拍拍貸的模式分析

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 拍拍貸的模式分析一、出借人自擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)模式 (一)代表平臺(tái)：拍拍貸(二)平臺(tái)運(yùn)作模式：拍拍貸的運(yùn)作模式屬于典型的線上P2P借貸模式，借款人發(fā)布借款信息，多個(gè)出借人根據(jù)借款人提供的各項(xiàng)認(rèn)證資料和其信用狀況決定是否借出，網(wǎng)站僅充當(dāng)交易平臺(tái)。(三)平臺(tái)收益來(lái)源：網(wǎng)站收益主要以成交服務(wù)費(fèi)為主，服務(wù)費(fèi)為成交金額的2%-4%，其他費(fèi)用為充值手續(xù)費(fèi)和提現(xiàn)手續(xù)費(fèi)。(四)平臺(tái)審核方式：拍拍貸審核方式基本以線上審核為主，對(duì)用戶提交的書(shū)面資料的掃描件或電子影像文件進(jìn)行形式上審查。對(duì)用戶提交的書(shū)面資料的內(nèi)容與其申報(bào)的信息的一致性審查。(五)不良貸款處理：A、方式一：根據(jù)預(yù)期的天數(shù)，網(wǎng)站采取不同

2、的措施，比如逾期90天后，拍拍貸將所有資料，包括用戶曝光信息。根據(jù)不同地區(qū)不同用戶的情況，借出人可以進(jìn)行法律訴訟程序或者找催收公司進(jìn)行催收。拍拍貸將配合借出人提供法律咨詢支持。B、方式二：平臺(tái)專項(xiàng)撥款建立“風(fēng)險(xiǎn)備用金”，用于償付投資人的投資損失，以實(shí)現(xiàn)100%本金保障。但需滿足以下條件：1、投標(biāo)50個(gè)列表，100%本金保障。2、投標(biāo)列表需滿足：每筆借款的成功借出金額小于5000元且小于列表借入金額的1/33、當(dāng)列表壞賬總金額大于收益總金額時(shí)，3個(gè)工作日內(nèi)賠付差額。4、有效期為2014年7月4日至2015年1月3日。(六)逾期率：2013年為1.52%。(七)研究結(jié)論1、拍拍貸模式是最直接的P2

3、P模式，不參與借款交易，只提供網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)；2、借款利率由雙方根據(jù)資金市場(chǎng)競(jìng)合決定，拍拍貸設(shè)定最高的法定借款利率；3、拍拍貸根據(jù)借款人提供的各項(xiàng)信息進(jìn)行線上審查，并不保證信息的真實(shí)性，只是對(duì)比各項(xiàng)資料，存在較大的風(fēng)險(xiǎn)；4、借款無(wú)抵押、無(wú)擔(dān)保，借出人面臨著較大的信用風(fēng)險(xiǎn)；5、如果出現(xiàn)逾期或不良，拍拍貸整體原則是不承擔(dān)本金和利息的補(bǔ)償，完全由借出人自己承擔(dān)；總體來(lái)看，拍拍貸適合于小額貸款，借出人承擔(dān)的信用風(fēng)險(xiǎn)特別高，一旦出現(xiàn)逾期或者不良，只有依靠自身追款或承擔(dān)損失，拍拍貸不承擔(dān)任何責(zé)任。無(wú)抵押無(wú)擔(dān)保模式典型代表：拍拍貸運(yùn)作模式：國(guó)內(nèi)較典型，采用競(jìng)標(biāo)方式實(shí)現(xiàn)在線借貸過(guò)程。利率由借款人和競(jìng)標(biāo)人的供需市

4、場(chǎng)決定，一般在15%上下。網(wǎng)站僅充當(dāng)交易平臺(tái)。審核方式：對(duì)借款人提交的書(shū)面資料的掃描件進(jìn)行形式上審查，并根據(jù)提交的書(shū)面材料對(duì)其申報(bào)的信息的一致性進(jìn)行審查。保障方式：根據(jù)逾期的天數(shù)，采取不同的措施，如逾期90天后，將所有資料，包括借款人曝光信息。出借人可以進(jìn)行法律訴訟程序或者找催收公司進(jìn)行催收。優(yōu)勢(shì)：（1）競(jìng)標(biāo)方式使得借款人和出借人有較大的交易自由。（2）規(guī)定借款人按月還本付息。還款壓力小，風(fēng)險(xiǎn)也小。（3）信用審核引入社會(huì)化因素。缺陷：雖然有黑名單公開(kāi)曝光，但并不賠償出借人的經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)于逾期不還的情況，拍拍貸只退還出借人手續(xù)費(fèi)，所以資金回收的潛在風(fēng)險(xiǎn)只能由出借人自行承擔(dān)。作為國(guó)內(nèi)最早的P2P公

