互联网金融行业信用风险几何.ppt

近年来 各类互联网金融公司大量涌现 在拓宽居民 企业投融资渠道 推进普惠金融 提高金融体系效率等方面起到了积极作用 但是 互联网金融业在信息不对称 信用等方面 也是风险事件高发 信用风险问题之现状当 前我国互联网金融信用风险问题主要表现在两个方面 一是互联网金融问题平台占比较高 网贷之家 2015年中国网络借贷行业年报 显示 2015年全国问题P2P平台数量达896家 是2014年的3 26倍 占全部平台数量的34 5 即3家平台中就有1家有问题 零壹财经 2015年中国互联网众筹年度报告 也显示 2015年全国问题众筹平台数量达84家 占全部平台数量的23 在众多的互联网问题平台中 以 泛亚日金宝 和 钰诚e租宝 最为突出 引起了广泛的社会关注 其中 泛亚日金宝 事件导致22万投资者450亿元资金无法兑付 e租宝 事件导致90万投资者的500多亿元资金受损 给投资人造成了巨大 损失 二是互联网金融坏账率较高 零壹财经在 2016中国互联网 不良资产处置调查报告 发布会上发布的数据显示 2015年年末 全国P2P平台的坏账规模在425亿 638亿元 而同期全国网贷行业贷款余 额为4395亿元 按此计算 2015年年末全国网贷行业的坏账率在9 6 14 5 之间 信用风险高之不利影响其一 背离互联网金融行业的初衷 互联网金融本身是希望通过建立投资者与融资者直接联通的平台 拓宽企业和居民的投融资渠道 缩短融资链条 提高金融市场效率 实现普惠金融 进而解决小微企业融资难 融资贵等问题 但现实的情况是 很多互联网金融平台背离了初衷 借着行业缺乏监管之机野蛮生长 发布虚假 标的 自融 构造资金池 最后沦为庞氏骗局 不仅没有实现投资者和融资者之间的双赢 而且还使投资者蒙受较大损失 对于解决小微企业融资难 融资贵问题更是作用有限 与当时的初衷渐行渐远 其二 影响大众对互联 网金融行业的认知 互联网金融风险事件高发使得公众对行业的认知出现了偏差 将互联网金融公司认为是 非法集资 金融诈骗 的代名词 不能再科学 客观地看待全行业 在这种认知下 部分规范经营的互联网金融平台 也会受到波及 因为在信息不对称的情况下 即使某些平台规范经营 也会由于公众的偏见和恐慌而出现挤兑 出现兑付困难的流动性危机 导致正常经营的停业或退出 进而影响全行业的健康发展 其三 制约行业融资成本 的降低 由于互联网金融信用风险较高 存在着较高的风险溢价 通过互联网金融平台融资的企业和个人 必须提高利率才能覆盖投资者面临的信用风险 从根本上使得通过互联网金融业态降低企业融资成本的初衷难以实现 其四 影响地区金融稳定 由于信用风险高发 互联网金融平台无法有效降低信用风险 互联网金融平台如果要承担信用中介职能 则意味着该平台存在不可持续性 因此 在缺乏监管的情况下 该类平台很难避免走向 拆东 墙补西墙 的庞氏骗局境地 从而亏空越来越大 最后资金链断裂停止兑付 造成大量客户资金难以赎回 给地区金融稳定造成不利影响 信用风险高之原因其一 互联网金融不能有效降低信息不对称 金融业两个很重要的特 征是降低交易成本 降低信息不对称 这是任何金融业生存并发展不可或缺的两个因素 当前互联网金融行业虽然能够降低交易成本 但是在降低信息不对称上没有明显优势 互联网虽然让大众更容易交流 更容易获得信息 但是在信息泛滥 大量虚假信息充斥网络时 很难去伪存真 容易被虚假信息所欺骗 作出错误选择 其二 互联网金融没有降低信用风险的有效手段 目前我国大部分互联网金融平台成立时间在2013 