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【信通分享】首個《P2P個人無抵押小額信貸報告》:500萬借款人風控大數據

志合信金融2020-06-30 08:34:29

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"P2P業態深度報告"

隨著P2P機構壞賬率持續有所上升,如何識別P2P借款人的還款逾期違約風險,成為眾多投資者日益關注的問題。

P2P平臺如叢林般“野蠻”生長態勢可謂無所顧忌,倒下一批,又迅速崛起一批。而P2P平臺如何安全而有序地運行,則關系著一個社會的綜合因素,包括人文、經濟環境等等。

可略見一斑的是,小貸公司從兩年前的香餑餑,如今演變至今日之“冷場”,多名業界 人士感概,P2P 的“排擠”是一大要素。21世紀經濟報道“私人銀行”周刊通過對此行業的深度分析,讓P2P的風控魔鏡盡量全面地給各路投資者呈現。

記者發現,基于互聯網時代超前消費意識的崛起,越來越多90后開始通過P2P平臺借款消費。去年90后群體的P2P借款需求同比增長高達768%,但隨之而來的,則是他們的還款信用不高。

究其原因,這可能與他們剛踏入工作崗位,收入相對偏低所致。

6月底,某網發布的《2007-2014年中國P2P個人無抵押小額信貸市場發展報告》(下稱“《報告》”)顯示,過去4年個人無抵押信貸市場投資需求累計增長15.2倍,借款需求更是出現了19.5倍的增幅。

隨之而來的,是不同年齡層、學歷借款人的還款逾期率也出現分化。

通過對500萬P2P借款人還款信用記錄的調研分析,《報告》顯示30-40歲群體的還款信用度最高,40-50群體次之,90后群體信用較低。針對學歷與還款信用的關系度調研顯示,研究生以上學歷人群的還款信用最高,中專學歷人群信用狀況偏低,本科、大專學歷人群之間還款信用的差異度較高。

某平臺高級理財師分析說,某種程度上,反映出個人經濟實力與P2P還款意愿成正比,比如30-40歲高學歷群體收入相對穩定、可觀,又特別重視自己的信用記錄,相應的P2P還款違約率就比較低。

但他強調說,學歷與年齡是衡量P2P借款人還款逾期違約風險的2個維度。在互聯網P2P借貸領域,不同于傳統銀行通過70-80個維度考察借款人還款信用狀況,P2P機構需要約400個維度,才能全面衡量借款人的還款信用程度高低。其中包括互聯網行為數據分析、社交關系調研,以及網絡黑名單核查等。

記者從《報告》也發現不少有趣的借款人還款風險評估維度,比如手機號碼使用1年以下的P2P借款人還款逾期風險,要比使用1年以上的高出20%;P2P借款人的微博粉絲數量每增加100個,還款逾期風險概率反而下降10%,等等。

在P2P業內人士看來,這些維度可以讓投資者換一個角度評估借款人還款信用。以往,不少投資者喜歡查看P2P借款人在支付寶等平臺的消費支付記錄,作為其信用度高低的評判依據。但一個人擁有良好的消費支付記錄,未必等于他的信貸記錄同樣優秀,因為消費支付與貸款的場景、資金使用用途、個人還款意愿都不一樣。


"西藏、上海、北京P2P借款人還款信用最高"


《報告》顯示,就借款人的地域分布而言,廣東、浙江仍是中國P2P借款資金量最大的省份。其中廣東省借款量約占15%的市場份額。

值得注意的是,過去4年西北地區的P2P借貸需求增長約20倍,遠高于華東區平均16倍的增速。

與此對應的是,西藏、上海、北京位居P2P借款人還款信用榜的前三位,云南、青海等西部省份信用排名也同樣位居前列,反而借貸需求排名靠前的山東省信用指數排名相當靠后,吉林省信用指數墊底。
在業內人士看來,這可能與當地經濟發展速度與居民平均收入水準息息相關。比如近年東北地區GDP增速較弱,導致當地居民收入增速放緩,某種程度也加重了還款壓力。

在借款需求排名前15位的城市中,杭州、上海則擁有最高的還款信用指數,倒是嘉興、東莞的信用指數相對偏低。令人驚訝的是,深圳作為一線城市的P2P還款信用指數同樣相對偏低。

