人人貸平臺的金融風(fēng)險及其防范分析

PAGEPAGEI人人貸平臺的金融風(fēng)險及其防范分析摘要：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺近些年發(fā)展的如火如荼，為小微企業(yè)、個體提供了操作簡單、快捷、方便的貸款服務(wù)。不可否認，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的發(fā)展有效解決了小微企業(yè)融資難的問題。但近兩年來，由于我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺發(fā)展時間較短，風(fēng)險控制程度不高，導(dǎo)致P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺跑路現(xiàn)象頻發(fā)。出現(xiàn)問題的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺不是出現(xiàn)跑路現(xiàn)象，就是無法提現(xiàn)，再或者是停業(yè)，很難堅持長久。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺之所以會出現(xiàn)這種情況，主要是由于很多平臺機構(gòu)自身不具備雄厚實力，再加上經(jīng)營管理不善、不重視信貸風(fēng)險管理、壞賬較多等，影響了平臺機構(gòu)資金鏈的鏈接，產(chǎn)生了一系列的問題，導(dǎo)致平臺機構(gòu)無法運營下去。因此，本選題對人人貸平臺風(fēng)險管理及其防范這一課題進行了研究，旨在提高P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險管理水平，促進我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺健康、持續(xù)發(fā)展。關(guān)鍵詞：人人貸；金融風(fēng)險；風(fēng)險防范；網(wǎng)絡(luò)借貸平臺

目錄1.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺分析 12.對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險類型進行分析 32.1系統(tǒng)性風(fēng)險 32.2.非系統(tǒng)系風(fēng)險 42.3法律風(fēng)險 43.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險評價模型構(gòu)建 63.1信用風(fēng)險評估建模 63.2數(shù)據(jù)集構(gòu)成 63.3數(shù)據(jù)集預(yù)處理 74.對P2P中的人人貸網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險評價實證分析 74.1實證過程 74.2實證結(jié)果分析 94.3結(jié)論與政策建議 105.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險管控策略 115.1相關(guān)法律及制度建議 115.2網(wǎng)貸道德風(fēng)險的控制建議 135.3加強企業(yè)內(nèi)部控制，減少操作風(fēng)險 13參考文獻 14PAGE141.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺分析P2P網(wǎng)絡(luò)借貸（peertopeerlending），簡稱P2P網(wǎng)貸，也稱“人人貸”，是由有資金且有理財投資想法的個人通過第三方網(wǎng)絡(luò)平臺牽線搭橋，以信用貸款的形式，將資金貸給有借款需求的個人?？梢哉f，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是民間借貸的網(wǎng)絡(luò)化形式，是一種新型的民間借貸。由于我國的信用體系不完善，法律監(jiān)管不全面、平臺欺詐現(xiàn)象等使得我國P2P平臺的發(fā)展模式大多偏離了P2P借貸的本質(zhì)。從2018年網(wǎng)貸平臺發(fā)展評級排名前十的情況來看，大部分是采用線上線下相結(jié)合的運營模式，提供本金保障，引入擔(dān)保公司和建立風(fēng)險準(zhǔn)備金；同時具有銀行等金融機構(gòu)背景的平臺更容易獲得投資者信任。