2015年之间 且大部分运营规模较小 导致绝大多数互联网金融平台没有大数据资源 无法对客户信用状况进行准确判断 如果要准确甄别客户信用状况 就必须依托央行征信系统和民间征信公司数据 而国内互联网金融平台目前尚未接入 征信系统 央行支付清算协会和上海资信等多家机构针对互联网金融平台搭建了网络征信系统 但是都尚未形成规模 并且加入该类系统平台都需要支出相应费用 许多互联网金融平台由于没有长远和系统规划 且投入资金有 限 所以在这样的背景下 大部分互联网金融企业没有办法降低信用风险 其三 互联网金融行业面临着更严重的道德风险和逆向选择 由于互联网金融行业没有办法降低信用风险 同时互联网金融企业的交易数据没有加入征 信系统 所以客户的违约成本极低甚至不受影响 并产生了严重的道德风险 在道德风险较高 违约率较高的情况下 互联网融资面临着更高的风险溢价 融资者必须支付更高的利息 导致优质的融资者不愿意在互联网金融平 台进行交易 剩下的融资者只能是资质较差和信用记录不好的融资者 产生了逆向选择问题 互联网金融市场的有效性难以实现 风险防范之路径第一 发展蚂蚁金服类型的全生态互联网金融模式 目前国内具备大数据资源的 互联网金融平台最具代表性的是蚂蚁金服 蚂蚁金服最大的优势是掌控着阿里巴巴 淘宝网和其他各类平台上企业和个人的各类交易数据 并且大部分数据都是可以判别客户信用状况的商业数据 通过对该类数据进行有效分析 和挖掘 可以准确判定客户风险 进而为交易服务 以蚂蚁金服旗下网商银行为例 2015年年末 网商银行不良率低于1 比同期全国银行业贷款不良率至少低0 67个百分点 大数据优势凸显 除此之外 蚂蚁金服 的另一优势是阿里巴巴旗下的各类交易平台可提供各种服务 目前阿里集团通过完善产业链 构造全生态系统 已经可以为客户提供购销 消费 支付 信贷 理财 便民查询 缴费等各种服务 通俗地说 企业和个人的日常 大部分交易都可以通过阿里巴巴打造的平台方便快捷地完成 使客户对阿里平台形成一定依赖 客户基础具备一定粘性 如果客户违约 那么将付出脱离阿里生态系统的高额成本 所以这在一定程度上也提高了客户的违约成本 这种模式目前更适合于有大数据资源以及有电商背景的互联网金融企业 通过该模式 企业可以充分利用自身原有的平台和资源实现价值再造 服务于实体经济 第二 完善信用体系整合 发展附带惩戒机制的特色互联网金 融企业 目前国内信用体系正在加速构建 央行背景的征信机构和民间征信机构正加紧构建互联网金融征信平台 与央行现有征信系统构成互补 其中上海资信公司于2013年8月建立了全国首个网络金融征信系统 NFC S 央行支付清算协会也在2015年年初上线了互联网金融风险信息共享系统 91金融和算话征信等民间征信机构也都在推广自身网络征信平台 为互联网金融公司降低信用风险服务 但目前尚需推进各类征信平台之间 的整合 央行征信系统 各个网络征信系统以及法院 工商 电信等部门的征信系统尚未连通 企业和个人完整的征信信息尚不能完整显现 这在未来还有待进一步整合 提高征信体系服务互联网金融行业的能力 促进国内互 联网金融行业提高风控水平 在完善整合现有征信系统的同时 加强对于违约行为 失信行为的惩戒机制 在各类公共服务上降低对失信企业和个人的服务水平 为互联网金融行业健康可持续发展创造良好信用环境 该类模式 更适合于不具备大数据资源的特色互联网金融企业 通过依托于整合后的征信系统 创新数据挖掘技术 深耕单一领域 构造自身的优势 实现自身价值 广州摄影培训ty935htvv 完 转载请注明出处 谢谢 。