互联网金融P 平台统计分析

盘点P2P、P2B、P+N、P2C、A2P模式的区别一般说起网络借贷行业，会默认为其是P2P借贷平台，但实际细分之下，有很多平台称自己为P2B、P2C或A2P平台，这些都是什么意思呢？P2B，即为Person to Business，个人对(非金融机构)企业的一种贷款模式。

与P2P的区别在于，B表明这种模式的借款对象为企业而非个人。

P2B平台负责审核借款企业融资信息的真实性，评估贷款风险，根据情况不同要求借款企业提供抵押物或担保，还负责贷后管理、催收等工作。

P+N, 这种模式是P2P平台与小贷公司合作的模式，小贷公司为平台提供优质借款人、并负责贷前调查和审核、贷后管理等事务，并可作为担保公司为P2P平台提供担保。

平台将小贷公司提供的项目公布在平台上，摄合需求双方达成协议，完成融资。

实际操作中，许多平台称自己有独立的风控部门，小贷公司提供的项目要通过他们的再次审核、风险评估才会上线。

目前国内有多家平台采用P+N模式，因此种模式也有将小贷公司的线下业务转为线上的意味，也有人称之为O2O模式。

P2C是英文personal to company的缩写，指“个人对公司”。

其实所谓P2C网贷也是指个人通过网络平台投资，只不过借款方主要是公司，并非主要个人借贷。

A2P，部分国内主做融资租赁债权转让的网贷平台称自己是A2P的业务模式，行业内专家称，A2P（Asset to Peer），即众投，其以资产交易为核心，盘活优质资产，拓宽投资渠道。

平台解释为这种模式为涉及租赁公司和投资者双方的认购、转帐等交易环节在网贷平台完成，平台不参与交易本身，仅提供服务。

P2P是 peer-to-peer 或 person-to-person 的简写，意思是：个人对个人。

指个人与个人间的小额借贷交易，一般需要借助电子商务专业网络平台帮助借贷双方确立借贷关系并完成相关交易手续。

借款者可自行发布借款信息，包括金额、利息、还款方式和时间，实现自助式借款;借出者根据借款人发布的信息，自行决定借出金额，实现自助式借贷。

案例分享从2014年1月到今年的3月份，中国的P2P平台数从880家一跃增到了1728家，与此同时，“跑路”也成为P2P热词。

2015年前3个月，有33家P2P平台被报道出现问题，其中18家跑路，12家提现困难，5月份，问题平台进一步回升，共有59家问题平台出现，诈骗跑路的进一步增加，占比达到62%。

在第一轮资本狂欢后，风险控制已经成为互联网金融行业的痛点，调查数据显示，P2P平台投资风险最受用户关注，占比59%，其次才是收益率、借款方的诚信度、有实力的担保，而平台操作的便捷性关注度最低。

“一味的依靠融资，某P2P平台将融资得来款项全部兑付给用户。

把坏账顶了之后，喘口气再继续发展用户，已经是C轮融资，没什么空间了，能活下来就不错了。

但这是很多P2P的经营理念。

”一位不愿具名的业内人士表示。

网贷之家首席分析师马峻表示：现在P2P钱不好赚，主要赚取的中间手续费已经难以覆盖不良，目前少有P2P公司能够实现盈利。

那么，P2P行业的发展前景何在？到底如何风控同时实现盈利？在摸索的道路上，亿百润正在尝试新的方式理财。

积少成多：让小钱滚起来不同于P2P，亿百润（）开辟的是一条独有的、创新的互联网金融B2C模式。

在传统的私人银行里，如果你想买高收益的信托、资管产品、房地产基金等，你的口袋里需要备足上百万不等的现金，中国金融体系以往只服务大的国企、央企和大型机构的现实，将草根用户挡在门外。

互联网金融时代的来临，让在美国做了十几年保险精算师的虞咏峰嗅到了商机。

他注意到一个数据，中国的M2数据是120万亿，而美国只有70万亿，随着中国改革开放三十多年来民间积累的大量财富，一旦盘活存量的债券、资管信托，将产生一个巨大的二级市场投资空间。