但是當(dāng)平臺介入更多時，也會產(chǎn)生更多的風(fēng)險問題。表12018年網(wǎng)貸平臺發(fā)展評級表表22018年網(wǎng)貸平臺發(fā)展評級前十名詳細資料平臺名稱平臺模式平臺背景平均收益資金托管投標(biāo)保障保障模式陸金所擔(dān)保線下模式銀行系8.24%無托管本息墊付融資性擔(dān)保公司人人貸線上線下相結(jié)合民營系10.17%用戶資金、風(fēng)險準(zhǔn)備金托管逾期30天，信用認證標(biāo)墊付本金，其他標(biāo)墊付本息風(fēng)險準(zhǔn)備金（24313萬元）宜人貸風(fēng)險備用金線上模式上市公司系（海外上市）11.88%風(fēng)險準(zhǔn)備金托管風(fēng)險準(zhǔn)備金（6.3億）風(fēng)險準(zhǔn)備金（63317.41萬元）拍拍貸單純中介型民營系18.17%無托管投標(biāo)50個列表且滿足一定條件，100%本金保障點融網(wǎng)本金保障復(fù)合中介模式民營系7.5%無托管本金保障微貸網(wǎng)汽車抵押借貸平臺民營系（交易所市場上市）9.7%風(fēng)險準(zhǔn)備金存管當(dāng)天償付風(fēng)險準(zhǔn)備金（5266.05萬元）積木盒子個人金融服務(wù)平臺民營系7.81%無托管本息保障融資性擔(dān)保公司、非融資性擔(dān)保公司、風(fēng)險準(zhǔn)備金有利網(wǎng)線上線下相結(jié)合民營系10.32%無托管全部本息保障小貸公司、融資性擔(dān)保公司投哪網(wǎng)線上線下相結(jié)合上市公司系9.96%無托管風(fēng)險準(zhǔn)備金、車輛抵押等開鑫貸線上線下相結(jié)合銀行系7.06%用戶資金托管擔(dān)保機構(gòu)擔(dān)保小貸公司、非融資性擔(dān)保公司、票據(jù)質(zhì)押2.對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險類型進行分析2.1系統(tǒng)性風(fēng)險2.1.1政策風(fēng)險P2P網(wǎng)貸在我國剛剛起步，在監(jiān)管政策這一塊還是空白。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是一種依托于網(wǎng)絡(luò)而形成的新型金融服務(wù)模式，本質(zhì)上屬于民間借貸。我國目前還沒有專門針對個人對個人貸款的法律條文，網(wǎng)絡(luò)借貸的合法性還有待論證。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸游走于法律的邊緣，安全性穩(wěn)定性得不到保障，缺乏對其進行監(jiān)管的依據(jù)，各地的監(jiān)管分支機構(gòu)都無法對其實施有效的監(jiān)管，一旦發(fā)生糾紛將會遇到無法可依的結(jié)果，產(chǎn)生的影響也會是巨大的。隨著近年來，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸公司風(fēng)險事件頻繁發(fā)生，壞賬率不斷發(fā)生，老板跑路。監(jiān)管層正在加強對網(wǎng)貸行業(yè)的監(jiān)管，相應(yīng)的政策法規(guī)也在制定中。所以，由于行業(yè)的監(jiān)管正在加強，行業(yè)門檻正在設(shè)定，那么政策的不確定性在增加，風(fēng)險也在不斷攀升。隨著行業(yè)法律法規(guī)的出臺勢必會有一大批不合規(guī)不合法的企業(yè)被關(guān)閉，那么投資人也可能血本無歸。2.1.2宏觀經(jīng)濟風(fēng)險眾所周知，經(jīng)濟運行是成周期性的。在一段時間內(nèi)可能會發(fā)生經(jīng)濟危機。當(dāng)經(jīng)濟危機發(fā)生時，組成宏觀經(jīng)濟的每一個個體都或多或少的受到影響，那么借款人的企業(yè)也有可能受到重創(chuàng)從而造成違約。2.1.3利率風(fēng)險利率決定資金的成本。當(dāng)銀行上調(diào)貸款利率，那么企業(yè)的負債就會增加，那么企業(yè)的違約的可能性就會增加，那么利率就會帶來風(fēng)險。2.2.非系統(tǒng)系風(fēng)險2.2.1個人信用風(fēng)險個人信用風(fēng)險指借款者未能履行合同，無法按期償還利息和本金而給網(wǎng)貸平臺及出借人經(jīng)濟利益帶來損失的風(fēng)險。