• 長江商學院案例中心 | 這個行業的消亡,6年前就有人預料到了

    長江商學院 2020-12-18 瀏覽量: 2068

    從2007年開始興起,到2013年遍地開花,再到2020年清零落幕,短短十幾年,中國P2P行業寫下了一筆轟轟烈烈的消亡史。

    回顧中國P2P行業的發展與清退,從“金融科技的開端”到“龐氏騙局”,P2P謝幕本質上是由于對風控問題的漠視——早在2014年,長江商學院陳龍教授在基于對宜信和人人貸兩大P2P平臺的案例研究中就揭示了這一點。

    P2P雖然清零,但留下的教訓值得我們認真吸取,希望陳龍教授當時的分析思路能帶給你更為深刻的啟發和反思。

    2013年起,P2P迎來了爆發式增長,平安集團、百度、騰訊、支付寶等都紛紛投資入局。到2017年,國內P2P平臺數量超過5000家,網貸余額突破5萬億……然而,由于國內征信體系不發達,大多數P2P機構采用擔保模式,逐漸從“信息中介”的平臺演變為擁有資金蓄水池的“信用中介”,一大批P2P平臺在缺乏完備風控制度的情況下“跑馬圈地”。

    流動性潮水褪去,“裸泳”平臺的“爆雷”引起監管放嚴,金融去杠桿推進、逾期率提高、投資者信心降低等因素導致野蠻發展的P2P行業“爆雷潮”不斷:資金鏈斷裂、高管入獄或跑路、暴力催收、集體信訪事件……一時間,P2P的形象轟然倒塌。

    P2P謝幕本質上是由于對風控問題的漠視——早在2014年,長江商學院陳龍教授基于對宜信和人人貸兩大P2P平臺的案例研究中就揭示了這一點。P2P的核心競爭力并非搭建一個撮合投融資雙方的平臺,而是對資產端的風控能力。P2P的中國模式其實是小額貸款模式的翻版,本質是高風險小貸的互聯網化。以下內容摘自2014年長江商學院原創案例《宜信VS人人貸: P2P中國模式對比》,因篇幅所限,略去了對人人貸P2P平臺的介紹。P2P平臺為何風險頻發?風控是P2P平臺的核心競爭力。

    何為P2P借貸?

    P2P借貸,即peer to peer lending,原意指理財人通過第三方網絡平臺牽線搭橋,使用信用借款的方式將資金貸給有資金需求者,相當于小微貸款中的微貸或極微貸,其提交資料、簽訂合同、發放貸款等手續全部通過網絡實現。

    美國P2P平臺:Lending Club

    以2006年10月成立的Lending Club為例,其業務模式特點是:

    一、信用條件嚴格:客戶挑選采用美國信用評分系統FICO評分+內部評級(分為A-G 7個等級)的方式,且限于挑選申請人中前10%的客戶,80%的貸款最終投向D等級以上的客戶。

    二、交易模式證券化:其網絡貸款模式不是出借人直接把錢借給投資人,而是由合作方WebBank貸款給借款人,WebBank再把債權出售給Lending Club,出借人再從Lending Club購買收益憑證。這個過程實現了非標資產的證券化,出借人成為Lending Club的無擔保債權人,與借款人之間并不存在直接的債權債務關系,但收益完全取決于所投資貸款的表現。

    三、公司和Foliofn合作向用戶推出線上債權交易平臺,出借人可以打折出售自己的逾期債權,以降低平臺風險。

    四、實現深度證券化,提高流動性:成立LC Advisor接受機構投資者的投資,投資人可以通過購買基金的方式參與。

    2013年,Lending Club盈利731萬美元,當年貸款交易規模接近21億美元。美國成熟的信用評級系統、更多的流動性、更高信用等級的借款人等,是Lending Club實現規模和市場份額領先的關鍵。

    由于中國金融體系的不發達,缺乏成熟的信用評級體系及資產證券化的條件,P2P的歐美模式在中國演變成了三種模式:

    純平臺模式

    平臺擔保模式

    外部擔保模式

    2012年,中國純線上交易的份額僅占全部P2P貸款的27.6%,其余72.4%均為復合交易。

    擔保模式成為中國P2P行業的主流模式。宜信創建P2P業務:從線下到線上的O2O宜信選擇線下開始發力——宜信員工深入田間地頭、集市工廠,采用各種方式挖掘借款人信息,由宜信公司進行信用評估和貸后管理。宜信也開拓了線上交易平臺——借款人在網上發布借款請求,宜信作為中介平臺進行信用評估后,借款人可以獲得出借人的信用借款。

    2007年10月,宜信P2P平臺正式上線,2012年,宜信推出針對城市白領的消費型P2P平臺宜人貸業務,由用戶在線提交資料進行審核,最快當天完成審核。

    宜信形成了以線下為主、線上線下結合發展的O2O模式:宜人貸、宜農貸產品主要通過線上操作,其他借貸項目以線下模式為主。

    在巨大的市場需求推動下,宜信實現了高速擴張,也迎來了風投的垂青。(KPCB)千萬美元級別的投資,這被譽為國際主流創投機構對中國小額信貸行業及P2P信貸領域的第一筆投資。到2013年,宜信的估值已達200億元。融資的成功下宜信迅速規?;l展:

