务流失，虽然看起来坏账很低，当然放款量低当然坏账率低，但是资金使用率低也未必是好的现象；过松，销售业务大量形成，开拓市场很顺利，但是后期就有很头痛的事情发生，回款损失风险。

那么能承受多少风险和损失？那么度就在哪里，我认为是要每个企业自身测算的，而且不是一成不变的，每个时期都应该进行数据分析，来及时调整战略方向、目标客户群体等，根据目标客户群体来做行业市场调查，自身累计业务测算和分析，就是数据分析，测算这类客户群体损失率、逾期率等，已经发生的损失，否能超过当初所设计的产品各项数值限定，一个合格的产品风控人员必须是会对市场、产品、周期、数值进行有效的分析，上限和下限都要分析和掌握，具体还是每个公司的战略方向确定的，前期如果没有行业类似经验和经历的，还是前期适当谨慎。

六、抵押、担保，土地是否可以作为担保?

抵押也好、担保也罢，都是一种风险防范的措施，行业为了作为一个还款来源的保障，而设置了各种的抵押、担保的形式，来防范作为借款方的一个还款承诺，土地只是其中的一个形式。

从合规角度来说，不管任何形式的保证，还是用来保证还款的，抵押或保证最终还行希望能从合规角度，成为出资方的还款一种形式的，都可以作为担保的，土地-因为各个地区的不同，所以是否能作为担保也要应地制宜的，一般情况下土地所有权为国家所有，任何企业只有土地使用权，相应也只有土地使用权证，那么没有产权的情况下，除非有合理合法的手续，例如房管局（房产交易中心）接受合法抵押手续的，某种角度也可以考虑作为担保方式之一；

其实保证的方式各有不同：抵质押、信用等等，形式也各有不同：房屋、车辆、实物质押、股权、担保人、担保企业、担保机构等等，当然这些形式必须有合规手续，能证明有担保作用的情况下，办理了各种合法手续的前提下才能认定作为担保，而非某些民间机构的，收了个产权证就算是质押了，没有任何合规手续，也就失去了变现能力，那么也就没有任何保障了。

总而言之，处置任何担保或抵押不是风控或借款人最终目的，处置成本大、周期长等都是企业不愿意尝试的，还是按正常合同履行完毕的还款方式，才是风控的最终目的，企业融资成功，服务机构产生服务费，投资人取得合法收益，所以风控审核各个环节才是根本，上述只是防范措施之一而已。

七、有效风控模型建立的必要条件是哪些？目前风控市场现状如何？是担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方？

风控模型之前已经阐述过了，这里就不做重复了。关于风控市场现状，因为每个金融公司核心的就是风控部门，所以它一般为隐形部门，人员也是隐形人员

所以现状是很多大的公司的风控人员，其实还是有行业经验、法律经验或者其他行业精英，也不能一概说风控人员就怎么乱，在互联网金融和民间金融机构还是藏龙卧虎的。

至于风控是否启用担保、小贷公司自己做风控，还是委托给第三方，这个还是要看贵公司的企业战略方向的。如果担保公司有足够的担保能力，这就是你要对它的考察，委托给第三方同样要考察它是否具备风控能力，还有就是合作方式的

第四篇：互联网金融风控措施

互联网金融的风控措施

互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。目前互联网金融的模式主要有六大类，分别为第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户。

每种模式下均需要相应的风控措施，本文主要分析P2P网贷的风险控制。P2P网贷的主要风控措施主要有以下五点：

一、贷前管理

（一）对借款人资质的多级审查（1）贷前实地验证

平台团队或者合作机构对借款人进行实地验证，通过采集图片、文本等多种形式的数据信息，实地验证借款人的结婚证、房产证、个体工商营业营业执照等相关证件资料，并对其银行账户信用情况、家庭经济状况以及还款能力等进行全方位了解。

比如：翼龙贷；有利网（2）贷前线上审核

一些P2P网贷平台在实地验证后，还在线上进行多级审核。（a）网站资料认证：身份认证、手机认证、视频等认证审核。（b）当地运营中心认证：通过贷前实地调查所获得的各种信息资料，对借款用户进行综合评估审核。（c）平台风控审核：评定信用等级和借款额度或者进行FICO评分（评分模型，用于评价一个借款人的风险程度）。