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺是在民間借貸基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，主要是為了滿足中小型企業(yè)及貧困戶在出現(xiàn)暫時性資金困難時的資金需求。這些中小企業(yè)自身資源有限，抵押物少等原因，很難從銀行貸款，進而將融資渠道轉(zhuǎn)向民間。由于借款人自身的原因，例如經(jīng)營不善等造成信用違約，從而無法如期償還借款，就造成了個人信用風(fēng)險。雖然很多P2P公司都會有自己的風(fēng)控部門對客戶進行嚴格的審查。對借款人進行嚴格的等級劃分。但是大多數(shù)情況下，P2P公司所需資料都是借款人自己提供給公司，所以公司很難對資料真實性進行審核。所以很難對個人信用進行有效的審核。2.2.2網(wǎng)絡(luò)平臺信用風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)平臺信用風(fēng)險來自于P2P網(wǎng)絡(luò)平臺對出接著的違約風(fēng)險。，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺對借款提供擔(dān)保，將借款以債權(quán)轉(zhuǎn)讓的方式出讓給投資人，并承諾一定的收益率，這就形成了一種契約關(guān)系。若網(wǎng)站無法履行這些承諾，導(dǎo)致投資人利益受損，就形成了網(wǎng)絡(luò)平臺對出借人的違約，也就是網(wǎng)絡(luò)平臺的信用風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò)平臺信用風(fēng)險主要有一下兩個方面造成的。一方面，網(wǎng)絡(luò)平臺缺乏監(jiān)管良莠不齊，很多網(wǎng)站打著投資理財?shù)钠焯?，行詐騙斂財之實。網(wǎng)站給出很高的投資回報率，然而卻很難將成本很高的資金放貸出去，那么就很難維持高昂的回報，久而久之就形成了“龐氏騙局”，公司老板只能卷款跑路，從而形成信用違約。另一方面，技術(shù)性違約，公司由于技術(shù)不夠成熟，網(wǎng)站的安全性上存在隱患，當(dāng)受到外部攻擊時，發(fā)生癱瘓，從而無法正常運營，造成信用違約。2.3法律風(fēng)險2.3.1監(jiān)管主體不明確民間借貸網(wǎng)絡(luò)平臺自誕生以來，其性質(zhì)便一直模糊不清，并沒有明確的管理部門，以致監(jiān)管真空。在溫州等地區(qū)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺由地方金融辦進行監(jiān)管，但金融辦監(jiān)管的合理性及合法性仍然值得商榷。此外，P2P網(wǎng)站還需在電信管理局進行注冊登記，業(yè)務(wù)種類為“因特網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)務(wù)”，需根據(jù)《電信管理條例》及《公司登記管理條例》的規(guī)定開展業(yè)務(wù)。由于P2P小額信貸網(wǎng)站是為民間借貸提供網(wǎng)絡(luò)平臺，涉及大量資金交易，業(yè)務(wù)監(jiān)管是否全面審慎，關(guān)系到貸款人資金安全，其能否正常、合法運營影響到民間借貸能否合法有序進行。2.3.2征信體系不健全我國征信業(yè)的發(fā)展時間不長，與國外發(fā)達國家相比，征信市場管理、征信活動的基本規(guī)則尚無法律依據(jù)，征信經(jīng)營活動缺乏統(tǒng)一的制度規(guī)范，部分以“征信”名義從事非法信息收集活動的機構(gòu)擾亂了市場秩序。且各部門分別進行征信活動，中國人民銀行征信中心作信貸征信，國務(wù)院各職能部委作各自的職能征信，沒有對征信產(chǎn)業(yè)進行系統(tǒng)規(guī)劃。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺也沒有建立起自身的征信制度，多數(shù)網(wǎng)站只是借助于借款人自行提供的信息，粗略判斷其信用程度，致使網(wǎng)絡(luò)借貸的信用評級始終缺乏客觀性和合理性。