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&p&1、逾期天数 DPD (Days Past Due)
&/p&&p&自应还日次日起到实还日期间的日期数&/p&&p&举例：DPDN+表示逾期天数 &=N天，如DPD30+表逾期天数 &=30天的合同 &/p&&p&2、逾期期数
&/p&&p&自应还日次日起到实还日期间的日期数&/p&&p&举例：&/p&&p&正常资产用C表示&/p&&p&Mn表示逾期N期:M1逾期一期,M2逾期二期,M3逾期三期,M4逾期四期,M5逾期五期,M6逾期六期&/p&&p&Mn+表示逾期N期(含)以上，M7+表示逾期期数 &=M7&/p&&p&3、贷款余额 ENR&/p&&p&至某时点借款人尚未偿还的本金，即：全部剩余本金作为贷款余额&/p&&p&4、月均贷款余额 ANR&/p&&p&月均贷款余额 = (月初贷款余额 + 月末贷款余额)/2，月初贷款余额即上月月底贷款余额&/p&&p&5、C,M1,M2,M3…的贷款余额&/p&&p&根据逾期期数(C,M1,M2,M3…)，计算每条借款的当时的贷款余额&/p&&p&贷款余额 = 放款时合同额 –已还本金&/p&&p&已还本金 = (放款日次日 ~ T-1)的还款本金总额&/p&&p&6、核销金额&/p&&p&贷款逾期M7后经审核进行销帐，核销金额即在核销日期当天的贷款余额&/p&&p&7、回收金额 Recovery&/p&&p&来自历史所有已核销合同的全部实收金额&/p&&p&8、净坏账 NCL&/p&&p&当月新增核销金额 – 当月回收金额&/p&&p&9、在账月份 MOB&/p&&p&放款后的月份&/p&&p&举例：&/p&&p&MOB0,放款日至当月月底&/p&&p&MOB1,放款后第二个完整月份&/p&&p&MOB2,放款后第三个完整月份&/p&&p&10、(C-&M1、M1-&M2、M2-&M3、M3-&M4、M4-&M5、M5-&M6)滚动率 Flow rate&/p&&p&举例：&/p&&p&C-M1=当月进入M1的贷款余额/上月末C的贷款余额&/p&&p&M2-M3=当月进入M3的贷款余额/上月末M2的贷款余额&/p&&p&11、逾期率Coin(C)%、Coin(M1)%、Coin(M2)%、Coin(M3)%、Coin(M4)%、Coin(M5)%、Coin(M6)%&/p&&p&当月不同逾期期数的贷款余额/当月底总贷款余额 &/p&&p&举例：&/p&&p&Coin(C)%=当月C贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)&/p&&p&Coin(M1)%=当月M1贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)&/p&&p&Coin(M1+)%=当月M1-M6贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)&/p&&p&12、逾期率Lagged(M1)%、Lagged(M2)%、Lagged(M3)%、Lagged(M4)%、Lagged(M5)%、Lagged(M6)%&/p&&p&当月不同逾期期数的贷款余额/往前推N个月的总贷款余额&/p&&p&举例:&/p&&p&Lagged(M1)%=当月M1的贷款余额/上个月底的贷款余额(C~M6)&/p&&p&Lagged(M4)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额&/p&&p&Lagged(M4+)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额
+ 当月M5的贷款余额/往前推五期的总贷款余额&/p&&p&