比如：翼龙贷

通过前期调查每一个借款人的各项信息和征信情况（如资金用途，财务信用、经营状况等）来评估其还款能力和还款意愿。

比如：利魔方实行贷前审核，对借款方财务情况进行多渠道调查（不涉及个人隐私）。

（二）对融资项目的审查

对融资项目审查的手段包括以下三种：

（1）确保借款人借款项目的真实性或者确保融资项目的真实性。除了线上审核外，对于平台发掘的项目，风控部、业务部人员进场尽职调查，制作项目尽职调查报告。有的平台甚至将该项目提交评审委员会（或者风控）做项目风险评审。经过评审会通过的项目，才发放贷款。或者经过评审会通过的项目，才能发布借款标。

（2）对单个项目进行审查，其不超过担保公司净资产10%，不投向国家不支持、限制性或禁止性的行业。

（3）有些P2P平台以短期借款为主，一般不超过12个月，最长不超过24个月。

比如：积木盒子；易通贷；投米网；红岭创投；投哪网；鑫合汇；合力贷

二、资金的第三方托管

根据《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》第十四条的规定，从业机构应当选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构。目前，一些P2P网贷平台主动选择第三方托管方式，来使平台与投资者的资金池相隔离。

比如：

（一）与非银行支付机构合作的有：

（1）利魔方与易宝支付（YeePay.com）合作；

（2）易贷网与中金支付合作，将与中国农业银行合作；（3）信融财富与财付通合作。

（二）与银行合作的有：

（1）积木盒子与民生银行合作；（2）红岭创投与平安银行合作；（3）人人贷与民生银行合作；（4）有利网与招商银行合作。

三、贷后管理

（一）专人负责监督

专人负责监督，对潜在风险及时做出反应。一旦出现风险问题，会立即启动风险应急处理机制，同时启动风险准备金对投资人进行赔付。

比如：易通贷

（二）组建催收团队

组专业催收团队，从贷款发放之日起就进入贷后管理的实质操作。如果用户逾期未归还借款，贷后管理部门将第一时间通过短信、电话等方式提醒用户进行还款。如果用户在5天内还未归还当期借款，平台将会联系该用户的紧急联系人、直系亲属、单位等督促用户尽快还款。如果用户仍未还款，交由专业的高级催收团队与第三方专业机构合作进行包括上门等一系列的催收工作，直至采取法律手段。

比如：人人贷；投米网；红岭创投；利魔方；投哪网

四、风险保障措施

（一）组织保障

平台为确保合作机构提供给投资者的项目低风险，高收益，将从组织架构上系统的、科学的为投资者进行项目刷选和风险保障，特设立独立的董事会、风险委员会、大资管委员会、法律合规部、资产保全部等各种金融专业部门，为项目风险整体把控，并在需要时代表投资者进行权益维护与法律保障。比如：鑫合汇

（二）借款人提供担保

由借款人提供担保，包括但不限于保证担保、抵押、质押等。大额项目借款人通过股权质押、房产抵押等形式提供保障措施。一些P2P平台对大额借款合同进行强制执行公证，抵押登记手续办理。易贷网平台采用纯抵押全覆盖模式，无抵押不贷款，足额抵押。

比如：红岭创投；易通贷；易贷网；合力贷

（三）引入合作机构担保

如借款人出现还款逾期，则由合作机构(包括但不限于担保公司、合作商户)进行全额赔付，如合作机构无力偿还则启用风险准备金或者由合作机构即时接管本借款债权，先行代偿该笔借款的投资本息，同时合作机构启动追偿机制，如借款方确无力偿还，则按照相关质押担保协议开始处置抵押物变现事宜。

比如：利魔方；有利网；陆金所；信融财富；合力贷

（四）风险准备金

风险准备金是指P2P网贷平台通过建立一个资金账户（一般对该账户进行托管），对每笔借款提取一定比例资金放入此资金账户或者由公司从自身的服务费收入中提取一定金额存入此专用账户或者按照每日的成交金额计提风险准备金，当借款出现逾期或违约时，平台会用该账户资金偿付投资人。该种风控方式简单可行的，许多P2P网贷平台基本上都采用了这个方式，这对于那些专业风控能力较低的P2P网贷平台的发展是非常有利的，且可以帮助平台吸引更多投资者的加入，也能在一定程度上解决安全顾虑。

比如：

（1）利魔方的风险保障金提取自于鸿蕴控股集团（利魔方的控制方）、借款方缴纳服务费中的风险保障金的部分。

（2）投米网，由公司从自身的服务费收入中提取一定金额存入还款风险金账户，并定期进行调整。（3）人人贷：平台每笔借款成交时，提取一定比例的金额放入”风险备用金账户“。