    一是因為投資驅動,宜信將來自投資機構的資金主要用于業務拓展和團隊提升等運營方面;

    二是業務流程、管控方法比較完善,業務模式的可復制性強——全國各地主要做客戶的前端開發業務,風險決策集中在北京總部。

    唐寧認為,宜信的較快發展也得益于宜信在風控技術方面的創新。

    宜信形成了P2P業務和財富管理兩條業務線。

    其中,P2P板塊面對信用良好但缺少資金的借款者,屬于普惠金融業務范疇;財富管理板塊面向大眾富裕階層,是一種理財行為,屬于財富管理范疇。

    宜信平臺的運作模式

    交易模式

    如何既能發放貸款,又能規避非法集資的嫌疑,成為一個亟需解決的難題,唐寧由此創造了債權轉讓模式:

    即對于符合條件的借款人,先與唐寧個人簽訂借款協議,由唐寧利用自有資金進行出借。宜信根據潛在投資人的投資期限和期待收益選擇合適的出借人,然后由唐寧將其持有的借款合同轉讓給出借人,出借人將資金打到唐寧的個人賬戶。出借人和借款人兩端市場的對接由此完成。

    產品類型

    (100元-30萬元)、固定收益類(信用放貸)理財產品,因此,宜信的理財客戶基本上是有些閑錢需要理財、但理財渠道和產品選擇余地不大的人群,并為其設計了固定收益類理財方案。作為撮合投資人和借款人的中介和服務平臺,宜信如何盈利?(名義利率加服務費)在60%左右,另一種是借款人付出的實際成本超過30%。(2%)等進行規避。其中,宜信根據借款人的信用等級,收取借款總額的3%-10%作為服務費,借款人按月支付。(僅針對一年期產品,50萬以下每月收取投資額的0.15%,50萬以上給予優惠),出借人可以獲得7-12%的利率。由于包含了存貸之間的息差,宜信的盈利空間較之傳統的線上模式更大。

    風險控制

    風險管理是P2P業務最核心的關鍵點。為保證借款人的信用狀況優良和出借人資金的安全,宜信設置了一套貫穿于前期征信、貸前審核、貸中管理、貸后管理的服務流程和風控制度,通常1-3天可審核通過,最快當天可獲得審批。

    其中,信貸員模式指由信貸員個人獨立完成尋找客戶、實地征信、風險評估、貸款的審核發放、貸后管理的全過程。信貸員模式主要面向農民和一些小微企業主。

    信貸工廠模式,指把整個審核流程分成不同的階段,每個人負責一個階段的工作,最終實現像工廠標準化制造產品一樣批量處理信貸,主要面向城市借款群體,比如學生、工薪階層,及部分小微企業主。

    如何防止信貸員幫助借款人提升信用?宜信采用了三種辦法:

    一是信貸員的激勵機制與違約情況掛鉤;

    二是宜信會參考客戶填寫資料過程中的改寫記錄進行風控;

    三是在客戶填寫的數據之外,同時參考借款人提供的收入情況、銀行對賬單等。

    探索方向

    宜信以線下為主的O2O模式,被稱為中國P2P行業的非典型模式。

    唐寧認為,由于中國缺乏成熟的信用體系,而且很多有借款需求的小微群體并沒有在網上借款的習慣,因此,未來宜信仍然會堅持以線下模式為主。

    第二,宜信借助線下模式獲得快速發展的同時也面臨人員成本較高、一線員工流動性較大、人均產能有待提高等規?;l展的后遺癥。未來,宜信將轉變為更加重視效率,重點提高人均產能,強化新媒體營銷的作用。

    第三,唐寧認為,大數據是互聯網金融的核心,它將使中國的“彎道超車”成為可能?;ヂ摼W和移動互聯網上的數據信息,將是宜信未來大數據技術的重要整合方向。

    此外,宜信還計劃成立自己的征信公司,正在申請牌照,希望未來以宜信的數據為基礎,與其他行業和企業實現信用數據互換和整合。宜信也希望同銀行開展第三方資金托管業務的合作。

    P2P的本質是高風險小貸的互聯網化其風控技術能否有效地分散風險?在本質上,P2P的中國模式和傳統的金融機構一樣,都是線下尋找、審核投資項目;不只是信息中介,還負責風控管理。

    一是大數據技術

    二是P2P平臺自身的風控經驗和評估能力

    P2P的中國模式其實是小額貸款模式的翻版,本質是高風險小貸的互聯網化。P2P的核心競爭力并非搭建一個撮合投融資雙方的平臺,而是對資產端的風控能力,但其風險和信息不對稱的金融屬性并未被互聯網技術所克服。

    作者 | 陳龍 崔煥平

    來源 | 長江商學院案例中心(ID: ckgsbcc)

    編輯:顏回

    (本文轉載自長江商學院案例中心(ID: ckgsbc ,如有侵權請電話聯系13331155713)

    * 文章為作者獨立觀點,不代表MBAChina立場。采編部郵箱:news@mbachina.com,歡迎交流與合作。

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