+ 当月M6的贷款余额/往前推六期的总贷款余额&/p&&p&13、账龄分析Vintage&/p&&p&统计每个月新增放款在之后各月的逾期情况&/p&&p&&b&综合例子：&/b&&/p&&img src=&/v2-cbb36db8f08ac0be6c7f8260_b.png& data-rawwidth=&797& data-rawheight=&220& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&797& data-original=&/v2-cbb36db8f08ac0be6c7f8260_r.png&&&p&说明：&/p&&p&客户A所有月份正常还款，贷款余额逐步减少。&/p&&p&客户B在8月份未还款，进入M1，9月份未还款，进入M2，10月份还是未还款进入M3，月别贷款余额无变化。&/p&&p&客户C在9月份未还款，进入M1，10月分月还清所欠款，进入C。&/p&&p&客户D在9月份正常还款，10月份未还款，进入M1。&/p&&p&&b&滚动率&/b&&/p&&p&1、8月C--&M1 ：8月进入M1的贷款余额 / 8月月初即7月月末C的贷款余额
30,000/80,000=37.5%。&/p&&p&2、9月C--&M1 ：9月进入M1的贷款余额 / 9月月初即8月月末C的贷款余额 30,000/120,000=25.0%。&/p&&p&9月M1--&M2 ：9月进入M2的贷款余额 /8月的M1的贷款余额 = 30,000/30,000=100%。&/p&&p&滚动率C--&M2 &/p&&p&上月的C--&M1 * 当月的M1--&M2。&/p&&p&3、9月C--&M2 ：8月C--&M1 * 9月M1--&M2 = 37.5% * 100% = 37.5%。&/p&&p&&b&逾期率Coin%&/b&&/p&&p&1、8月CoinM1 = 8月M1余额（30,000）/ 8月贷款余额（150,000）= 20.0%&/p&&p&2、9月的CoinM1=30,000/250,000=12%。&/p&&p&9月的CoinM2=30,000/250,000=12%。&/p&&p&3、10月份CoinM1=40,000/330,000=12.1%。&/p&&p&10月份CoinM2=0/330,000=0%。&/p&&p&10月份CoinM3=30,000/330,000=9.1%。&/p&&p&&b&逾期率Lagged%&/b&&/p&&p&1、8月LaggedM1=8月统计逾期进入M1的贷款余额 / 上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。&/p&&p&2、9月LaggedM1=9月统计逾期进入M1的贷款余额 / 上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/150,000=20.0%。&/p&&p&9月LaggedM2=9月统计逾期进入M2的贷款余额 / 上上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。&/p&&p&3、10月LaggedM3=10月统计逾期进入M3的贷款余额 / 往前推3期的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。&/p&&p&&b&账龄分析Vintage&/b&&/p&&p&1、2015/07的放款合同金额为50,000+30,000=80,000；&/p&&p&mob1（2015/08）：客户B发生逾期但是不够M2; &/p&&p&mob2（2015/09）：客户B依然没有还款，进入M2，则账龄计入：30,000/80,000=37.5%&/p&&p&mob3（2015/10）：客户B依然没有还款，进入M3，账龄数据保持不变37.5%。&/p&&p&假设以后客户A依然正常还款，客户B没有偿还行为，则之后账龄保持37.5%不变。