APP下载

基于P2P平台下“校园贷”类金融产品的发展现状和风险控制研究

2019-05-13杨付翠黄杰

青年与社会 2019年12期
关键词:校园贷风险控制模型

杨付翠 黄杰

摘 要:互联网如此发达的今日,“校园贷”也应运而生,在法律法规还不完善的今日各种形式的“校园贷”出现在金融市场,金融市场开始混乱,这也就造成了平台管理方和借款方在进行交易之前要考虑到许多风险,文章从平台管理方和借款方建立CIPP模型,分别阐述背景、输入、过程、成果四个部分如何防范风险。

关键词:P2P;校园贷;CIPP;模型;风险控制

一、P2P平台下“校园贷”的发展现状

自2009 年银监会发布关于信用卡的15条新规定后,金融机构开始严格考核信用卡的发放对象,大学生就逐渐退出了信用卡的使用人群。但是大学生对资金的需求量大,所以校园贷应运而生。

校园贷主要有五种:银行机构类、电商平台类、分期购物平台类、部分民间不良放贷、P2P平台。银行机构比较典型的有:中国银行的中银E校园、中国工商银行的工银e校园、中国建设银行的金蜜蜂校园快贷、兴业银行旗下的助学宝;电商平台:蚂蚁花呗、京东校园白条;分期购物平台:趣分期、分期乐、爱尚分期购等;民间不良放贷:高利贷、裸贷;P2P平台:人人贷、网利宝、爱钱进等。

P2P被引入中国后,发展迅猛,短短数年在庞大的市场中已经形成了比较成熟的模式理念,截止2018 年12月31日,全国P2P运营平台1609家,累计问题平台4982家。由于我国的法律法规并不完善,金融界的网贷乱象没有有效的管理办法,故而这个平台存在各种类型的风险。

二、P2P平台下“校园贷”存在的风险

诱骗贷款。利用学生对金融知识的不熟悉,虚假宣传,利滚利,最后形成高额贷款,其中一些学生就是贪图前期利率不高,利用新的贷款去偿还旧的贷款,这样不断往复最终形成高利贷。

暴力催款。许多贷款平台注册都要用手机号,填写验证码完成注册,殊不知在输入验证码的时候,平台就可以获取手机通讯录,快要到借款期限的时候通过电话骚扰给贷款的学生带来巨大的压力,一些不法平台甚至采取暴力手段,对借款人进行威胁。

高额利率。平台进行宣传的时候高举“低利率”旗帜,甚至是用“比银行利率还低”这样的广告语,虚假宣传。其实利率都比银行同期高很多。

收不回款。由于资源的不共享性一个借款人可以在多家平台借款,使得借出的款项就不能按时收回,这也使得很多平台最后面临破产倒闭的悲惨结局。

三、CIPP评价模式及其在风险控制中的运用

在金融界,现在并没有完备的法律去约束网贷平台,对于管理完善良好的平台,忘网贷界的乱象给他们带来巨大挑战;对于小型网络借贷平台,没有完善的管理模式,要发展也是一次巨大挑战。

因此运用CIPP模型来控制在整个借款过程中可能出现的风险,借款方和管理方也就可以进行风险控制。

(一)CIPP评价模型简介

CIPP模型起源于西方,最先用于教育评价,后来不断改进可以运用到很多领域,它的主要作用就是帮助决策。总共有四个部分,背景(context)评价、输入(input)评价、过程(process)评价、结果(product)评价,四部分属于动态循环的过程,CIPP评价模型是一个系统工具,它的评价就是不断对工作进行改进。

(二)CIPP的四个部分在风险管理中的运用

(1)针对P2P管理平台CIPP模型的建立(如图1)

第一部分背景评价,这部分主要是对借款人的基本信息进行评价。再这一部分,对于姓名存在与否要及时与公安机关取得联系,确认其信息真实、有效;针对现在借款的人群,为了防止不按期还款,要对年龄进行严格审核,年龄需在18岁以上,拥有基本的还款能力;联系方式要存有个人联系方式以及紧急联系人,在出现紧急情况时可以联系到其本人或者家人;社会关系尤其重要,要对借款人的社会关系进行重点调查,必须要求没有不良嗜好,信用良好,对于有打架斗殴、嗜赌之人进行重点调查,要在款项借出之前反复对其社会关系进行调查,确保该笔借款可以回收。第一部分的背景评价综合信息较多,管理方要严格按照规定一一进行评价和反馈,一旦中间任何信息没有达到要求就终止借款服务。

第二部分输入评价,这一部分主要评价借款人的信用信息,涉及比较广泛,同时与第一部分的社会关系信息的评价紧密联系,主要包括其银行信用信息、其他平台借款信用信息、朋友之间的小额借款还款信用。银行信用的评价需要与各大银行取得联系,调查借款人在各大银行的信用情况,是否如期还款;对其他借款平台的信用评价,在最大的能力范围内,获取最全的信息,确保借款人没有在同一时间段内向多个平台申请借款;朋友之间的小额借款信用信息需要根据社会关系的调查确定调查对象,对于借款人的借款次数、金额等进行评价,若在出现借款次数太多、迟迟不归还的现象,则这评价的反馈结果就是不予借款。