（4）微商贷：平台将注资1500万元作为风险准备金的起始资金，同时在平台每笔借款成交时，提取借款本金3‰的金额放入“风险准备金账户”。

（5）易贷网；信融财富。

（五）借款逾期平台自动收购债权

在借款或者项目逾期或违约时，由平台先行收购该债权。比如：

（1）翼龙贷，散标逾期自动收购债权，翼存宝百元起投、无逾期、每日付息、到期还本无财富管理费。

（2）积木盒子的穹顶计划，积木盒子平台为广大投资人推出的更加合理的贷后保障制度，积木将和多家有资金实力的第三方机构及积木盒子的融资人合作设立逾期债权收购储备资金，这笔资金将被用来收购未来所有参与穹顶计划的发生逾期或违约的项目资产，以保障广大投资人的权益。

（六）借款逾期，平台全额垫付本金

在借款逾期时，由平台对投资者的本金先行垫付。

比如：红岭创投：VIP会员在平台所有投资均享受本金先行垫付保障。

五、具体认证安全措施

（一）信息系统安全

三层防火墙隔离系统的访问层、应用层和数据层集群；有效的入侵防范及容灾备份，确保交易数据安全无虞。针对敏感数据，采用中字头政府官网所用加密方法进行数据加密；通过IDS入侵检测设备及WEB防篡改设备，自行扫描发现后及时修补、更新，当遭遇攻击时系统将自动报警，启动快速反应机制，系统运维团队全天候观察系统动向。比如：利魔方；有利网；红岭创投

（二）隐私安全

平台上所有的隐私信息都经过MD5加密处理，防止任何人包括公司员工获取用户信息。在任何情况下都绝不会出售、出租或以任何其他形式泄漏用户信息。

比如：利魔方；有利网；红岭创投

第五篇：如何看待互联网金融及其风控手段[模版]

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www.xiexiebang.com 如何看待互联网金融及其风控手段

互联网金融的出现是一个水到渠成、不可阻挡的趋势，它是互联网企业依靠其所培养的互联网商务网络、对其客户所提供的一种自然的附加服务。这些附加服务有助于改良客户体验、提高服务效率、加强消费者福利，对中国经济的成长和转型、以及提升中国金融业的服务品质都意义重大。

应如何看待互联网金融

纵观中国互联网金融行业的发展历程，2013~2016年是互联网金融高速发展的四年。如果用四季来比喻互联网金融这四年间发展，2013年就是互联网金融的春天，属于互联网金融的元年。标志性事件诸如：2013年6月份余额宝的上线、8月份微信支付功能的上线以及11月份众安在线保险的开业。这一年，人们都感受到了互联网金融带来的各种各样的好处.但此时，整个行业的发展都处于野蛮生长状态，所暗藏的风险也被快速发展而掩盖，进而受到忽视。2014年是互联网金融的发展年，整个行业的主要特征就是快速发展，尤其是以P2P为代表的互联网新型业态，在快速发展的同时又成为热点。而2015年是互联网金融的监管元年，此时风险逐渐积累暴露，防范意识也在增强，企业在行业中的发展特征就是既要创新发展，又要健康发展。其中，重要标志性的事件诸如：2015年7月18号央行牵头十部委发布的《促进互联网金融健康发展的指导意见》；2015年10月份，中共十八届五中全会提出要对互联网金融业态进行规范；2015年12月份，e租宝事件的持续发酵，舆论与影响面都非常大，以至于人们现在谈到此次事件时仍然对整个业态抱有某种担心甚至到达恐怖的程度。2016年就是互联网金融的整治元年，也可称之为规范元年，主要是在进行业态的规范发展、专项整治。e租宝、中晋、泛亚等标志性事件都是集中在某个时点集中发酵，给社会带来了很多担心，因此，2016年“两会”期间，互联网金融也成为了一个讨论热点，央行副行长陈雨露表示，2016年将开展互联网金融的专项整治。

现如今，我们看待互联网金融应该以一个事物开展的规则、常态来看待，不能觉得互联网金融是洪水猛兽。互联网金融毕竟是一个新鲜事物、业态，亦如其他正常新事物、新业态的道路、脉络、途径的开展，即便出现了一些问题也不必少见多怪，关键在于要规范发展。以美国的风投所遵从的发展路径为例，第一代产品通常报价高昂，多为定制需要，进而媒体宣扬，然后问题开始慢慢显现，负面影响也一起出现，所以开始规范与探底，探底后第二代产品出现，二代商品不仅在报价上表现了理性的回归，同时还伴随着许多配套服务的出现。继而在方法与实践上获得前进后所推出的第三代产品，如此对于消费者、客户来说就兼具了