在这个愿景之下，亿百润先与信托或基金子公司签订产品认购计划，再将产品重新进行期限和收益分割，最后与投资者共享产品收益权。

为了最大限度地盘活存量资本，亿百润将资金准入门槛几乎降到极低，大多数的理财产品是100元起售。

Simla Ceyhan，Xiaolin Shi，Jure Leskovec（2011）研究了P2P借贷市场的动态招标机制，发现随着时间的推移，对于一个单一的标的的投标是不一致的。

这是贷款人在投标的时候把利率、自身投标成功成为贷款人的概率和整个标的能够成功开始投标的概率这三个因素考虑了进来。

通过研究个人贷款人的行为发现：贷款人获得的利润和贷款人的投标偏好相关。

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金融科技对银行转型综合影响①基于我国商业银行面板数据的实证分析吕照政，万东霖，毛一平，侯广浩，何㊀勇摘㊀要：金融科技时代，大数据㊁人工智能的不断发展，传统银行在金融行业中的地位受到极大冲击，商业银行亟须探寻合适的转型策略㊂但我国商业银行数字化转型仍存在经营模式单一㊁人才不足㊁技术缺乏等诸多问题，基于此，文章构建金融科技转型因素对银行盈利水平综合影响的实证模型，结合经济理论分析结果，并提出建议㊂关键词：智能金融；银行转型；互联网一㊁文献综述杨望和宋彧涵的研究将传统投顾与智能投顾流程对比㊂张意㊁郭傲等的研究以银行智能设备（ＳＴＭ）的数量着手进行分析，研究银行网点智能化在银行转型中的表现㊂童晓力和段江娇的研究采用数据机构编制的行业层面的金融科技指数进行量化分析㊂沈悦和郭品的研究㊁杨望和徐慧琳的研究采用文本挖掘法构建金融科技指数㊂绝大多数学者认同在当今智能金融逐渐发展成熟的时代大背景下，进行数字化转型是商业银行的必由之路㊂由于金融科技的统计标准没有发展成熟，数据分析不多㊂文章根据当前研究现状，进行面板数据分析，将理论分析与实证分析结合，希望可以做出贡献㊂二㊁金融科技和银行转型现状及问题金融科技时代，各类金融创新产品和服务百花齐放㊂传统商业银行受到较大冲击，部分业务被第三方支付企业抢占大量市场，因此商业银行利用金融科技做出数字化转型已经势在必行㊂现就其现状和问题做出具体分析㊂（一）现状分析金融科技已经成为时代发展的趋势，但中国金融科技早已经过了数十年的发展㊂金融科技已经经过了金融信息化和互联网金融阶段，所以国内商业银行的数字化转型已经取得了一定成就㊂商业银行传统业务受到互联网金融企业巨大冲击，余额宝㊁理财通等货币基金的存在打击了商业银行的存款业务；蚂蚁花呗㊁京东白条的出现打击了商业银行的信用卡和贷款业务；第三方支付平台打击了商业银行的中间业务收入㊂这些因素都倒逼了商业银行进行数字化转型㊂金融创新催生了大量金融衍生品，我国金融市场越来越复杂，金融风险逐渐增加㊂在这一背景下，我国商业银行在金融风险管理方面的数字化转型程度尚且不够高，这对商业银行的数字化转型提出了新的要求㊂（二）问题分析当前我国宏观经济下行压力大，金融市场竞争激烈，各类金融机构和互联网金融企业推出了各种形式的创新金融服务和产品，这大大抢占了商业银行的业务市场，商业银行面临着剧烈的同业竞争㊂商业银行经营模式单一，过分依赖存贷利息差的盈利模式约占其总利润的７０％，且大部分商业银行的表外业务同质化严重㊂智能银行的数字化转型要求商业银行发展新的经营模式，这一定程度上也能抵御互联网金融的冲击㊂商业银行转型程度差异大，中小银行㊁农村银行的数字化能力与大银行相比较弱㊂主要