5、司，拍拍貸一直堅(jiān)持著借款人和投資人兩方全部來(lái)自線上的輕資產(chǎn)模式。1、拍拍貸網(wǎng)站界面很土很山寨，不像是互聯(lián)網(wǎng)公司出來(lái)的“具備互聯(lián)網(wǎng)思維”的人做出來(lái)的產(chǎn)品。2、拍拍貸的人均投資金額和平均每標(biāo)金額都很低，從網(wǎng)上實(shí)際情況來(lái)看，每筆投資金額在數(shù)百元到數(shù)千元，如果平均每人投資金額1.39萬(wàn)的統(tǒng)計(jì)沒(méi)錯(cuò)，那么拍拍貸的鼓勵(lì)分散投資的一系列措施還是起到了一定效果。拍拍貸更是普惠金融的代表。3、由于是借款人全部來(lái)自于線上，因此拍拍貸上面借款人有些“淘寶化”，顯得比較“山寨”（稱謂和頭像等），至少筆者是不放心把錢(qián)投給拍拍貸平臺(tái)上的借款人的。4、既然是純線上模式，那么借款人更容易遭到懷疑，在這樣的情形下，拍拍貸對(duì)借款人

6、信息的披露竟然不是很完備。5、拍拍貸可以基于自己投資的金額在平臺(tái)上借款，一定程度上增加了流動(dòng)性，但是沒(méi)有二手債權(quán)交易平臺(tái)。6、拍拍貸純線上風(fēng)控模式對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求非常高，基于目前可獲得的信息，難度還是很大的。7、如果央行準(zhǔn)許P2P錄入個(gè)人征信系統(tǒng)，那么對(duì)拍拍貸這類純線上模式P2P將是重大利好。數(shù)據(jù)模式2000多個(gè)維度，工作、生活、消費(fèi)、消費(fèi)習(xí)慣、（民眾情緒指數(shù)、網(wǎng)站的顧客評(píng)論、求職網(wǎng)站等）風(fēng)控：大數(shù)據(jù)減少人工21世紀(jì)：拍拍貸2.0版的風(fēng)控模型的工作原理是什么？張俊：這套模型用以評(píng)估用戶當(dāng)前的信用狀態(tài)，將給每個(gè)借款人打出當(dāng)前狀態(tài)的信用分，信用分會(huì)預(yù)測(cè)從現(xiàn)在開(kāi)始后3個(gè)月內(nèi)該借款人的信用狀態(tài)。在

7、此基礎(chǔ)上，使用個(gè)人的信用分，結(jié)合新發(fā)標(biāo)的信息，打出對(duì)于每個(gè)標(biāo)的6個(gè)月內(nèi)逾期率的預(yù)測(cè)。信用分所使用的信息維度可分為三類：一是，用戶的基本信息，如性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況等。二是，互聯(lián)網(wǎng)信息，比如微博、Qzone，以及登錄拍拍貸的各種行為數(shù)據(jù)等。三是，用戶的歷史借款和還款記錄。21世紀(jì)：相比1.0版風(fēng)控模型，2.0版有哪些進(jìn)步？張?。号呐馁J風(fēng)控的基本思路是，基于一些假設(shè)來(lái)判斷借款人的信用資質(zhì)，并在不斷積累數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，逐漸提高假設(shè)和模型的精確性。比如我們假設(shè)女性比男性的信用程度更高，已婚的比未婚的信用程度更高，有小孩的比沒(méi)有小孩的信用程度更高等。通過(guò)這些經(jīng)驗(yàn)，我們逐漸知道哪些假設(shè)是靠譜的，哪些假