2.3.3市場準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)不明確由于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺只需根據(jù)《公司登記管理條例》在工商管理部門進行注冊，根據(jù)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》及《互聯(lián)網(wǎng)站管理工作細則》的規(guī)定在通信管理部門進行備案，所以其設(shè)立條件與其他有限責(zé)任或股份有限公司并無不同，市場準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)并沒有因其“民間借貸中介”的定性而有特殊要求。P2P小額貸款網(wǎng)站市場準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的不明確，造成了此行業(yè)魚龍混雜、良莠不齊的局面，不利于保護貸款人的合法利益，同時，也影響了民間借貸市場的健康發(fā)展。2.3.4缺乏統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺只是萬千網(wǎng)站的一種，只不過其業(yè)務(wù)涉及民間借貸，與金融市場相關(guān)，如若運行不當(dāng)，會產(chǎn)生較大的不良影響。但是其在注冊時的業(yè)務(wù)種類為“因特網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)務(wù)”，籠統(tǒng)而概括，沒有相關(guān)的法律法規(guī)對其業(yè)務(wù)進行細化和規(guī)范，行業(yè)內(nèi)也并未形成統(tǒng)一、細致的操作規(guī)范，這給予了網(wǎng)站比較大的自由運行空間，也很容易出現(xiàn)擦邊球的業(yè)務(wù)活動，對于民間金融的安全造成威脅。2.3.5市場退出機制不完善網(wǎng)絡(luò)借貸平臺以何種方式退出市場，在其退出市場時如何保障借貸雙方的合法權(quán)益，這些問題都沒有具體的法律規(guī)定，威脅到借貸雙方的利益。網(wǎng)絡(luò)貸款平臺哈哈貸的關(guān)停促使人們更深層次地思考P2P網(wǎng)站市場退出過程中投資者利益保護的問題。因此，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的出現(xiàn)，在活躍民間金融，解決個人、中小企業(yè)貸款難的問題上發(fā)揮積極作用的同時，也存在著大量的法律風(fēng)險，當(dāng)前我國并沒有規(guī)制網(wǎng)絡(luò)借貸的成熟的法律體系，亟待完善網(wǎng)絡(luò)借貸法律規(guī)范。3.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險評價模型構(gòu)建3.1信用風(fēng)險評估建模支持向量機是一個分類問題，將貸款紀錄根據(jù)屬性來分成正常還款、異常還款兩類。通過訓(xùn)練樣本，確定支持向量機最優(yōu)參數(shù)，得到具有較高檢測精度的信用風(fēng)險評估模型。數(shù)據(jù)集中每條貸款記錄的屬性經(jīng)過預(yù)處理后變成無量綱的數(shù)值，此時每條記錄除分類屬性外，其余屬性構(gòu)成一個向量，即X=（xi,x2,…,x?），n是屬性個數(shù)。X作為輸人向量，支持向量機再根據(jù)該核函數(shù)確定最優(yōu)的分類平面以及邊界支持向量機，從而根據(jù)劃分判斷出該條記錄屬于哪一類，得到輸出為分類屬性的值：1表示正常還款，0表示異常還款。3.2數(shù)據(jù)集構(gòu)成本文實證所用數(shù)據(jù)為從美國P2P網(wǎng)絡(luò)貸款網(wǎng)站lend-ingclub下載的貸款記錄集合，選用最新的2015年1月1日年到2017年4月30日的貸款數(shù)據(jù)。根據(jù)貸款狀態(tài)屬性loan_status的值，挑出所有貸款到期紀錄構(gòu)成實證數(shù)據(jù)集，到期的記錄中按時還款記錄稱為正常還款記錄，若逾期還款稱為異常還款紀錄。從中隨機抽取紀錄分別構(gòu)成對模型的訓(xùn)練集和測試集，測試集和訓(xùn)練集數(shù)據(jù)分布情況如表1所示。