&/p&&p&2、2015/08的放款合同额为30,000+50,000=80,000；&/p&&p&mob1（2015/09）：客户C发生逾期但是不够M2; &/p&&p&mob2（2015/10）：客户C还清欠款，进入C，客户D发生逾期但是不够M2；&/p&&p&mob3（2015/11）：假设客户C未还款，则发生逾期但是不够M2，客户D继续欠款，则进入M2，账龄记入：40,000/80,000=50.0%；&/p&&p&mob4（2015/12）：假设客户C、D都未还款，则C进入M2，D进入M3，则账龄记入：60,000/80,000=75.0%；&/p&&p&mob5（2016/01）：假设客户C、D全部还清欠款，全部进入C，则账龄为0；&/p&&img src=&/v2-29a1d379a4c75645bed50b78eae7ced6_b.png& data-rawwidth=&508& data-rawheight=&96& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&508& data-original=&/v2-29a1d379a4c75645bed50b78eae7ced6_r.png&&&p&最后，推荐进一步阅读 &a href=&///?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&互联网金融时代消费信贷评分建模与应用 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&
1、逾期天数 DPD (Days Past Due) 自应还日次日起到实还日期间的日期数举例：DPDN+表示逾期天数 &=N天，如DPD30+表逾期天数 &=30天的合同 2、逾期期数 自应还日次日起到实还日期间的日期数举例：正常资产用C表示Mn表示逾期N期:M1逾期一期,M2逾期二期,M3逾期…
哈哈 这个我擅长&br&民事法官倾情推荐 全部来自实际案例 日常生活中常用实用小技巧 手机码字 大量干货居然干不到5个赞 实在打击我积极性 伯乐在哪里！！！&br&一、合同借款类&br&1、写合同或让他人打欠条，务必在对方落款名字后面让写上身份证号码，否则，后果你懂的；&br&2、给人借钱：如果给现金，务必当日从银行取现而后保留取现的银行票据，ATM机取现则打印票据并保留、银行柜台取现则保留底单；如果转帐，同上，亦务必保留转帐凭证，同时不要注销掉该帐号。否则日后发生纠纷诉至法院，对方不认可，你亦没有提供资金来源，很可能败诉哦；&br&3、借人高息的，在给人借款同时，不要马上就拿回当月或当年的利息，不然被拿回来的这部分不视为借款本金，你可以一起喝茶，喝完茶出来再拿嘛 何必急于一时呢；&br&4、借人高息的，借条上千万不要不好意思写上利息哦，君知道，月息2分及以下都是可以支持的，写多了，大不了超过部分法院不支持。可系，如果你不写，对方法庭上不认可有利息，你就亏大发了哦，法院很有可能无证据不支持利息呢；&br&5、关于诉讼时效，我看了下其他人答案，明显没有实践经验哦。如果你是借款方，可以和对方口头约定还款时间，但不要写在借条上哦，这样，你的借条有效期20年不会超诉讼时效。什么？那你担心对方无限期不还款？没关系，按你们约好的还款日子催一下，不还？不还直接法院见，没关系，法院会认可滴，而且再也不用担心对方突然找不到人过了两年诉讼时效哦。&br&二、交通事故类&br&1、事故发生后，务必记得拍一张对方交强险以及商业险的保单，一点都不费神，不然万一双方协商不好，你得到处查询或复印，比较麻烦；&br&2、如果撞伤了对方，自己需要承担责任，但购买了交强险和商业险，记住，交警让你预付医药费什么的，推说自己最近买股票亏钱了，没有钱，不要垫付，让找保险公司。作为法官，机动车交通事故案子一般会调解，但调解便有利益让步，调解方案出来往往损害的是之前垫付了医药费方车主利益，便宜了保险公司，我很痛心却无能为力。记住，如果购买了保险，对方损失不大，你是除了鉴定费与诉讼法无需多出一分钱的；&br&3、作为事故受损方，事故发生后走到诉讼阶段，如果伤残严重，不着急用钱，在法院组织调解时，可以不接受保险公司的调解方案，因为，因为，保险公司至少会在有可能判决赔偿的数目上打折10%以上。