記者了解到,這與當地城市P2P借款人的職業同樣存在密切關系。《報告》顯示,目前國內P2P借款人里,從事物流貿易業與能源制造業的人群分別占借款總需求的30%與22%,服務業和地產從業者也有較大借款需求,而他們的借款用途,主要用于個人消費與實體經營,分別占據借款需求的63.72%與14.69%。

這意味著,若當地相關產業經濟發展進入瓶頸,加之企業與個人資金周轉出現困難,就容易出現集中性的還款違約逾期現象。

“不過,30-40歲高學歷的P2P借款群體,在還款信用方面要比40-50歲群體與20-30歲群體更高?!彼治稣f。這某種程度取決于這部分人群擁有相對穩定可觀的收入,感覺不到很大的還款壓力。

記者發現,基于互聯網時代超前消費意識的崛起,越來越多90后開始通過P2P平臺借款消費。去年90后群體的P2P借款需求同比增長高達768%,但隨之而來的,則是他們的還款信用不高。

究其原因,這可能與他們剛踏入工作崗位,收入相對偏低所致。

隨著P2P整體壞賬率有所提升,P2P投資者也開始趨于理性?!秷蟾妗氛{研顯示,當前P2P投資者的單筆投資平均額出現降低趨勢,單筆萬元的投資數量明顯上升。以往,不少投資者可能在P2P投入數十萬元,卻僅僅投資幾款最高收益的P2P產品。

張俊表示,目前P2P投資群體的一個明顯變化,就是他們不再追求高收益,而是注重不同風險標的的綜合配比,以小額、分散的方式規避P2P還款違約風險。



"識別P2P還款風險的另類技巧"

記者發現,《報告》還列舉一些鮮為人知的,卻足以一眼辨別P2P借款人逾期違約風險高低的參考維度。


比如,用戶填寫身份證號/銀行卡號的速度,與其信用逾期存在的密切關系。據拍拍貸基于500萬借款人風控大數據分析的魔鏡系統顯示,填寫速度在13秒的借款者信用情況更優,填寫速度每慢一秒或快一秒,預示著其逾期風險概率將會上升。

其次,使用魅族手機的人群信用指數最高,國貨華為和韓貨三星用戶信用指數都高于全球街機iphone,靠口碑贏得市場的小米用戶信用指數居中下水平,低于使用vivo和OPPO這兩大時尚國產機的人群,酷派和聯想用戶信用指數排名靠后。

某平臺理財師對此分析說,使用哪款手機,可能反映借款人的收入水準與資金寬裕度,若某些借款人喜歡買價格相對便宜的手機款式,某種程度也反映他資金并不寬裕,可能遇到某些意外事故就無法按時償還P2P借款。

在他看來,單靠一兩個參考維度去判斷借款人的違約狀況,難免以偏概全。要全面分析一個P2P借款人的還款預期違約風險高低,需要借助400多個參考維度,其主要分成三大類,一是借款人的互聯網行為數據,包括其發帖內容、發帖活躍度、在線時間長短,互聯網付費行為等;二是社交關系數據,包括其朋友圈數量、粉絲數量、朋友圈影響力、線下人際圈質量等;三是其是否被納入網絡黑名單,比如他是否存在其他P2P平臺、擔保公司、小貸公司的還款逾期信息、是否領過法票傳票等。

不少P2P業內人士認為,目前P2P機構與投資者要準確辨別借款人逾期違約風險,還面臨不小瓶頸——由于不少P2P借款人既無信用卡、又缺乏征信記錄,導致P2P與投資者無法了解借款人的以往信貸還款記錄,容易錯誤評估其逾期違約機率。

對此,阿里、京東等大型電商平臺紛紛介入互聯網個人信貸領域,打算通過分析梳理電商平臺現有的個人客戶消費交易數據,建立與互聯網信貸違約逾期相關的風控模型。然而,這并非一蹴而就,一方面電商平臺需要不少時間構建模型,另一方面他們也需要根據市場變化,對模型參數進行不斷優化。

“事實上,《報告》里的不少P2P借款人還款風險評估另類技巧,也是借鑒了這部分人群的還款行為大數據分析?!彼f。

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