8、設(shè)是不可靠的。然后做分析，找到影響一個(gè)人守信、違約的因子。比如影響一個(gè)人的學(xué)歷權(quán)重占百分之多少，婚姻狀況占百分之多少，通過(guò)這樣的分析，有了模型的內(nèi)在邏輯，可以進(jìn)一步進(jìn)行信用評(píng)分。早期風(fēng)控更多是Case By Case的分析。模型1.0采用了回歸方式，設(shè)定一些因子，進(jìn)行定性和非定性的分析，判斷因子的顯著性。通過(guò)大量交易，我們發(fā)現(xiàn)了好樣本，壞樣本，以及介于二者之間的樣本。模型2.0則基于此對(duì)人群進(jìn)行了細(xì)分，有近十個(gè)群體維度。1.0版更多評(píng)估靜態(tài)因子，2.0版加入大數(shù)據(jù)形成的影響因子。1.0版有4個(gè)子模型，2.0版增加到18個(gè)，對(duì)人的判斷更準(zhǔn)確。21世紀(jì)：所以這是一個(gè)在假設(shè)基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化假設(shè)的過(guò)程。

9、大數(shù)據(jù)形成的因子，主要有哪些？張?。嚎梢耘e幾個(gè)例子來(lái)說(shuō)明。第一，通過(guò)拍拍貸自主研發(fā)的搜索引擎，對(duì)借款人的網(wǎng)絡(luò)行為軌跡進(jìn)行捕捉。比如，在女性論壇上“求包養(yǎng)”的行為，系統(tǒng)視為高風(fēng)險(xiǎn) 。第二，鼓勵(lì)借款人將賬號(hào)與微博、Qzone等社交網(wǎng)絡(luò)帳號(hào)關(guān)聯(lián)。我們發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)粉絲數(shù)50是分界線，50以上和以下會(huì)呈現(xiàn)不同的違約率，50以上的違約率可能只有50以下違約率的1/3。粉絲中大V數(shù)量的多寡，每天轉(zhuǎn)發(fā)微博條數(shù)等，都會(huì)呈現(xiàn)不同的特征。第三，投資人登錄拍拍貸網(wǎng)站的習(xí)慣。我們發(fā)現(xiàn)，凌晨?jī)牲c(diǎn)之后上網(wǎng)的借款人違約率是之前的兩倍多。第四，填寫(xiě)速度。正常借款人填寫(xiě)信息平均耗時(shí)3分鐘，那些填寫(xiě)時(shí)間不足1分鐘或者超過(guò)5分鐘，以及

10、填寫(xiě)過(guò)程中不斷修改的借款人，違約概率更高。21世紀(jì)：包括靜態(tài)的性別、年齡、婚姻，以及來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的上述因素，對(duì)單個(gè)借款人，2.0版會(huì)評(píng)估到多少個(gè)類似指標(biāo)？張?。浩骄?00個(gè)，最多的情況有2000個(gè)。21世紀(jì)：2.0版風(fēng)控模型會(huì)直接給出審貸意見(jiàn)嗎？張?。菏紫?，2.0版風(fēng)控模型會(huì)形成對(duì)借款人的信用評(píng)分。然后，模型會(huì)有一個(gè)“同意”、“拒絕”和“無(wú)法自動(dòng)處理”的審核意見(jiàn)。最后，借款金額和利率與信用評(píng)分相關(guān)。21世紀(jì)：2.0版風(fēng)控模型無(wú)法自動(dòng)處理的借款請(qǐng)求，是否會(huì)轉(zhuǎn)入人工審核？這個(gè)比例有多高？張?。涸谠缙诘臉I(yè)務(wù)實(shí)踐中，百分百的借款申請(qǐng)會(huì)經(jīng)過(guò)人工審查。2.0版模型能獨(dú)立完成約70%的借款審查，不再需要人工參

11、與。審貸小組同事內(nèi)心糾結(jié)、處境尷尬，因?yàn)樗麄兣ぷ鞯哪繕?biāo)，是讓自己“失業(yè)”。21世紀(jì)：2.0版風(fēng)控模型拒絕的借款人，人工還會(huì)復(fù)核嗎？張?。簩徺J小組不會(huì)看。但用戶體驗(yàn)小組會(huì)定期看，找出其中是否有誤判，對(duì)模型的進(jìn)一步研究提供反饋意見(jiàn)。也有用戶致電，對(duì)借款被駁回提出質(zhì)疑，這種情況我們會(huì)增加人工審核的環(huán)節(jié)。第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)解密拍拍貸的風(fēng)控術(shù)，7年的數(shù)據(jù)積累、18個(gè)信用評(píng)估模型、2000多個(gè)風(fēng)控維度，看P2P如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)。解密拍拍貸風(fēng)控術(shù)鎖定消費(fèi)貸款市場(chǎng)拍拍貸提供的數(shù)據(jù)顯示，目前其網(wǎng)站已有300萬(wàn)注冊(cè)用戶，2013年全年的交易額為10.5億元，今年僅上半年該平臺(tái)的交易額就已達(dá)到12億元。盡管增勢(shì)迅猛，但