但如果本来标的不大，还是建议接受调解吧，早点拿钱，少走程序；&br&4、在事故发生后，保留好一切票据，包括交通费发票、医药费发票、自己在小药店买药等等一切；&br&5、众所周知，残疾赔偿金农村与城市相差巨大，所以，如果你是农村户口，只要你租住在城镇，或者在城镇务工，均可以按照城镇标准计算，如果务工地在发达地区，只是回老家发生交通事故，还可以按照务工地城镇标准起诉残疾赔偿金，那又是一大比银子。&br&三、劳动合同类&br&1、未签劳动合同：实名反对前面有人所说未签劳动合同可以一直要求双倍工资至劳动者离职。我在评论区给他留言指出错误，居然把我留言都删了，太过分！哦 扯远了，绕回来。没有签劳动合同，请保留好工作证，餐票，评先评优等一切证明你工作的证据，双倍工资从你入职第二个月开始计算，直至满一年，即一共赔你11个月双倍工资，超出一年只是视为与你签订无限期劳动合同，其实这个没什么实际效益；&br&2、每周未休息2天或上班超过40小时，加班工资：周六、日 双倍，法定节假日比如五一十一等，三倍工资，货真价实；&br&3、单位无故辞退，经济补偿金，工作几年算几月，计算标准为月平均工资，超6个月算1年，未满6个月算半年；&br&4、未购买社保：你只能在职期间与公司协商要求其缴纳，否则你去劳动部门告发，劳动部门可以对其罚款。真闹到法院，法院对这一块是不予处理的。&br&四、婚姻法&br&手机码字好累 我要不要告诉高富帅或白富美在婚姻关系中如何保护自己的财产和荷包，或者告诉高穷帅或白穷美如何获得更多的夫妻共同财产呢 &br&关于婚姻法的问题 我很纠结要不要更 也许有敏感的知友从前面的陈述中已经发现，我所写部分都是相对而言倾向于教弱势方保护自己的，所以，虽然我只是一介弱女子，但却也怀有侠客情怀，写答案是想教大家如何保护自己的合法权益。但婚姻法方面，每个案子都不一样，没有办法区分到底谁是过错方。我担心被心术不正的人看到以后利用，转而对付在婚姻关系中的善良一方。&br&容我再仔细想想&br&&br&法律咨询 微信S&br&48元 不超过25分钟&br&&br&&br&有平台未经授权转载 已经一一处理&br&再次申明 未经许可 不得转载 谢绝转载 违者必究 &br&维权 法律人应有的素养
哈哈 这个我擅长 民事法官倾情推荐 全部来自实际案例 日常生活中常用实用小技巧 手机码字 大量干货居然干不到5个赞 实在打击我积极性 伯乐在哪里！！！ 一、合同借款类 1、写合同或让他人打欠条，务必在对方落款名字后面让写上身份证号码，否则，后果你懂的…
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好久没有回答金融相关的问题了，无人邀。&br&&br&金融不是“量化投资”，不是“把一块钱变成两块钱”，不是“交易所尔虞我诈把钱从你的包里拿出来放到我的包包里”的游戏。金融是一门产业，一门关于未来的产业，说到底就是一种交换，那现今买未来某个时点的一笔钱，和你到小卖部买一瓶可乐没有本质区别。&br&&br&也有不同。小卖部一手交钱一手交可乐，但是“未来”是不确定的。你不知道明早上班的时候老板会不会突然说后天不要来了，于是你大后天交不出房租了；你不知道台风会不会莫名其妙把你买的房子刮走…要说未来的一笔钱值多少钱，就必须考虑不确定性，又称“风险”。所以金融说到底就是关于“风险”的生意。&br&&br&而这一门生意，其实只有两种技术：拆分和打包。贯穿了所有的金融产品设计。&br&&ol&&li&公司能挣钱，但是每年挣的钱都不一样，所以把公司价值拆成债权和股权。债权人拿走固定的一部分，股权人拿走剩下的；&/li&&li&债券可能违约，所以把债权拆成优先债和次优债。优先债权人先拿承担更少风险，次优后拿；&/li&&li&股权有涨有跌，所以设计期权。涨得部分期权持有者拿走，跌的部分卖家承担；&/li&&li&东西价格有涨跌，所以设计期货。双方的风险敞口相反，组合在一起恰好抵消；&/li&&li&互换，不过是把一堆期货组合在一起；&/li&&li&美国投资者想投资中国市场，就会面临两种风险：股价风险和汇率风险。拆：我按照股票指数付你美金，你面对股价风险，我面对汇率风险。这就是Quanto Derivatives&/li&&/ol&…&br&所以一切金融产品的设计，只有一个目的，拆分、打包风险，分配给对应的人，各回各家各找各妈。