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www.xiexiebang.com 愈加快捷、高效、完善的特性，此时的发展已进入了成熟的阶段，在社会上也有了20%~30%的接受率，股东就可以准备出售再进行一个新的创造。综合美国风投的开展途径能够总结出来的几个发展周期为，技术萌芽期、期望泡沫期、泡沫化谷底期、实质生产的高峰期，而互联网金融的未来也是照此开展脉络和逻辑向前开展的。

互联网金融业态发展现状分析

第一，P2P方面，截至2015年12月，P2P正常运营2595家，相比2014年底增长1020家，2015年全年网贷成交量9823.04亿元，相比2014年全年增长288.57%，贷款余额4394.61亿，增长幅度为324%。2016年，部分平台风险开始集中爆发，导致整个行业形象受损，对多方面都产生了影响。一是对平台数量的影响，与2015年相比，新增平台数大为减少，尤其在2月份只有27家；累计平台总数字虽有上升，但累计平台增长的速度处于下降状态；新增问题平台数量也在增加；累计问题平台也在增加。从以上数据反映出，在整个业态里，新增问题平台已经超过了新增的平台数，这必须引起重视，如果这样的状态得不到遏制、改善，对P2P整个行业的发展是不利的。消化存量主要是从增量来入手，如果增量覆盖不了存量，那么这个业态就肯定有问题，要想解决这个问题，路径有很多，不一定非要新增，也可以考虑类似兼并、重组拓展的多种方式。二是成交量也受到影响，2016年1~2月份，尤其是2月份的成交量与2015年相比速度已经下降。以往月份成交量基本上处于超过1300亿的状态，而2月份仅维持在超过1100亿状态。三是平均利率的总体水平呈下降态势，这对老百姓来说是好事，中央银行也在下调利率，而整个社会的流动性、行业的竞争也是把利率拉低了。四是平均期限在变短，普遍期限不足七个月的时间。五是累计的待还额方面，截至到2016年2月份已超过5000亿。六是2016年资金的净流入和以往相比，数量也在下降，月平均为300亿左右，1月份288亿元，2月份323亿元，而2015年10、11月份都处于340~500亿元的区间。

第二，众筹方面，规模上总体来说偏小，但潜力巨大。据数据显示，截至2015年12月31日，全国共有正常运营平台283家，比2014年增长99.3%，增长速度相当快，是2013年的近十倍。2014年的累计额只有超过30亿人民币的规模，但是2015年全年，中国众筹行业共成功筹资114.24元亿元，截至2015年的总累计额才140亿元，发展相当之快。

第三，互联网支付方面，从总体上看，行业处于监管落地，稳步发展状态，行业细则为中央银行在落实、监管。据人民银行统计数据，2015年第三季度，中国的银行机构网上支付业务为82.12亿笔，金额为432.81万亿元，同比分别增长15.95%和18.39%；非银行支付机构处理网络支付业务是213.08亿笔，基本上比银行网络支付多很多，金额为12.80万亿

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第四，互联网保险方面，规模和占比日益扩大，发展也非常之快。据保险业协会数据，2015年，互联网保险保费收入为2223亿元，比2011年增长近69倍，互联网保费在总保费收入中的占比从2011年的0.2%上升到2015年的9.2%，上升速度非常快。

第五，互联网基金销售方面，处于热度持续，收益率下降状态。以余额宝为例，截至2015年11月底，余额宝对接的货币市场基金规模超过了6143.48亿元，比2014年同期增长9.32%，有效账户数达到1.03亿，比2014年同期增长86.89%.总体来看，据百度搜索数据显示，社会对于互联网金融关注最多的几大部分仍然是P2P、众筹、互联网支付、互联网保险，而互联网的信托消费和基金销售还没有成为受大众关注的热点业态。

互联网金融主要风险与监管漏洞

第一，非法集资风险突出。互联网金融领域非法集资表现出一些新的特点：一是涉众性更强、地域范围更广。以e租宝事件为例，截至到2015年12月8日，贷款余额702亿，成交额746亿，投资人数84万。二是风险事件发生速度快，影响扩散快。三是从业机构违规经营，甚至进行非法金融活动的手段更加隐蔽，多样，手段更加繁复，涉及到很多跨行、跨地域、跨边界的业务，既使是专业人士也未必能判断出来。四是境外的互联网金融诈骗活动也开始向境内蔓延，例如典型的俄罗斯MMM金融互助社区的浮出已慢慢深入到中国国内。