12、作為一家“老牌”平臺(tái)，拍拍貸的交易量與同業(yè)相比依然顯得有些“寒酸”。在拍拍貸CEO張俊看來(lái)，這主要與拍拍貸的市場(chǎng)定位和風(fēng)控模式相關(guān)?！氨M管我們?cè)O(shè)定的借款額度是300050萬(wàn)元，但事實(shí)上，絕大多數(shù)客群的消費(fèi)額都在3000到5000元之間?！睆埧「嬖V第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)記者，沒(méi)有選擇小微企業(yè)貸款這個(gè)市場(chǎng)，一是因?yàn)樵撌袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，包括銀行、小貸、擔(dān)保、典當(dāng)、大多數(shù)P2P等都鎖定這個(gè)市場(chǎng)，而P2P借貸平臺(tái)無(wú)論是在資金成本還是債權(quán)開(kāi)發(fā)方面都沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì)?！岸诙c(diǎn)則在于，目前絕大多數(shù)的小微企業(yè)主年齡都超過(guò)45歲，并非互聯(lián)網(wǎng)的主要使用群體。而作為一家完全依賴線上風(fēng)控的平臺(tái)，我們建立的模型對(duì)于缺乏互聯(lián)網(wǎng)行為的這類借

13、款人并不適用?！睆埧》Q。零壹數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2013年，拍拍貸全年54993筆借款中，超過(guò)87%的借款在1萬(wàn)元以下。而到今年，單筆借款數(shù)字還在繼續(xù)下降。據(jù)張俊介紹，今年拍拍貸的單筆平均貸款約為6000元。從風(fēng)控角度而言，張俊表示，單筆超過(guò)50萬(wàn)元的貸款很難用純線上的手段把控風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際操作中，平臺(tái)上數(shù)萬(wàn)元的“大額”貸款主要針對(duì)網(wǎng)店，基于他們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。在行業(yè)規(guī)模繼續(xù)高歌猛進(jìn)的2014年，拍拍貸卻開(kāi)始考慮下調(diào)業(yè)務(wù)目標(biāo)?！澳瓿醵ǖ氖?0億60億元，后來(lái)調(diào)整至30億元?！睆埧”硎?，放慢步調(diào)基于兩方面原因：一是征信系統(tǒng)升級(jí)后需要調(diào)試測(cè)試，確保風(fēng)控模型的有效性；二是調(diào)整用戶結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步“下沉

14、”。2000多個(gè)風(fēng)控維度在張俊看來(lái)，拍拍貸成立7年，他們做的最重要的一件事就是建立了自己的征信系統(tǒng)?！斑@個(gè)過(guò)程是煎熬的，需要投入大量的時(shí)間和資金。2010年以前基本沒(méi)什么業(yè)務(wù)，直到2010年8月才達(dá)到盈虧平衡?！睋?jù)他介紹，經(jīng)過(guò)7年的數(shù)據(jù)積累和反復(fù)修正，拍拍貸已經(jīng)建立了一套完整的風(fēng)控流程，分為三個(gè)系統(tǒng)：反欺詐系統(tǒng)、信用評(píng)級(jí)系統(tǒng)模型和基于信用評(píng)級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型?！耙孕庞迷u(píng)級(jí)為例，拍拍貸建立了18個(gè)非常詳細(xì)、復(fù)雜的模型。根據(jù)借款人的基礎(chǔ)信息，平臺(tái)會(huì)選擇一個(gè)適合的模型對(duì)其進(jìn)行信用評(píng)估。在這個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型中，其維度達(dá)2000多個(gè)，一個(gè)人的參考因子平均有400多個(gè)?！睆埧》Q。具體來(lái)看，張俊告訴本報(bào)記者