能有效地剥离或者打包风险的开创型产品，就是好产品。唠叨这么多，我们接下来看题主问的三种产品。&br&&ol&&li&CDS：公司债主要包含公司信用风险，经济风险和利率风险；CDS有效剥离出了信用风险。这个不必多说；&/li&&li&ABS：这款产品并没有剥离不同类型的风险，只是将一份风险分成若干份，分散出去。&/li&&/ol&&ul&&li&通过持有多种ABS可以分散掉异质性风险。设想100家银行给100家航空公司贷款买飞机，飞机有失事风险，如果飞机失事，银行的投资就会出现巨大亏损。如果每家银行都只持有一家航空公司的，那么每家银行都会以一个较小的概率面对一个较大的损失。如果每家银行都把这笔贷款做成债券，并相互持有，由于飞机失事相互独立，每家银行将会以较大概率面对较小的损失。后者对银行来说更受欢迎。（如果你把股票想象成“公司收益backed security”，持有多种家公司的股票可以分散掉异质性风险，马科维茨正在向你微笑）&/li&&li&如果市场上都是财大气粗的玩家，那么ABS就没有用武之地。在上述飞机的例子中，如果有一家银行向所有航空公司提供贷款并持有（等价于它把所有ABS份额买走），那么ABS没有任何意义。&/li&&li&证券化的过程增加了资产的流动性，增加了资产的价值，价值增加的来源在于“流动性风险”的消除。然而这一风险和别的风险有区别，因为这一风险并不来源于“不确定性”，而来源于市场摩擦。这一点不多做讨论。&/li&&/ul&3. CDO：这是一款最难讨论的资产，因为CDO本身是极其多样化的，更像是一个抽象的“类”的概念。很多其他产品，ABS, RMBS, CMBS，都可视为CDO的子类。如果你知道某种CDO产品并不能拆分组合风险，欢迎评论。以下部分是在下一点不成熟的小观点：&br&&ul&&li&完美的CDO的组成形式是把资产组合到一起形成资产池，并用资产池的现金流对外支付；&/li&&li&CDO的支付一般会分层（tranch），形成不均匀的拆分；尽管没有剥离出某种特定的风险，却有效形成各式风险的组合&/li&&/ul&综上，这三种产品是金融创新的杰出产物，最根本的原因在于切合了“金融”这一行业的本质，就像可乐之于饮料业，面料之于纺织业而已。&br&&br&最后，求赞～～
好久没有回答金融相关的问题了，无人邀。 金融不是“量化投资”，不是“把一块钱变成两块钱”，不是“交易所尔虞我诈把钱从你的包里拿出来放到我的包包里”的游戏。金融是一门产业，一门关于未来的产业，说到底就是一种交换，那现今买未来某个时点的一笔钱…
做了十年银行风险管理，说说自己的体会。&br&&br&(十年前年开始在中关村宇宙行做企业贷款，到监管三家地方小金融机构的全面风险。下面写的很多都是多年工作一种思考与纠结，所见所闻所感，不成体统，没有正确答案，不会传授风控秘籍，只是想到什么写什么，也许都是误导)&br&&br&也在内网看了不少风险管理的政策、文件、以及外部网文，讲座，书籍。风险管理这一块，可谓汗牛充栋，让人应接不暇，还有什么“十八招”“三十六式”，听上去都是头头是道，然后呢？&b&纸上得来终觉浅，不落地，都是浮云。&/b&&br&&br&很多人想从事风险管理，觉得这个工作不用低三下四做营销，不用应酬，喝酒。更多的是技术与分析，有积累，成为专家。而且钱多，稳定。权力大，对业务有生杀大权。其实这些多多少少有些误解。 &br&&br&任何企业都是要盈利，一把手都是高度重视市场与销售，对于银行就是公司部。所以有志向做一把手行长的年轻人不妨以此为起点。我们人文环境就是出问题前没有人重视，一出了问题就救火。事后诸葛亮。 &br&&br&风险管理大体上包括信用风险，市场风险，操作风险三大块。发达国家的银行，至少要用一半的资本抵御信用风险损失，15%-30%抵御操作风险，5%-10%的资本抵御市场风险。先说市场风险，而目前利率工具，信用工具，例如互换，信用衍生品，利率衍生品应用比较少。操作风险，银行这一块刚刚起步，比较专业的模型可以看看工总行。现在损失数据还是不全不完善。可靠的模型谈不上广泛应用，仅仅停留在诸如银行从业几十个严禁这种稽核检查，这种都是基层基础工作，也说不上技术。 &br&&br&现在做全面风险管理，包罗万象，科技风险，声誉风险，流动性风险，外包风险，政策合规风险，太多了。深感有些事情纯粹是咨询公司创新能力强，不断给银行洗脑，说你看这个风险多么重要，我的工具多么先进。给银监会洗脑，搞一些莫名的新风险，新模型，评估，验收，国外的东西拿到国内，目的嘛，赚钱。&br&&br&于是有了各种行业分析，Var蒙特卡罗模拟，情景分析，压力测试有，也一直在做，例如流动性风险压力测试，但总感觉意义不大，但银监会的要求，行里转风险部门牵头，也是应付，疲于奔命。所以风险管理变成了打杂，给各个监管部门干活。&br&以前觉得这些技术很牛，现在真正做了，觉得很虚。&br&&br&大家还是按实务的理解，操作风险管理变成了稽核检查，信用风险管理变成了信贷审批。 &br&&br&前台部门，一切都是为了把业务做成，其他部门都要支持，风险管理搞什么呢？说难听点就是有点像擦屁股。问题客户通通移交给风险管理部去做。救死扶伤。类似老军医，包治各种疑难杂症。准备各种诉讼材料，参加法院审理，执行，是主要工作。所以为什么风险管理部有很多律师出身的。市场部是和好客户打交道，都和谐。风险部则是和不那么好的客户打交道，工作的复杂决定了需要更高的交际能力和应酬能力。所谓霸气与匪气。 &br&&br&&b&1.银行的主要风险还是信用风险，其中贷款风险是主要内容。&/b&银行要给一个客户做贷款，一般前提是该客户 在银行有较长时间的结算关系，有账户流水，更重要的是日常企业财务到银行对公柜台储蓄柜台办理各种业务透漏出来的一些信息，客户经理会和企业财务聊，从而获知企业的运作情况以及资金需求，传统上一般不和陌生客户打交道。当企业符合一定条件了，银行才开始介入授信放款，包括主动向客户营销信贷产 品或客户主动申请贷款。借款人通过贷款银行进行日常结算，银行通过检查账户往来，可以发现一些信息（不是全部，更多的信息要靠银行与企业日常的打交道聊天，走访获知），例如近期借款人贷款1000万购买100 台汽车，那么1000万支付出去以后，正常情况下后面陆陆续续会有汽车销售收入进账，比如一周进展几十万，那么这就是汽车在销售。如果一个月内没有任何进 账，那么银行就会很紧张！！！ &br&还有借款人缴税、水电费支付都是通过银行代扣代缴、工资通过银行代发。银行通过观察其支付是否中断、是否明显减少等，来判断企业经营是否发生重大变故。&br&分 析账户交易流水本身就是一种本事，流水又和银行系统参数息息相关。这一点和没有结算业务的贷款公司不同，他们没有结算网络，虽然贷款公司可以索取客户的流水，但是一方面流水可以PS，而且不同银行的流水格式参数千差万别，贷款公司又如何识别真伪？就算是真的，又如何识别有效信息？ 而且银行系统时不时的更新升级，很多同样一个科目又有各种入账方式，隔行如隔山。流水要分析，但是不是全部。&br&所谓银行信贷风控，就是对每一个细节深入细致的熟悉，而不是空洞的FRM之类的理论。所以要到银行作风控，首先你要熟悉银行的结算系统，对公要熟悉，对私也要熟悉。 &br&&br&不 少互联网公司也有办法，通过一些互联网信息，类似人肉搜索方式做风险控制，运用大数据，数据挖掘，机器学习，反欺诈等计算，批量化操作。这是一个有意义的 尝试，互联网公司目前都是烧钱期，成熟的商业模式会如何，还未得而知。大数据固然重要，而作为银行人，往往我们要关心的是小数据，与手里的客户相关的小数 据。结算数据类似于抽样，从客户成千上万的变量中抽取最能代表客户风险状况的东西——现金流信息。有时候做好了现金流分析，已经能够判断风险80%,当然 客户的一些社交网络信息，如微博、qq信息，微信信息重要不重要，有时候的确很重要，权当一种预警信息吧。对于那些小微贷款，客户处于社会底层，不在金融 体系里，账户都没有，更别说结算，那么只能用互联网抓瞎，权作一种聊胜于无。对于银行来说，直接放弃这些客户是比较保险的做法。&br&&br&担保方面的熟悉。第一还款来源前面已经谈过了。下面说说第二还款来源。 &br&抵押物：要熟悉各种抵押物，房产，房产有几种类型，各有什么政策风险？抵押登记如何办理？他项权证也有假的哦，我亲历过，房管局和借款人串通起来骗贷几个亿！！！