表1數(shù)據(jù)集分布情況數(shù)據(jù)集規(guī)模正常還款紀錄異常還款紀錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)集666947931876測試數(shù)據(jù)集38003000800總體數(shù)據(jù)集10649779326763.3數(shù)據(jù)集預(yù)處理lendingclub貸款記錄有100多個屬性，從中選取對還款狀態(tài)loan_status有較大影響的屬性作為模型的輸人屬性。通過主成分分析得到圖1的結(jié)果，表明用其中的7個屬性來建立模型就可以讓評估精度收斂于用貸款記錄的全部屬性所建立的模型。根據(jù)實驗結(jié)果選用記錄的如下7個屬性:loan_amnt（申請貸款金額）、term（貸款期限）、int_rate（貸款利率）、grade（信用等級）、emp_length（從事這項工作的時間）、home_ownership（住房擁有狀況）、annual_inc（年收入），并加上loan_status（貸款的狀態(tài)）這個分類屬性。將8個屬性轉(zhuǎn)化為數(shù)值型。貸款期限term有36個月和60個月兩類，分別用數(shù)值3和5表示。信用等級grade有從高到底A、B、C、D、E五級，對應(yīng)地設(shè)置為1、2、3、4、5。從事工作的時間emp_length，每年為一個等級，大于10年賦值為11。對于住房擁有情況home_ownership，租房賦予權(quán)值1，擁有住房權(quán)值為5。貸款狀態(tài)loan_status除了按時還款fullypaid狀態(tài)為0外，其他狀態(tài)late、chargedoff、default、ingraceperiod全為1，表示延期還款。其中申請貸款金額、貸款利率、年收人屬性本身為數(shù)值型數(shù)據(jù)，不用轉(zhuǎn)換。在matlab中采用函數(shù)Y=zscore（X）進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以消除數(shù)據(jù)間的量綱差異。4.對P2P中的人人貸網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險評價實證分析4.1實證過程本文實驗采用matlab的libsvm工具箱進行支持向量機的訓(xùn)練與檢測。以表1數(shù)據(jù)集為例，支持向量機采用徑向基核函數(shù)，下面通過試探法確定支持向量機最優(yōu)參數(shù)：（1）取g=0.5，試探法確定C，其中檢測精度指被正確分類的數(shù)據(jù)記錄在總的測試集中所占的比例。表2試探法C取不同值時的檢測精度C檢測精度％0.0184.480.185186.661081.182079.545077.5610075.96（2）當(dāng)C=1時，確定g的值。表3C=1時，g取不同值時的檢測精度g檢測精度％0.001790.01860.185.6184.521083.325080.02由此選取表2、表3中檢測率最高項對應(yīng)的參數(shù)，即C=1，g=0.01。用參數(shù)為C=1，g=0.01的支持向量機模型，對數(shù)據(jù)集采用主成分分析，測試屬性個數(shù)與檢測率之間的關(guān)系。從圖1獲悉，從1個屬性開始逐漸增加屬性，檢測精度也隨之增加，當(dāng)增加到7個屬性之后檢測精度趨于收斂，再增加屬性也不能明顯提高精度。隨著屬性增加，支持向量機模型的運行速度也跟著降低，綜合考慮精度與速度因素，7個屬性是最好的輸人屬性組合。通過上述實驗確定的參數(shù)為C=1、g=0.01、有7個輸人屬性的支持向量機模型最終得到的檢測精度為85.6%。同樣以表1數(shù)據(jù)集為例，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用單隱層結(jié)構(gòu)預(yù)測效果最優(yōu)。因為要用到7個貸款屬性作為判別指標(biāo)，輸入層用7個神經(jīng)元，單隱層有10個神經(jīng)元，輸出層用一個神經(jīng)元。最終得到的檢測精度為78.6%。4.2實證結(jié)果分析在表1所示數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上分別應(yīng)用支持向量機（C=1,g=0.01）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估信用風(fēng)險，分別收集準(zhǔn)確率、第一類錯誤率、第二類錯誤率這三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進行對比。