15、，傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)在衡量一個(gè)人的信用時(shí)會(huì)包括基礎(chǔ)信息、社會(huì)關(guān)系、負(fù)債情況等七八十個(gè)維度，但拍拍貸除此之外會(huì)通過(guò)自己的搜索引擎技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)上搜集更多碎片化的信息。張俊舉例說(shuō)明：“有的借款人各方面指標(biāo)都很好，信用評(píng)估的結(jié)果也很好，但我們發(fā)現(xiàn)他曾經(jīng)在賭博論壇里發(fā)表言論，那么他就可能存在賭博的不良嗜好，對(duì)我們而言，這樣的借款人就是高風(fēng)險(xiǎn)?！备鶕?jù)中國(guó)P2P借貸服務(wù)行業(yè)白皮書(shū)(下稱白皮書(shū))，大數(shù)據(jù)征信的主要特征在于基于多樣化、大體量的異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的行為習(xí)慣進(jìn)行全方位、綜合性的分析，以期得到更加精確的信用評(píng)估結(jié)果。白皮書(shū)顯示，目前來(lái)看，大數(shù)據(jù)征信使用的數(shù)據(jù)涵蓋傳統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)、消費(fèi)/財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、身份數(shù)據(jù)、社交

16、/經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，乃至日?；顒?dòng)數(shù)據(jù)、特定/不特定場(chǎng)景下的行為數(shù)據(jù)，“一切數(shù)據(jù)皆為信用數(shù)據(jù)”?！安粩鄶U(kuò)大的客群和數(shù)據(jù)讓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型日益豐滿，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)調(diào)整的過(guò)程?！睆埧「嬖V第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)記者，例如隨著微博的興起，包括粉絲的數(shù)量、發(fā)布的內(nèi)容、社交的網(wǎng)絡(luò)等都被納入了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中?！拔覀儼l(fā)現(xiàn)一些有趣的規(guī)律，就微博來(lái)看，50個(gè)粉絲是一個(gè)界限，50個(gè)粉絲以上的信用程度比50個(gè)粉絲以下的信用程度要高很多。還有就是每天微博的發(fā)送量，3條以上和3條以下的信用度也差別很大?！彼e例稱。更低的運(yùn)營(yíng)成本在中國(guó)，絕大多數(shù)的P2P借貸平臺(tái)都將線下渠道嵌入了平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)中，用傳統(tǒng)的貸審方式來(lái)彌補(bǔ)大數(shù)據(jù)征信的不足。然而，隨著行業(yè)競(jìng)

17、爭(zhēng)的加劇和業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，線下“戰(zhàn)線”布局的高成本也令不少P2P借貸平臺(tái)叫苦不迭。張俊認(rèn)為，布局線下除了成本還有管理問(wèn)題，而平臺(tái)的業(yè)務(wù)規(guī)模也直接與線下團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)拓展能力掛鉤?！凹兙€上的優(yōu)勢(shì)正在逐漸顯現(xiàn)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的方式，我們覆蓋了全國(guó)600多個(gè)縣中的400多個(gè)?！迸c此同時(shí)，在張俊看來(lái)，目前大多數(shù)的P2P公司通過(guò)強(qiáng)調(diào)定價(jià)能力、多收費(fèi)以及資金池的方式，來(lái)獲取利潤(rùn)。但這種方式隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和監(jiān)管的發(fā)生，都將變得不可持續(xù)。這也是他之前“95%的P2P企業(yè)會(huì)死掉”的判斷邏輯來(lái)源。張俊分析稱，平臺(tái)的收費(fèi)能力將從35%逐步下降到20%左右，那么在那個(gè)時(shí)候，你的利潤(rùn)公式就會(huì)變成：利潤(rùn)=收入(18%20%)-資金成本(10%12%)-運(yùn)營(yíng)成本(8%10%)0，這種商業(yè)模式是無(wú)法持續(xù)的?！岸呐馁J定位于平臺(tái)，投資者的收益本身來(lái)自于借款人。投資者的收益公式為：收益=借款人愿意付出的總成本(18%20%)-平臺(tái)收費(fèi)(4%)-壞賬率(1.5%2%)=12%14.5%?！睆埧》Q。他認(rèn)為，這個(gè)過(guò)程中，拍拍貸這種商業(yè)模式的優(yōu)勢(shì)就會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)，拍拍貸可以將運(yùn)營(yíng)成本降低到2%以下，而且隨著用戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大，成本的優(yōu)勢(shì)會(huì)更加明顯。此外，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，依賴大數(shù)據(jù)不僅可以辨識(shí)風(fēng)險(xiǎn)，降低運(yùn)營(yíng)成本，更重要的是可以更精確地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)