第三部分过程评价,这一部分评价的主要内容是借款人最终可以借多少,何时还款。这一部分要结合前两部分借款人的基本信息和此次借款金额进行一个还款方案的推算,信用良好的用户,可以在还款期上面给予一定的优惠政策,平台制作给出适合这个借款人的还款方案。在款项实际到账之前,要对借款人的信息进行反复评价,特别是信用信息和社会关系,如果期间反馈出来任何与规定数值不达标的情况,都立刻终止此次交易。

第四部分成果评价,这部分主要在借款人已经全部还款后,平台根据信息得出一份整个的数据报告。在这部分中借款人在还款后就要立刻整理出数据报告,并把相关数据备案在平台,为下次进行的业务提供一个参考数据。

(2)针对借款CIPP模型的建立

背景評价部分:评价借款人申请借款平台的基本注册信息,重点查看经营情况,信息真假,对比多个平台,选取最为合适的平台。

输入评价部分:这部分在借款方主要是评价借款平台的信用情况,以前是否出现暴力催款的情况,以及平台最近三年的经营情况,重点关注信用信息和经营状况。

过程评价部分:该部分主要是在借款过程中时常关注平台是否变更利率,存在借款前后不一致的情况,同时关注平台是否存在违规经营情况,一旦发现立刻举报。

成果评价部分:这部分是借款人在还款之后,适当的给出平台一定的评价,对平台进行一个综合评价,以供其他借款人参考。

四、结语

第一,P2P平台的发展根据近年来的趋势,一些大型的商业平台有自己的经营模式,经营模式不断完善,最终立于这个残酷的市场,而更多的则是违法违规经营最终退出这个金融大环境,所以P2P平台的管理需要创新。第二,我国的法律法规在这方面也不完善,应该多借鉴西方国家相关的法律建立合适我国的法律,让我国的在该行业的发展有法可依。第三,我国应该增强资源的共享性,让借款方、管理方都能够方便快速的找到一套完整的信息。第四,对于在校大学生的教育应该增加基本的金融知识,了解基本的金融市场环境。

参考文献

[1] 黄震,方圆.校园贷的新格局与监管[J].中国金融,2017(23): 64-66

[2] 警惕非法校园贷[J].武汉金融,2018(4): 89.

[3] 何俊.校园贷的刑法规制[J].东南大学学报(哲学社会科学版),2017:62-67.

[4] 桃源,李雄飞.校园贷凶猛[J].瞭望,2017(22):61.

[5] 霍冉冉,郑联盛.校园贷的风险与防控[J].银行家,2017(10):100-102.

[6] 武岳,李军祥.区块链P2P网络协议演进过程[J].计算机应用研究,2019(10).

[7] 杨蓬勃,王学勤,王雪萍.基于期权定价模型的P2P利率定价[J].统计与决策,2019(2): 169-171.

[8] 李亚飞,李会.P2P网络借贷产品定价模式研究[J].金融理论与实践,2019(2):49-54.

[9] 安英博,程冬玲.P2P借贷违约风险识别模型比较[J].会计之友,2019(2):45-50.

[10] 许明艳,赵华,季新生,申涓.基于用户分布感知的移动P2P快速位置匿名算法*[J].软件学报,2018,第29卷(7):1852-1862.

[11] 赵沁乐.P2P行业的信用风险[J].中国金融,2017(2):56-57.

[12]齐小刚,杨伟,刘立芳,等.结构化P2P网络一致性维护策略[J].控制与决策,2018,第33卷(4): 577-590.

[13] 朱昭霖.培训评估模型研究:基于CIPP的动态型循环圈[J].河南社会科学,2018(4): 121-124

[14] 毛亚男,王东梅,孙云飞,等.CIPP评价模式在护理教育中的应用与展望[J].护理学杂志,2018,第33卷(11): 111-113.

[15] 吕剑新.基于CIPP评价模式的社会责任感培育要素分析[J].统计与决策,2018(10): 108-112

[16] Das, S.;Bayat, A.;Gay, L.F.;Matthews, J..Productivity Analysis of Lateral CIPP Rehabilitation Process Using Simphony Simulation Modeling[J].Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice,2018,Vol.9(1): 04017032.

[17] N Yuniarti;H S Pramono and S Anggraenni.Learning Evaluation on Industrial Automation Field with CIPP Model[J].Journal of Physics: Conference Series,2018,Vol.1140: 012007

[18] S J Hartati;N Sayidah and Muhajir.The use of CIPP model for evaluation of computational algorithm learning program[J].Journal of Physics: Conference Series,2018,Vol.1088(1): 012081.

作者簡介:杨付翠(1998.02- ),女,汉族,云南曲靖人,本科,财务管理专业。

猜你喜欢

校园贷风险控制模型
重要模型『一线三等角』
重尾非线性自回归模型自加权M-估计的渐近分布
从众心理对大学生“校园贷”的影响浅析
3D打印中的模型分割与打包
论增强企业经营管理的风险意识
厘清“校园贷”潜在风险:大学生当心跌入人生陷阱
大二学生被“校园贷”夺命
FLUKA几何模型到CAD几何模型转换方法初步研究