其中第一類錯誤率表示本來屬于有風(fēng)險的貸款記錄被識別為沒有風(fēng)險，第二類錯誤則相反。得到如表4所示的測試結(jié)果。表4模型的測試結(jié)果對比模型準(zhǔn)確率第一類錯誤率第二類錯誤率支持向量機85.6%1.02%13.4%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)78.6%4.8%16.6%表4表明支持向量機比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得更高的信用風(fēng)險識別率。支持向量機對第一類錯誤控制得比較好。4.3結(jié)論與政策建議針對P2P貸款數(shù)據(jù)集維數(shù)多、訓(xùn)練樣本數(shù)有限、具有非線性規(guī)律的特點，本文引入支持向量機技術(shù)提出P2P信用風(fēng)險評估方法。通過參數(shù)試探法尋找數(shù)據(jù)集的最佳支持向量機參數(shù)，并用主成分分析法在數(shù)據(jù)集記錄的眾多屬性中尋找最優(yōu)屬性子集以達到降維目的，構(gòu)建基于支持向量機的P2P信用風(fēng)險評估模型。通過與單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)P2P信用風(fēng)險評估結(jié)果對比，顯示支持向量機方法因解決了局部極值和過度學(xué)習(xí)問題，具有更高的信用風(fēng)險識別率并且對第一類錯誤控制得比較好。上述P2P信用風(fēng)險評估的得到的相關(guān)結(jié)論，可以采取以下策略來改善當(dāng)前P2P信用風(fēng)險評估狀況:（1）無論是基于支持向量機還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P信用風(fēng)險評估都只能以一定的準(zhǔn)確率識別貸款紀錄是否存在信用風(fēng)險，因此評估的結(jié)果不宜直接作為結(jié)論。但是可以提供一個重要的定量指標(biāo)，P2P中介將客戶個人信息和宏觀經(jīng)濟指標(biāo)結(jié)合來對客戶信用風(fēng)險做準(zhǔn)確合理的判斷。（2）描述P2P客戶貸款紀錄的屬性往往很多，主成分分析揭示P2P貸款的信用風(fēng)險主要由為數(shù)不多的關(guān)鍵屬性決定。因此，可以在分析信用風(fēng)險時只考察其中的關(guān)鍵因素，就能排除次要屬性對決策造成的干擾，又能保持P2P貸款信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確度。在關(guān)鍵屬性中，每個屬性對信用風(fēng)險貢獻也不一樣，可以通過Delphi專家法、層次分析法，為關(guān)鍵屬性賦予權(quán)值。權(quán)值的大小標(biāo)示屬性對信用風(fēng)險的貢獻度，為決策過程提供更精確的依據(jù)。（3）基于支持向量機的P2P信用風(fēng)險評估顯示，經(jīng)過P2P中介LendingClub批準(zhǔn)給予貸款的記錄中，仍然存在將近25%的貸款違約率。在審批貸款階段，通過重新設(shè)置7個關(guān)鍵屬性的閾值，達到一個合理的比例，把原來存在信用風(fēng)險而得到貸款批準(zhǔn)的紀錄淘汰掉，進一步減少貸款違約率。（4）P2P貸款記錄的屬性是貸款者個人信息的描述，但是總會有一些重要的指標(biāo)，如資產(chǎn)負債比、征信記錄、投資狀況等，沒有包括在貸款記錄屬性中。本文的P2P信用風(fēng)險評估模型只采用貸款記錄的屬性作為輸入，因此評估精度也受屬性信息量的限制。為改善評估效果，需要采集貸款記錄屬性以外的重要指標(biāo)，作為增加的輸入屬性。5.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險管控策略5.1相關(guān)法律及制度建議5.1.1明確民間借貸網(wǎng)絡(luò)平臺的法律性質(zhì)對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的法律性質(zhì)，實務(wù)界及學(xué)術(shù)界也存在著“準(zhǔn)金融機構(gòu)”與單純“信貸服務(wù)中介”的爭議。