p2p网贷风险分析控制(请问一下P2P行业如何控制风险?)

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online_moderator 爱卡网小编手机认证 实名认证 发表于 2021-11-19 10:08:00 | 只看该作者 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
p2p网贷如何控制风险?
你好朋友!货币基金很多都是保本型零风险的,例如最先起步的余额宝、理财通等等,但是货币基金的收益低于P2P理财,我个人推荐你试试最有名的P2P理财平台永银贷,这个平台是河北省首家资金托管平台,注册资金5000万,账户资金安全由资金第三方托管双乾支付保障,还有银行级风控团队,是国内最安全的P2P理财平台,收益十分可观。

P2P网贷应该怎么控制风险
在做p2p理财产品时,必须要多加防范其可能潜藏的风险,注意谨慎投资,不要贪图高利息收益,远离高利息平台。对于经常性进行投资理财的人群而言,注意分散投资是大家再熟悉不过的投资原则了,只有这样才能更好的保住本金。只要不把所有的资金全都放到一个地方的话,就能够有效降低p2p理财产品风险。但说起来简单,做起来难。特别是在P2P领域,分散投资不仅仅是把资金分成多份,还需多种投资策略的运用。
人们注意选择好的p2p理财平台的话,其平台会有比较好的风险控制团队,是可以有效的将平台的逾期和坏账率控制到最低,目的就是确保收益率。平台的透明度高,投资人能清楚的知道投资的钱进了哪个借款人手中,有什么用途,借款人还款能力如何,目的是为了确保投资收益率,确保资金不是被平台挪用等。
对于投资者们而言,要注意在投资前,将资金和资产两个所具备的风险点尽量降低,再结合平台的背景实力和发展状况,选择靠谱的真平台才能成为真正的受益者。
p2p网贷是如何把控风险的
这点我来回答你吧
1、银行存管,现在合规要求越来越严格了,资金必须做到银行存管,这样就能够避免公司跑路
2、风控体系,在借款人审核资质的时候,需要有一套严格的大数据风控体系,能够通过多种指标,分析这个人是否有能力还款,如果分析到有高风险,那么这个人就不能借到钱。
3、催收,虽然说国家现在不允许出现暴力的情况,但是有一个强大的催收团队,也是能够保证资金回款的。
4、保险承保,为了保证不出现资金要不回来的情况,很多情况下都会跟保险公司合作,这样就能够规避风险。现在很多产品都有这个的,可以了解一下。
请问一下P2P行业如何控制风险?
P2P行业风险主要在于平台所属公司的安全性。具体可查考如下

  职能明确的风控部门

  在信贷金融领域,根据不同借款额度,往往对应的是不同的风控审批手段。从业内看,超过100万以上的借款基本采用与银行相同的借款风控手段,实地真人考察,另外再加抵押物。而20-100万之间,可以用类似IPC的风控技术,没有抵押物,但较接近银行审核手段,不能集中化审核,容易导致审核标准不一。

  而P2P从本质上讲,更多应该是专注于1-20万之间的抵押借款,这是与银行、小贷和担保公司目前很难覆盖的领域,融易理财正是选择专注于这类型的借款客户开发。在这种模式中,风险管理采用总部集中式的数据化风控模式,从而解决审核标准不统一以及审核人员快速扩张需要依赖长期经验积累的问题。在总部风控部门设立方面,以爱钱进为例,主要分成三个部门:政策和数据分析部、风控审核部、催收部。

  政策和数据分析部下面分成三个主要部分:一是政策制定团队,包括确定目标人群、设计借款产品准入政策、核批政策、反欺诈政策、催收政策等,并固化到决策引擎系统和评分卡;二是数据挖掘分析,对逾期客户进行特征分析、产品盈利分析等;三是数据建模团队,根据数据挖掘,对逾期客户特征数据进行建模分析。政策和数据分析部的三个部门工作相互关联,工作成果是制定贷款产品政策,包括前端营销、中台审核、后台催收的各项政策制度。