股权质押如何办理，政府哪个部分受理？出了风险如何处置？有哪些障碍？汽车抵押如何控制？如何拖车？ &br&所以银行风险控制，就是这些细枝末节的东西，一个小细节失控，就是几个亿的漏洞！！！ &br&&br&&b&2.技术与管理。&/b&做了十年风险管理，说说自己的体会。 &br&年 少时，认为要专业，什么VBA\SAS\CFA\FRM\风险案例模型研究一大堆，其实到了后来发现，做好还是要团队，要管理，要整合资源。也即是另一种 能力。专业的知识，可以补救，能力提升则不易。明明知道哪些事情该如何做，但是具体的事情要人去做，手下的人品质出了问题，再强大的风险控制体系，都无济 于事。人防物防技防。现在过于偏重技术，例如用大数据建模筛选信贷客户，用行为模型做贷后管理。其实银行里面，更多的强调人品的作用。太过“聪明”的人不适合做银行。 &br&&br&例如前段时间炒得沸沸扬扬的，某P2P公司，业务员造假资料，骗贷款。这种事情就是金融机构最担心的事情，一般传统金融机构这一块做的 比较好，员工流动性小，归属感强，比较在意自己的长远职业规划。目前很多新型金融机构，如互联网金融等，对技术的重视程度太高，技术其实是双刃剑，一个金 融机构过于重视技术，人品风险就比较大，人没了人情味，没了感情，对单位没了感情，仅仅为了比较高的薪酬，短期化行为就比较严重。固然，新型互联网金融， 短期内可以发展很大，但是一旦大了，必然面临银行一样的成长烦恼，如何管理人员，如何树立价值观。人员、业务管理不好，本身就是巨大风险。 这时候，一个机构的风险往往不来自于外部，而是内外勾结。员工流动性极大的机构，比如风险极高。&br&&br&到了一定位置，什么样背景的风控总监都有，有的来自政府，人民银行，银监局，有的来自律师，有的就是行内的，如公司部老总调任风险部老总，风险部老总调任支行行长，这种调任很普通，没有什么特别的理由，因为必须定期轮岗。 &br&所以年轻的时候，更多的要去历练，多岗位历练，不要一开始就定位，就是风险控制，这样很局限，风险控制要跳出理论框框，不懂业务能做风险控制吗？不懂业务细节，连风险在哪里都不知道，何谈风险控制？ &br&不懂管理能做风控吗？风控措施要执行，如何激励下属去执行？ &br&到了更高层面，一个副行长既要分管个金部，公司部、风险部等等。 &br&谁说你就不能到这个层面呢？ &br&职业可以从行业分，专业分：风险控制、销售、财务、法务、办公室 &br&也可以分为：研究类、决策类、执行类、协调、领导 &br&风控知识，我相信，一年半载就都知道了，但是做好却不容易，很多事情到了风控这里，就是硬骨头，有的人领导能力强，善于协调地方政府、协调上下级，轻松搞定很多硬骨头，而有的人虽然知道事情如何做，就是做不了，协调不下来 &br&为啥干银行要好酒量呢，大家都知道和公安、法院搞好关系，对于风险控制有多么重要！！！ &br&做了那么多调查研究，模型数据分析，最后应该是一页A4纸，上面列出要找谁，解决什么问题，到此为止，切入正题，约出来吃饭，喝酒，酒场搞定问题即可。 &br&模型也好，分析也罢，都是know why，要解决问题，要know who&br&为啥销售也能作风控，就是他不需要知道前面的细节，只要解决掉A4纸上面的问题即可。 &br&找到目标关键人物，投其所好，吃喝玩乐，吹拉弹唱，搞定这个人，又是另外一种本事&br&跳出风控看风控，你会看到另外一个世界。&br&&br&举个例子，一笔抵押贷款,抵押资产是商业房产，但是历经几任行长都没能彻底妥善化解掉。官司打到最高人民法院而且胜诉。但是至今无法执行。其中故事可以写几本书。&br&大家都以为房地产抵押最保险而且银行最多的贷款也是房产抵押贷款，风控处置流程知识大家都知道。但是具体如何操作，真的要靠交际能力，和人民银行银监局地方政府（甚至消防队这种部门）法院媒体地痞流氓方方面面搞好。你处置了这个房产，举报纪委来查你处置流程，虽然是真金不怕火炼，但是搞得行内行外沸沸扬扬，搞得你声名狼藉一身骚，就这样一个最简单的最安全的房产抵押例子，都有这么复杂，更不要说什么担保公司担保汽车抵押股权质押人保货押乃至信用类。这个FRM教材不会写。