準(zhǔn)金融機構(gòu)并沒有權(quán)威定義，也沒有法律上的劃分，一般來說，準(zhǔn)金融機構(gòu)是指與地方經(jīng)濟發(fā)展有密切關(guān)系，未納入國家金融監(jiān)管部門監(jiān)管范圍的，不具備國家金融監(jiān)管部門發(fā)放的“金融許可證”，但從事金融業(yè)務(wù)的機構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)借貸平臺并不直接介入融資活動之中，不是借貸關(guān)系中的任何一方當(dāng)事人，只是提供咨詢、場所、促成買賣，因此，并不是嚴格意義上的金融機構(gòu)，不接觸客戶資金，將其界定為為借貸雙方提供服務(wù)的“信貸服務(wù)中介機構(gòu)”更為合適，也更有利于其進一步規(guī)范健康發(fā)展。5.1.2建立完善的征信體系根據(jù)我國《個人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫管理暫行辦法》的規(guī)定，個人信用報告目前僅限于中華人民共和國境內(nèi)設(shè)立的商業(yè)銀行、城市信用合作社等金融機構(gòu)、人民銀行、消費者使用，網(wǎng)絡(luò)借貸中介平臺并非合法使用者。因此，應(yīng)當(dāng)順應(yīng)時代發(fā)展，完善征信體系：首先，建立形成行業(yè)內(nèi)部征信體系并制定統(tǒng)一的信用評價標(biāo)準(zhǔn)，建立黑名單互換機制；其次，積極促進與外部征信系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)信用信息在不同行業(yè)間的溝通；再者，制定信用懲罰機制，以激勵客戶在利益平衡中作出明智的選擇，重視自身信用建設(shè)；最后，在征信過程中注重客戶隱私權(quán)保護。2012年12月26日，國務(wù)院常務(wù)會議審議通過了《征信業(yè)管理條例（草案）》，據(jù)央行有關(guān)部門負責(zé)人介紹，《條例》對個人征信業(yè)務(wù)實行嚴格管理，在市場準(zhǔn)入、信息采集及查詢范圍等各個環(huán)節(jié)進行了具體的規(guī)定?！墩餍艠I(yè)管理條例》對于我國征信業(yè)的發(fā)展具有十分重要的意義，是我國征信體系建設(shè)不可或缺的一部分。5.1.3構(gòu)建多層次的監(jiān)管體系（1）地方政府監(jiān)管。民間借貸網(wǎng)絡(luò)平臺屬于小型微型金融范疇，民間借貸區(qū)域性、地方化色彩非常強，且一旦出現(xiàn)問題，帶來的沖擊和影響也具有區(qū)域性。對其監(jiān)管權(quán)應(yīng)從中央下放到地方，小微金融企業(yè)由地方根據(jù)各地實際情況，因地制宜地制定行業(yè)發(fā)展規(guī)范。應(yīng)由較高位階的法律統(tǒng)一規(guī)定P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺在各地金融辦進行備案，接受地方金融辦的監(jiān)督管理，將金融辦的監(jiān)管地位合法化。同時建立中央與地方的信息溝通機制。（2）行業(yè)協(xié)會自律監(jiān)管。在各國的金融監(jiān)管中，行業(yè)自律組織發(fā)揮著不可忽視的作用。自律組織負責(zé)制定行為規(guī)范，并鼓勵協(xié)會成員共同遵守行業(yè)規(guī)范，以實現(xiàn)自我約束，進而進行自我保護。行業(yè)協(xié)會專業(yè)性強，熟悉金融市場規(guī)律與金融活動的運作，與政府監(jiān)管相比，其監(jiān)管方式更加靈活，更貼近市場經(jīng)濟規(guī)律，發(fā)揮其獨特的作用。（3）完善民間借貸網(wǎng)絡(luò)平臺內(nèi)控機制。P2P民間借貸網(wǎng)絡(luò)平臺業(yè)務(wù)種類的特殊性，決定了其必須建立嚴格的內(nèi)控機制，根據(jù)不同的運營方式制定詳細的操作規(guī)范、規(guī)章制度，規(guī)范從業(yè)人員的行為，提升從業(yè)人員的執(zhí)業(yè)技能、法律意識和職業(yè)道德，以確保網(wǎng)絡(luò)平臺運營的穩(wěn)定性、安全性。5.1.4采取非審慎性監(jiān)管方式國際上對貸款機構(gòu)的監(jiān)管主要有三種模式，對于不吸收存款、外部效應(yīng)放大較小的機構(gòu)，一般都采取非審慎性監(jiān)管。