  风控审核部主要包括初审部、终审部和稽核部,主要职责是审核判定借款人资料的真实性和有效性,结合决策引擎和评分卡等对客户做出是否核批的决定。催收部按照客户逾期时间长短,分为初催和高催,主要职责是根据催收评分卡和决策引擎,对逾期客户进行催收工作。

  小额分散原则

  有了职能清晰的风控部门,对于以点对点借款为主要模式的P2P而言,要控制平台整体违约率在较低水准,还要坚持“小额分散”的原则。

  先说一下“分散”在风险控制方面的好处,即借款的客户分散在不同的地域、行业、年龄和学历等,这些分散独立的个体之间违约的概率能够相互保持独立性,那么同时违约的概率就会非常小。比如100个独立个人的违约概率都是20%,那么随机挑选出其中2人同时违约的概率为4%(20%^2),3个人同时违约的概率为0.8%(20%^3),四个人都发生违约的概率为0.016%(20%^4)。如果这100个人的违约存在相关性,比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%,那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%(20%×50%=10%,而不是4%)。因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。

  “小额”在风险控制上的重要性,则是避免统计学上的“小样本偏差”。例如,平台一共做10亿的借款,如果借款人平均每个借3万,就是3.3万个借款客户,如果借款单笔是1000万的话,就是100个客户。在统计学有“大数定律”法则,即需要在样本个数数量够大的情况下(超过几万个以后),才能越来越符合正态分布定律,统计学上才有意义。因此,如果借款人坏账率都是2%,则放款给3.3万个客户,其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性,并且这100个人坏账比较集中可能达到10%甚至更高,这就是统计学意义上的“小样本偏差”的风险。

  对应到p2p网贷上,那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。这也是为什么包括人人贷、有利网以及融易进这些对风控要求较高的平台,坚决不做抵押类大额借款的原因。

  数据化风控模型

  除了坚持小额分散借款原则,用数据分析方式建立风控模型和决策引擎同样重要。小额分散最直接的体现就是借款客户数量众多,如果采用银行传统的信审模式,在还款能力、还款意愿等难以统一量度的违约风险判断中,风控成本会高至业务模式难以承受的水平,这也是很多P2P网贷平台铤而走险做大额借款的原因。

  可以借鉴的是,国外成熟的P2P比如LendingClub,以及都是采用信贷工厂的模式,利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系,根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。美国的专门从事信用小微贷业务的Capital
One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司,在金融海啸中,Capital
One公司也凭借其数据化风控能力得以存活并趁机壮大起来,现在已经发展成为美国第七大银行。

  简单点说,建立数据化风控模型并固化到决策引擎和评分卡系统,对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面:一是决策自动化程度的提高,降低依靠人工审核造成的高成本;二是解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题。在国内,目前包括人人贷、融易理财、拍拍贷都在积极推动数据化风控模型的建设,这也是监管层所乐于看到的。

  因此,除了小额分散的风控原则,P2P网贷风控的核心方法在于,通过研究分析不同个人特征数据(即大数据分析)相对应的违约率,通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系,来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度,并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中,来指导风控审批业务的开展。

  最后,回到P2P的社会效益这一原点问题上,P2P网贷是为了实现普惠金融的一个创新,它的初衷是让每个人都有获得金融服务的权利,能真正地把理财和贷款带到了普通民众的身边。P2P网贷的出现,填补了我国目前传统金融业务功能上的缺失,让那些被银行理财计划和贷款门槛拒之门外的工薪阶层、个体户、农村的贫困农户、大学生等人群也有机会享受金融服务。而服务这一庞大的群体,如何设计安全、合理的商业模式和恪守风控第一的准则,确保广大投资者的权益更应成为p2p行业从业者放在第一位思考的问题。

P2P网络借贷平台的风险防范措施有哪些
P2P网络借贷平台的风险防范措施:
1、明确民间借贷网络平台的法律性质。
2、建立起一个完善的征信体系。
3、构建一个多层次的监管体系。
4、采取非审慎性监管方式。
5、与民间借贷登记服务中心合作。
通过以上所介绍的5种风险防范措施,可以有效避免P2P网络借贷平台出现法律风险,从而有利于P2P网络借贷平台规范化、阳光化的发展。

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