金融科技跟P2P是两回事儿

只要一提到P2P,大家就会联想到互联网金融,然后就会继续联想到金融科技,同时也会因为一些大力宣传自己的金融科技能力的平台,而直接对其风控能力以及对于经营好一个P2P平台的能力画上等号,如果这个平台的待收规模还非常大的话,那么就更认证了金融科技的神奇力量。

这也就不难理解,为什么这些平台,经常会以金融科技这个切入点来报道自己了,因为这是一个神秘,又无法说破的宣传点,只要不断营造它的高大上,并刻意回避信贷的基础常识以及人性的存在,就很容易营造出一种非常安全的感觉出来了。

但金融科技只是一个工具,是一个对于任何金融机构来说,都只是处于摸索阶段的授信决策工具,不能被独立使用,更不能打着提高效率的旗号,来对其进行滥用,否则将会产生更多的社会问题,并最终产生无法控制的风险。

那么,今天,小象就试着跟大家一起来分析一下,为什么金融科技不能被单独使用,以及如何理解它跟P2P之间的关系。

首先我们还是要先理解一下什么是金融科技,这个概念,来自国外,也被叫做Fintech,是金融“Finance”与科技“Technology”的合成体。但它的主体并不是金融而是科技,简单些理解就是一些为金融机构提供辅助服务的科技手段。

而国内的大部分平台,所强调的金融科技,还真不是指这个,而是区别于依靠人工授信模式的打分卡技术,一种是授信模式,一种是科技手段,这是两个截然不同的概念,不应该被混淆看待,或者捆绑营销。

那么什么又是打分卡技术那?这个技术其实并不新,在国外也有50年的历史了,它主要是以计算机为核心,以取代人力为特征的自动化处理方法,目前已被国内的传统金融机构所使用,但只能用于辅助决策,比如房屋按揭贷款、车辆按揭贷款,以及信用卡领域等,但无法较好的用于小微经营贷领域,更不能完全脱离开人工审核,而被单独批量化使用。

打分卡技术的核心原理,就是对借款用户进行信用评分,这个评分其实并不是对于这个人的准确评价,而是一个概率,评分对应的其实就是一个好坏比,授信机构通过掌握这个好坏比,就可以初步掌握整体的盈利情况,而不是某一个借款用户的还款情况。举个例子吧,假设一个借款人的评分所对应的好坏比为30/1,也就是说在31个人里面,可能会有一个坏人,而如果对这群人发放贷款,就要做好让另外30个人的利息收入为这一个人的本金支出全部买单的准备,假设每个人借款额均为5万,盈利目标为利润率3%,那么对于这类人群的最低贷款设定,就是6.43%,如果是80/1就是4.2875%,如果是5/1,那么最低利率就是23%。

如果想要更高的盈利,就需要不断调整最低贷款利率的设定,但其本质依然是概率问题,即好人为坏人买单,看到这里,大家是不是能够感觉到,现金贷恰恰就是这个原理的极致版啊,也可以叫做“没收没管版”,只靠技术和盈利来驱动,在不考虑监管和社会风险因素以及人性的前提下,确实把贷款利率设定的足够高,就可以达到较高的盈利甚至是暴利,而要实现这个模式的延续,需要一直保持没有监管介入以及不停的找到大量愿意借款的借款人,并且还要用各种灰色的催收方式,来保证其能够还款。

对于打分卡的开发方法,其实有很多,但目前使用最多的是逻辑回归,它的基础流程是选取样本量,并定义出好与坏的标准,然后寻找变量并设定最终的可用变量,最后开发模型,并设置一个取舍点,最后给出评分。

这其实就牵涉出一个比较复杂的人性问题,即对好人坏人的判断问题了。相比于美国这种信用体系比较完善的国家来说,要选取一些变量来客观的去分析这个借款人究竟是好人还是坏人,其实是可以实现的,至少大概率是可以实现的,但是在中国,我们还是要现实一点吧,你可能连你自己最亲的人都无法给出准确的分,更何况一个冷冰冰的机器那,无非也就是依靠一些过去的经验数据罢了,但当趋同性借款用户越来越多以后,很多变量都会失灵的,必须要依靠人工干预,或者回归信贷常识,否则只会越做越错,不断去补窟窿。

所以,金融科技也好还是评分卡模型也罢,都只是一种手段和基础的授信决策工具,最终能够对借款人的判断产生最终结果的依然是靠人,以及监管赋予P2P经营主体的权利和对应的约束力。P2P是一个非常复杂的运营主体,涉及到的风险因素非常多,并无法通过一些技术手段就能完全解决,规模越大,机器所起的作用越小,其社会属性也将会越严重,而如何管理好这些复杂的外部变量,对于这些已经把自己放到了神坛的平台来说,可能是现阶段更需要去冷静思考的问题。

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