问题是战略定位和经验目标不够明确；管理水平和能力不足；人力资源质量较差且结构不合理；技术水平较低等㊂三㊁主要金融科技技术应用现状当今世界正经历百年未有之大变局，面对这一特殊时期，银行应应用前沿金融科技，提升金融服务能级，更有效控制风险，获得更高预期回报㊂（一）区块链分布式记账技术传统的报表并不能完整地呈现科创企业的真实情况㊂基于传统工业制造业的财务报表更反映企业的资产利润负债等财务信息，而新兴科创企业更在于技术的研发，创新，这就导致金融机构无法凭借传统的财务报表看待新兴创业公司的前景㊂（二）人工智能２０１７年国务院发布‘新一代人工智能发展规划“，将人工智能的发展提升到国家战略层面，为建设创新型国家和国际强国作支撑㊂目前商业银行应积极利用人工智能技术，从银行智能化转型升级，实现产品流程，风险，运营，营销，操作等业务领域的多元化，智能化为大众提供普惠金融，为实体经济赋能㊂（三）金融大数据所谓大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，提升金融机构在服务㊁营销和风控方面的能力㊂四㊁智能银行转型对银行收益的综合影响的实证分析（一）研究对象目前我国有六家大型国有商业银行，１２家全国性的股份制银行，它们在我国银行体系中占据领导地位，是企业㊁机构和个人的主要融资来源㊂这１８家银行在我国占主导地位，它们的经营绩效水平基本上反映出我国商业银行的经营绩４８ ①基金项目：上海立信会计金融学院大学生创新创业项目，项目编号（Ｓ２０２０１１０４７０２５）㊂金融观察Һ㊀效水平㊂（二）变量解释１．被解释变量盈利收入，文章以银行的利息收入（ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｃ）作为银行的盈利能力指标，银行向外部单位或个人发放各种贷款按规定收取的利息及办理各种贴现（票据或证券）业务预扣的贴现利息收入㊂２．解释变量文章的核心解释变量有两个，银行的自助设备的数量（Ｓｓｅｃｖ）减少，手机银行客户数或网上客户数（Ｎｐｃｏｂ），文章所用数据均为累计值㊂３．控制变量第一，银行的信贷违约程度，文章以贷款不良贷款率，可疑贷款来表示㊂第二，银行的规模，文章以资本总额来反映㊂第三，银行对员工的依赖程度，文章以支付给职工以及为职工支付的现金为相应指标㊂（三）描述性统计这１８家银行的利息收入标准差较小，最大值最小值相差不大，可见被解释变量离散程度低，较稳定㊂两个核心解释变量的标准差较大，数据离散程度高，说明这１８家银行互联网程度相差悬殊㊂其他控制变量方差均较小，可见数据总体稳定，波动不大，数据结构有利于进行进一步分析㊂（四）模型的建立与数据来源ｄ＝ｌｎｉｎｔｉｔ＝β０＋β１ｌｎｓｔａｉｔ＋β２ｌｎＮｐｌｉｔ＋β３ｄ＿ｌｎＤｏｕｉｔ＋β４ｌｎｃａｐ＋β５ｌｎＮｐｃｉｔ＋β６ｄ２＿ｌｎＳｓｅｉｔ＋εｉｔ文章估计线性多元回归模型，同时为了消除模型中所存在的异方差，对变量做了取对数的处理，对部分数据进行了差分处理，具体模型如下㊂其中，β０表示待估计参数，ｉ和ｔ表示第ｉ个银行的第ｔ年的数据，ｉｎｔ表示银行的利息收入，ｓｔａ表示银行支付给职工以及为职工支付的现金，Ｎｐｌ表示贷款不良贷款率，Ｄｏｕ表示可疑贷款，Ｎｐｃ表示手机银行客户数或网上客户数，Ｓｓｅ表示银行的自助设备的数量，εｉｔ为随机误差项㊂数据范围是２０００年至２０１９年，含有部分预测值㊂文章数据包括上市银行的公开财务报表数据和其他公开数据，来自国泰安数据库和前瞻数据库㊂（五）模型估计文章分别以固定效应和随机效应进行模型估计，并通过豪斯曼检验测试哪一个模型更优㊂通过豪斯曼检验的结果可以看出，卡方统计量为１．