對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的監(jiān)管，其目標(biāo)是降低風(fēng)險，然而，依托于網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的P2P網(wǎng)站的發(fā)展需要寬松的創(chuàng)新環(huán)境，過于謹慎、嚴苛的監(jiān)管措施有可能抑制其創(chuàng)新，造成客戶的流失，阻礙其發(fā)展。所以，對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的監(jiān)管應(yīng)該堅持非審慎性監(jiān)管的原則，尋求發(fā)展與監(jiān)管之間的平衡點。5.1.5與民間借貸登記服務(wù)中心合作2012年3月29日，溫州民間借貸登記服務(wù)有限公司（溫州民間借貸登記服務(wù)中心）在溫州工商局鹿城分局領(lǐng)取營業(yè)執(zhí)照，順利完成登記注冊。溫州民間借貸登記服務(wù)中心將以公司化形式運營，經(jīng)營范圍涉及信息登記、信息咨詢、信息發(fā)布、融資對接服務(wù)等。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺進駐民間借貸登記服務(wù)中心，借貸雙方在中心進行登記，可以有效防范風(fēng)險。在溫州，若經(jīng)民間登記服務(wù)中心進行登記的貸款出現(xiàn)糾紛，可以走金融法庭的程序，登記的信息將成為證據(jù)，有利于糾紛的快速解決，為借貸雙方提供保障，也將更加有利于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的規(guī)范化、陽光化發(fā)展。5.2網(wǎng)貸道德風(fēng)險的控制建議首先，建立網(wǎng)絡(luò)借貸平臺資金第三方托管機制。建議建立網(wǎng)絡(luò)借貸平臺資金的第三方托管機制，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺不能直接經(jīng)手歸集的客戶資金，也不能擅自動用托管在第三方的資金，使得P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺回歸到最初的中介本質(zhì)。這樣可以避免公司高管或者公司賬戶套用網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的資金，由銀行進行專戶?？顚Ｓ茫沟觅Y金免受損失。紅嶺創(chuàng)投在2010年就將中國工商銀行作為資金托管方，成為國內(nèi)首家以銀行托管方式的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺。其次，建立第三方擔(dān)保模式。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險控制技術(shù)手段中，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺本身不得提供擔(dān)保。作為中介的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，其公司業(yè)務(wù)范圍上沒有能力和責(zé)任提供擔(dān)保，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺自己給自己擔(dān)保的方式在出現(xiàn)問題時起不到任何作用。而目前人人貸等P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺采用風(fēng)險撥備金，即從每筆借款人的借款中提取一定比例的資金放在撥備金中，當(dāng)出現(xiàn)逾期時，就從撥備金中提取資金賠償損失，然而有些平臺的撥備金還沒有單筆借款數(shù)額大，因此還是存在隱患。因此網(wǎng)絡(luò)借貸平臺應(yīng)該選擇一些有相應(yīng)擔(dān)保能力的結(jié)構(gòu)對借款人進行擔(dān)保，要謹防P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺自己成立一家擔(dān)保公司，這樣的擔(dān)保能力是很薄弱的。5.3加強企業(yè)內(nèi)部控制，減少操作風(fēng)險首先，P2P公司自身首先必須要合法、合規(guī)經(jīng)營，對規(guī)模以上的P2P公司應(yīng)建立專門的風(fēng)險管理部門或團隊，逐步建立、完善與業(yè)務(wù)相適應(yīng)的風(fēng)險管理模型和制度，嚴格審查