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2018年 08月31日

建立一个相对完善的信用评分体系能有效减少P2P网贷爆雷风险

引言

近期中国P2P行业集体爆雷事件吸引了绝大部分融资者和投资者的眼球。凤凰网报道称:“ 61日至712日的42天内,全国共有108P2P平台爆雷,相当于每天爆雷2.6 [1] 这种爆雷的速度非常迅猛,波及的人群范围也很广,就像多米诺骨牌效应一样。

自2018年7月以来,截止到24号,中国P2P爆雷平台数量已达到了217个,与今年一月爆雷数量相当。

根据网贷之家对P2P停业及问题平台的统计显示,截止到2018年7月底,问题平台历史累计涉及的投资人数约为111.9万人(不考虑去重情况),占总投资人数的比例约为6.2%,涉及贷款余额约为777.6亿元,占2018年6月底行业贷款余额的比例约为7.7%。” [2]

iiMedia Research艾媒咨询) 也发布了中国P2P网贷爆雷情况:“2018年中国P2P网贷问题平台超过850多家,整体涉案金额超过8000亿元,波及用户规模超过1500万人;而爆雷的主要集中区在东部沿海一带。”[3] 与此同时,在美股上市的中国网贷公司也不同程度的收到了影响:“以7月10日美股收盘价为例,拍拍贷大跌11.84%,简普科技收跌9.54%,趣店收跌6.82%,宜人贷收跌5.56%。”[4] 

P2P行业爆雷现象除了源自其行业固有的管理经营模式缺陷,违规成本低,政府监管不力外,P2P网贷公司风控能力、鉴别客户风险能力的缺失,以及一个在行业范围内广为接纳的信用评分机制的缺位,是大部分P2P爆雷的更重要原因。

应充分借鉴美国信用评分机制—FICO信用分数

说到底,中国P2P网贷市场缺乏用来辨别投资者/融资者风险的可靠数据和行业标准。当融资者申请借贷时,P2P市场由于缺乏相关历史负债/违约等记录,所以为了不影响营收效率,大多数P2P公司选择凭借自己的主观判断来做出决定,这样就大大的增加了违约/坏账风险。中国P2P市场应积极借鉴美国征信系统的发展历程并及时建立一个相对完善的信用评分机制。在美国,信用记录/报告对美国人的生活影响越来越大,其主要影响了借贷产业——其中包含了抵押贷款,汽车贷款,信用卡申请,以及学生贷款等;同时记录也会被应用在租房审核,保险费评估,工作申请等多方面决策中。 [5] 对个人及小型企业的征信记录主要来自于三家互相独立的机构:Equifax,TransUnion,和Experian,这三者共同组成了美国消费者信用报告联盟(NCRAs)并且都生成FICO分数。20世纪50年代,Bill Fair, 一位工程师,和Earl Isaac,一位数学家,共同创立了Fair Isaac公司,并在1989年推出了FICO 信用评分系统。[6] 三大征信机构首先通过各个金融机构(银行,信用合作社,信用卡公司等金融机构),地方政府,公共记录,法院,第三方公司以及授信机构广泛搜集消费者记录,而后按照政府规定的Metro 2准则将数据进行标准电子化装录,最后再进行数据处理(例如借助FICO评分机制)并产出各式各样的信用产品,比如FICO分数,信用报告,或者Vantage信用分数。FICO分数仅仅是一个统称,其旗下按不同的金融分支分类,一共有16种FICO分数,例如FICO Auto Score 8 (汽车贷款),FICO Bankcard Score 5(旧版信用卡借贷)等,而FICO Score 9是现在最新分数系统,FICO Score 8 是当前使用最广泛的系统。[7] FICO分数非常受欢迎,“每年有近90%的出借人使用FICO系统来帮助他们做出与信用相关的投资决策,每年决策的数量高达数十亿。” [8] FICO 分数的跨度由300到850分,获取分数的基本前提是,至少有一个开户6个月以上的账户。FICO自己就拥有49种不同的评分模型。[9] 尽管官方并没有公开展示这些评分模型,但揭示了分数计算由5部分权重组成,如下图:

支付记录(35%),在这一部分里,坏账记录会在很大程度上削减个人信用分数。债务数额(30%), “如果过度使用信用额度,银行等金融机构可能会认定有过高的违约风险。” [10] 信用记录时间长度(15%), 一般来说,信用记录存在的时间越长,信用分数就会越高,但不绝对。综合信用(10%),信用分数一般会考虑将你的信用卡,零售账户,分期贷款,房屋抵押贷款等账户进行混合来测评信用分数。[11] 新申请信用(10%),短时间内频繁申请新信用账户会被认为具有更高的风险。一些会消极影响FICO分数的因素及真实案例如下:

以FICO 分数780为例,债务清偿后分数会直接下降到665,超过30天逾期付款,分数直接下降到680;汽车贷款年利率也从6.99%上升至9.69%,每月偿还金额上升了25.97美金;抵押房贷年利率从4.875%最高上升至5.75%,每月偿还金额最高上升至1135.58美元。相比较之下,680虽然在清偿后最高仅仅会下降了70分,但汽车贷款利率却最高上升至13.79%,每月多支付了41.29美金;而抵押房贷则相对稳定,最多只向上浮动了0.5%。明显不同的是,在这两种违约后,680分的用户后续信用卡申请直接被拒绝。

各类失信行为对FICO分数的影响

失信种类

如果你的分数是680

如果你的分数是780

信用卡透支

减少10-30分

减少25-45分

30天支付逾期

减少60-80分

减少90-110分

债务清算

减少45-65分

减少105-125分

丧失抵押品赎回权

减少85-105分

减少140-160分

破产

减少130-150分

减少220-240分

由此可见,在美国无论你处于哪个信用分数区间,失信的成本都很高,这在很大程度上减少了失信几率。而在中国,信用在很多人看来,仅仅是作为一种美德来主动约束双方的交易,而不是一种商品或社会标准。即使一方不讲信用并且违约,也很少有信用机构对其做出严厉惩戒,更多的只是受到人们的口头谴责,由于在中国失信带来的收益远高于失信成本,所以这种低成本的违约就造成了失信普遍现象。同时相对完善的征信系统和信用评分机制的缺失,也让不少P2P网贷公司无法更深度获知申请人的债务风险情况,无法对其进行风险评级分类,并最终导致P2P爆雷普遍。直到2015年初,中国人民银行才发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,芝麻信用等评分系统才开始建立。截止到2017年4月,“同意8家社会机构开展个人征信业务以来,至今已两年多了,但个人征信牌照仍未下发;中国人民银行征信局局长万存知日前表示,这8家机构目前没有一家合格。”[12]        

信用报告

“NCRAs中每一个征信机构都拥有超过2亿人的信用报告,而且数据来源于大约10,000个数据供应商;以月份计算的话,这些供应商每月提供了超过13亿个账户的信用信息。” [13] 虽然美国每一个征信机构的信用报告/格式都不尽相同,但是所有的信用报告基本上都包含下列4大类信息:

  1. 个人信息:包含了名字,家庭住址,出生日期,社安号,雇佣信息等用来识别你个人的信息,但是这一类信息不被用于信用分数计算。[14]
  2. 贷款记录:贷款公司会记录一些信息,例如账户种类(银行卡,汽车贷款,房贷等),开户日期,信用卡额度,贷款额,账户资产负债表,以及历史支付记录。[15]
  3. 信用申请:信用申请部分包含了在两年内接触过你的信用报告的人或机构记录。分为自愿申请,即主动申请信用,和非自愿申请,即借方机构查询信用报告以决定是否通过认证。[16]
  4. 公共记录采集:征信机构也搜集来自当地州,郡县法院的记录,以及未兑付交易记录。一些公共信息则包括破产与民事诉讼。[17]

信用分数的应用

信用分数以信用报告为基础。尽管大多数美国银行与贷款机构都声称没有最低FICO分数限制,但是事实却是信用分数越高,申请贷款成功率越高,借款利率越低。美国绝大多数信贷机构在用信用分数决定利息率时,通常做法是一刀切,即如果最低要求是620,619分也不会通过申请,虽然这种做法很决绝,但确实在初步有效的过滤了高风险人群。以美国宾夕法尼亚州的信用合作社,Lanco Federal Credit Union为例,它在确认个人贷款利率上遵循FICO分数至上原则,如下表:

FICO 分数

Interest Rate (年化利率)

750分以上

8.99% APR

700-749分

9.99% APR

660-699分

11.99% APR

620-659分

15.99% APR

低于620分

17.99% APR

根据Value Penguin公司整理的2018年全年个人贷款实际平均利率(下图)显示:

达到出色级别(720-850)的个人贷款平均利率为10.3%-12.5%,良好级别(680-719)为13.5-15.5%,一般级别(640-679)为17.8-19.9%,最差级别(300-639)为28.5%-32.0%。由此观之,美国信贷行业高度依赖FICO评分标准来对申请人进行信用风险评级,这种专业的评分标准也让各国信贷行业在审批贷款时更有效率,更好的规避违约/欺诈风险。例如,在FICO的帮助下,中国银行在开发信用系统方面减少了75%的时间;Cooperative Bank每项应用的效益提高了45%;National Australia Bank在搜集用户信息方面效率提高了300%;Santander银行减少了50%逾期账户;Bancomer减少了70%的欺诈损失。[18] 除此以外,美国信贷行业通常使用债务-收入(DTI)比率来评估借款人的负债情况,即查看其每月债务支出与房产支出之和占每月税前收入的比重;通常来说,贷方通常将DTI比率设置在45%,在某些特殊情况下设置在35%,50%或更高对贷方意味着借方无法偿还本金的可能性非常高。[19]

在美国房产抵押贷款方面,FICO分数也是衡量申请人利率高低的重要指标。下图是Fannie Mae(房利美)依照信用分数制定的30年抵押房贷比率表。

如果借方人的信用分数高于740分,当LTV(贷款价值比)低于95%时,贷款利率仅有0.25%,最高也不过0.75%。在同等情况相比较之下,620-639分数之间,贷款利率则高达3.25%。二者相差3%,如果贷款额度为40万美金,每年的费用差价约在12,000美金。综上所述,在美国信贷行业中,这种在大量的研究,考察,实践,推广下产生的商品信用产物,中国信贷行业应该予以借鉴并在全行业进行推广,因为在当前,中国的信用评分还很混乱,而且缺乏一套整体的信用评分机制。

在大环境下,当前P2P行业的竞争非常激烈,中小型P2P公司要在面对银行以及大型P2P公司挤压下的市场缝隙中生存非常艰难。基本上如果客户的信用记录说的过去就予以放贷,他们实际上也是这么做的,而且大多数这种信用审核评估是主观上的,而不是系统数据上的。另外,大部分中小型P2P公司没有时间和财力来开发信用评分系统,即使有,其开发的信用评分系统效率和准确性也是很低的,标准在整个P2P行业里也是不统一的。这种不深究客户信用记录、不精确分类客户风险并进行放款的行为,暗示了P2P行业风控能力的缺失,这将会是P2P行业甚至是整个中国信贷市场潜在的定时炸弹。

在这个弱币驱逐良币的时代,为了尽可能的开发新客户源,一些原本良性的P2P公司也加入到了这淌浑水里,但是他们却很少考虑净利润与坏账之间的关系。中信证券在对某知名P2P上市公司(以下简称“公司”)的分析中指出:“公司成本结构为:借款人成本30%,投资人成本8.5%,计提风险准备金8%,净收入约14%,减去获客成本8%(其中线上成本2%,线下成本6%)、运营成本3%,净利润为3%,而3%的净利润率对坏账率非常敏感;这家P2P公司已累积了200万借款用户,具有中国最大的黑名单和白名单,其中黑名单数量达几十万人。”[20] 网贷之家:“P2P行业平均坏账率在8%左右,逾期率更是超过20%;某知名平台房易贷负责人说,“目前大多数平台都是以新的融资来掩盖坏账,一旦平台融资额下降,不可避免会出现流动性问题。预计未来几年时间内,90%的平台会关门或者倒闭。” [21] 这家上市公司公开财报显示,它利用自己开发的信用系统将贷款利率分成了4个等级(A, B, C, D),如下图:

值得一提的是,这家P2P公司的主要收入来源于交易费和服务费。借款利率与贷款利率都在10%-12%之间,但是交易费用却随着等级的下降而上升。以C级客户为例,33.5%的年化利率由两部分组成,即利息加交易费。而D类用户则一共需要支付39.5%的费用。假设D类债务人贷款期限为一年,则到期后需要支付39.5%的利息,这按法律来说是一种高利贷。《借贷案件适用法律若干问题的规定全文》中第26条规定:“民间借贷利率高于24%以上的可称为高利贷,根据最新规定,年利息24%以内的国家法律予以保护;年利息大于24%,小于等于36%的,这部分为自然债权,也就是国家法律上不保护,但是承认可以有这个债权;年利息超过36%的部分,国家不予承认,不予保护,属于非法部分;高利贷是指索取特别高额利息的贷款,借贷双方约定的利率超过年利率24%应界定为高利借贷行为。”[22] 另外,D类用户如何才能偿还39.5%的利息,或者换一种问法,D类用户做什么样生意才能覆盖如此之高的利息?当借款人无法偿还本利时,自然要去别的P2P平台借贷以填补空缺,最后雪球越滚越大,坏账几率也就越来越高。网贷之家统计:自2015-2016年间,这家公司的D类用户占比从81%上升至84%,C类用户占比也有上升的趋势,而A类用户基本消失。如下图:

由此可见,投资人的钱有绝大一部分可能出借给了信用不好的那一类人,如果这一类信用不好的人无法偿还债务,投资人的钱就打水漂了。让我们再来看看其坏账率(如下表)。根据这家公司2018年第一季度公开财报:截止到2018年3月底,自2015年发行的债务,净坏账率为9.7%,相比2017年末统计的9.3%提高了0.4%;而自2016年发行的债务截止到2018年3月底,其债务净坏账率为7.4%,比起2017年末统计数据5.9%,提高了近1.5%。[23] 如果按等级划分,2014-2015年末,A类用户坏账率从4.8%增长至5.7%,B类用户坏账率从6.8%增长7.6%,C类用户坏账率截止到2015年末为10.1%,D类用户坏账率从6.6%增长到8.5%。“比较有意思的是:按照其公司的分类标准,D、C、B、A级的借款用户坏账率应该是依次递减的,但事实上,在2015年Q4,2016年Q1和2016年Q2,A类用户的坏账率都高于D类用户的坏账率,差别最大的是2015年Q4,信用最好的A类用户坏账率为2.4%,比信用最差的D类用户坏账率高出了1%,另外从2016年Q3的数据看,跟D级用户比起来,C类用户的坏账率也依然高出了1.4%。” [24] 这反映出了这家公司信用评级的使用非常混乱。虽然从2016年到2017年6月各类用户的坏账率有了非常大的下降,但是如果我们比照2016年同期各类坏账总数我们就能发现A类用户坏账数额下降了,放款总额上升了,

所以坏账比率下降了。B类用户坏账数额上升比率(734%)高于放款总额上升比率,故而坏账比率上升。而C, D类用户的坏账数量都有不同数量的攀升,例如C类坏账增加了738,000 RMB,D类坏账增加了5,731,000 RMB。从变化图表上我们也可以看到,2017年第1,2,3季度的坏账率也逐月增加。我们可以推测出,坏账违约的高峰期一般在一年半左右的时间里。 

截止到2017年底,这家公司已发放约价值414亿人民币的贷款,如果按照行业平均8%的坏账率计算的话,则其坏账总数约为33亿人民币,除去其自有的风险准备金6.3亿人民币,则它还有约27亿的风险准备金空缺。如果C类和D类用户违约率增加至15%及以上,或者再一次发生2016年8130万元的组织性诈骗,那么公司将会面临巨大的风险。我们肯定这家公司在规避风险上所做出的积极努力,但它作为P2P行业的先锋都面临如此大的考验,想必其他中小型P2P公司的日子也不会很好过。中国整个P2P行业当务之急是如何合规,合理,准确,高效的评定不同类用户的信用风险等级,这就需要大量的数据采集与分析。如果P2P行业能在政府的引导下在信用评定方面立下标准,我们相信P2P行业未来爆雷事件几率和影响范围将会减少很多。

结语

中国P2P网络信贷行业集体爆雷事件不是偶然,而是多方面原因下的必然结果。从大方向来说,中国在整个P2P行业乃至整个信贷行业缺少一个共同的信用评分体系,这种体系的缺失造成了P2P市场风险评估的混乱。同时,这在信用评定,风险分级问题上让公司没有标准可循。中国政府应该在这个过程中起到积极导向的作用,预见潜在的信用风险,完善征信漏洞,为整个P2P行业制定底线以及行业规范,并促进P2P行业健康可持续发展。我们应该在政府的指引下积极借鉴西方的信用评分机制,取其精华,去其糟粕,并依照我国的国情开发出一套适合于我们自己的,合理的,更健全的信用评分机制。如此,相信在未来,P2P行业集体爆雷几率将大大缩减,相信中国网贷市场在未来也会迎来一个春天。

作者:中欧财富管理研究中心 尹文强 芮萌

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