３１，对应的伴随概率为０．９７０８，不能拒绝随机效应和固定效应的系数无系统差异的原假设，也就是说随机效应模型更为合适㊂表１　随机效应模型回归结果ｄ＿ｌｎｉｎｔＣｏｅｆ．Ｓｔ．Ｅｒｒ．ｔ－ｖａｌｕｅｐ－ｖａｌｕｅ［９５％ＣｏｎｆＩｎｔｅｒｖａｌ］Ｓｉｇｌｎｓｔａ．１５６．０９６１．６２．１０５－．０３３．３４５∗ｌｎＮｐｌ－．２４．０６１－３．９５０－．３５９－．１２１∗∗∗ｄ＿ｌｎＤｏｕ－．０４６．０６１－０．７５．４５３－．１６６．０７４ｌｎｃａｐ－．１５３．０９５－１．６１．１０８－．３３８．０３３∗ｌｎＮｐｃ．００６．０３２０．２０．８４３－．０５６．０６８ｄ２＿ｌｎＳｓｅ－．０２９．０２４－１．２１．２２７－．０７６．０１８续表ｄ＿ｌｎｉｎｔＣｏｅｆ．Ｓｔ．Ｅｒｒ．ｔ－ｖａｌｕｅｐ－ｖａｌｕｅ［９５％ＣｏｎｆＩｎｔｅｒｖａｌ］ＳｉｇＣｏｎｓｔａｎｔ．８１４１．６０６０．５１．６１２－２．３３３３．９６１㊀㊀∗∗∗ｐ＜．０１，∗∗ｐ＜．０５，∗ｐ＜．１（六）模型结果分析变量银行自助设备数量，在回归模型中，回归系数为负值，但回归系数并不大㊂随着网上银行和手机银行的发展，线下业务逐渐减少，对于自助设备，如ａｔｍ机的需求下降㊂另一个核心解释变量网上银行客户数的回归系数为正，说明银行的互联网程度与银行利息收入之间存在正相关关系，这与当今互联网金融日益发展，降低银行实体网点服务的经营支出减少关系密切㊂控制变量中银行支付给职工以及为职工支付的现金用来表示银行对员工的依赖程度，回归结果中系数显著，说明银行的收入与从业人员有较强相关关系㊂五㊁政策建议（一）做好银行网点自助设备的更新换代金融科技迅速发展带动商业银行运营的高效㊁智能㊂商业银行可充分利用现有ＡＩ技术，在客户服务㊁网点建设㊁智能化风控管理和后台数据处理方面运用新一代的自助服务设备，及时淘汰供给过剩的老式设备，根据自身科技转型战略进行主动创新，切实提升技术应用能力㊂（二）进一步优化网上银行服务能力在已有基础上加强手机银行㊁网上银行的使用便捷程度，增加服务种类，将自身在客户群体㊁基础设施㊁行业经验等方面的优势与互联网平台相结合，利用科技优势精准分析客户需要，提供个性化产品和服务㊂（三）强化科技人才战略由于银行业务的精准性，商业银行在人才招揽方面多倾向金融人才，而确实科技实践型人才，这在一定程度上对商业银行的智能化转型造成了阻碍，商业银行应该主动改变以往人才吸收模式，构建全面的综合型人才培训机制，吸引㊁培养㊁储备高端复合型人才㊂创建健全人才培养机制，高度重视高科技人才的培养，密切与科研院校㊁金融科技企业的合作，借助外部金融科技领域的研究力量，共享人才资源和研究成果㊂六㊁结语金融科技发展给商业银行带来的冲击不容忽视，同时，在当今时代背景下，商业银行也当主动出击，积极转型，与科技化公司加强合作，加强数字运营深度，走向国际服务全球，协同发展多维赋能㊂借助互联网，丰富经营模式实现银行智能化转型，在金融领域中抢占一席之位㊂（指导老师：刘郭方）参考文献：［１］胡汉军，叶敏文，刘轶．商业银行数字化转型下全渠道建设策略研究［Ｊ］．武汉金融，２０１９（１０）：７４－８０．［２］赵丹丹．我国商业银行普惠金融数字化转型研究［Ｊ］．西南金融，２０１９（１２）：３５－４３．作者简介：吕照政，万东霖，毛一平，侯广浩，何勇，上海立信会计金融学院㊂５８。