第二，《指导意见》监管要求尚未完全落地，P2P网络借贷、股权众筹等监管细则也尚未出台。对于部分征求意见的监管细则还存在一定争议。以P2P为例，《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》将P2P的监管下放给地方政府，但是，P2P具有跨地域性，平台在一个地方注册即可在全国范围内开展业务，地方政府能否有效监管是一个问题。二是银监会只负责行业监管规则的制定，是否能及时对地方政府执行规则的情况进行了解和监督？三是地方政府是否有足够的监管能力、资源以及经验？目前市以下的金融办基本处于没有专业人员来负责的状态。四是如果平台出现问题，注册所在地政府和客户所在地政府到底谁应该来解决问题呢？e租宝就是在安徽一个城市注册的，但是大量的业务已覆盖全国超过30个省。因此，这些问题都给监管带来了很大的挑战。

第三，客户资金第三方存管机制未能普遍建立。当前大部分从业机构尚未建立客户资金的银行存管机制，无法真正做到有效隔离，容易出现挪用和非法占用客户资金的风险。一方面，监管要求客户资金要在第三方存管，但实际情况是很多银行不愿意给并不了解P2P的企

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www.xiexiebang.com 业进行存管，目前真正能达到存管的没有超过5%，这就带来了很多的矛盾和问题。另一方面，存管和托管是两码事，存管主要是把客户的资金和平台的自有资金做一个简单的分割、分离，而托管是完全对资金的托管、清算、支付做全程的监督。

第四，现行的监管体制存在不适应互联网金融行业发展的弊端。一是分业监管的现实和综合经营的现实是冲突的，分业监管难以有效监管创新型跨界金融产品和综合金融服务活动，不同监管部门的协调成本也较高。二是“谁的孩子谁抱走”的传统理论导致体制内金融压抑，是我的孩子我就管，不是我的孩子我就不管。而有很多金融机构是出现于体制之外的，可以称之为没娘的孩子，不是“一行三会”批的，是其他金融办或者工商注册下做了金融业务的机构，没有明确谁来监管。三是互联网的理财和基金销售分段监管。这样的产品销售让有些人搞不清楚，觉得银监会就管银行，证监会就管证劵，但是很多业务如果仅仅是各管一半，可能会承担更多监管政策。比如典型的银行业和资产管理，本来是私募结果变成了公募，投资者是一种特定的群体，有一定的风险承受能力的都会变成公募，最后都变成让老百姓来承担。

第五，社会和行业的信用体系不健全。多数互联网金融从业机构没有接入金融信用信息基础数据库，缺乏有效的欺诈和违约行为记录的共享机制。

第六，金融消费者的权益保护机制不完善。目前对金融消费者的保护多是原则性规定，可操作性不强。“一行三会”的消费者保护部门协调机制尚未建立，这个问题应该提到重要日程上。美国出现金融危机的一个重要因素就是对消费者的保护不利，消费者属于弱势群体，他们的经验、技术、能力是有限的，如果得不到正规、合理、长期的培训就会导致对于一些投行产品的认知不足，最终被误导购买产品，其结果就是一旦哪个链条断裂了，整个金融市场就崩溃了。

第七，从业机构的内控机制不健全，操作风险时有发生。一是采用背离实体经济需求的、有争议的交易模式，增加了借贷资金链条断裂的风险。二是没有完善的信息披露、客户身份识别、交易记录保存、可疑交易分析报告机制等问题。三是风控技术和信息技术水平普遍不高，网络信息系统脆弱，易受黑客等攻击，存在客户资金、信息被盗用、业务信息系统数据灭失等安全隐患。四是多数互联网金融平台盈利能力低下。有机构数据显示，处于潜在亏损、破产、具有重大风险的平台占到了总数的60%以上。更多的是靠以债养债、自融等方式在维持生存。

假如上述分析正确，在往后数年中，势必有数家大的互联网企业可以成功地涉足金融领域，甚至与那些传统的大型金融机构平起平坐、不相上下。与此同时，我们也会看到一轮传统金融机构与互联网企业之间“合纵连横”式的并购高潮或互助浪潮、和跟随其后的一大批小

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文章来源：上海长久贷