在银行有很多这样的陈年老帐，风控都不愿意碰。而真正有魄力啃下这些硬骨头的往往是非科班出身的，退伍兵，销售出身之类的，脑子灵活下手够狠。赖账的很多都是狡诈之徒，学历往往不高，大学出来的风控人员按常理出牌反而畏首畏尾，所谓知己知彼，百战不殆。&br&&br&在中国做风险管理，大部分时间消磨在这种人际关系上。做得好的，争取到政府领导的支持，在政府公检法司、宣传、纪检监察的强大攻势下，很多坏账及时化解。&br&&br&所谓妥善处理，就是摆平方方面面的关系。一个方面没有照顾到，留下尾巴，就为更大的风险埋下伏笔。关系处理不好，就是矛盾，迟早要产生风险。风险也是人与人之间的博弈，斗智斗勇。&br&&br&&b&3、 风险管理本质上还是管人。&/b&现在技术发达了，企业上了ERP，银行上了信贷管理系统，加上互联网，大数据横行。人与人之间的隔阂变大了，贷款从网上手机上申 请，银行也用大数据建模型管理贷款。从原始社会的打架，到现代黑客战，类似于军备竞赛，反欺诈手段高明了，欺诈手段也升级了。信用还是要靠人与人之间的感 情建立的，银行与企业之间没有合作与感情，那么很难说风险管理就很强大。要让企业认为这个银行是值得尊敬的，是有血有肉的，是值得长期打交道的，而不是冷 冰冰的数据与模型。一旦大数据系统检测到企业数据指标不合格，立马停止授信额度，抽贷，断贷，逼死企业。这种大数据征信，防范了一时的风险，但是伤害了企 业。&br&&b&4、趋势。&/b&未来是不是银行都要变成互联网技术公司？我感觉传统的银行，人海战术，社区金融，身边的银行，小区银行，这种方式还是有生存空间的。隔壁王二狗要贷点款，填一堆报表，该网点客户经理到网上去录入一大堆数据，电脑自动到满世界去搜索一下王二狗的活动（微博发言、qq记录、大众点评，可穿戴设备数据库看看他几点起床、在哪里吃饭，在哪里活动，有没有出入不良场所，心跳多少，脉搏多少，健康几何），再用数据挖掘，机器学习技术，给王二狗画一个像？一分钟后，机器说，能批多少多少？这种模式很快，速度快，效率高，机器学习，就是人给机器打工。甚至以后连信息录入的工作都不需要人工了，自助贷款机，的确，我们连身边的活生生的人都不相信了，反而要依靠机器才能认识一个人，王二狗人品如何，邻居说了不算，机器说了算，而且机器可以积累经验，增长智慧。一个审批人的经验增长速度远远赶不上机器学习智慧的积累程度。&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//.cn/html//content_244175.htm& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自助贷款机亮相京城&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&人与人之间的隔阂越来越深了。&br&&br&借用一段时髦的话，“无信任不金融，互联网降低了金融准入门槛，但信任门槛永远在那里。金融的发展基础，是建立在“信任”之上，信任的门槛永远摆在那里，金融机构只有通过服务的方式取得客户信任，才有机会开展金融”。至于该如何获取信任，绝不仅仅是技术。&br&&br&信任必须依耐信息，但是海量信息不等于信任，就好像你关注并了解对方的每一个生活细节，对方不一定会爱上你！！！尊重、隐私、信用，这些才是金融的基石！&br&&br&一些贷款公司找来一些大数据科学家和互联网科学家，就说能够取代银行？但是我觉得，做自己能做的事，挣自己应挣的钱！！！&br&短期内，大家还不懂，跨界有红利，但是长期一定会均衡。&br&未来一定会有专业的征信公司，他们是大数据科学家和互联网专家，专门从事资信调查，不仅服务与信贷公司，还服务其他私人调查。当然是要收费的，而且会有很多家不同的征信公司，&b&这些科学家之间会互相竞争，导致价格维持一个均衡&/b&。由于模型一旦成熟，这些工作基本上边际成本很低很低，多查询一份，几乎是零成本。所以，这个行业未来，&b&一旦技术公司互相竞争，价格归零，最后得利的还是银行&/b&。银行不会自己去生产ATM，ATM厂商会竞争。ATM取代不了银行，而是银行应用了ATM。所以银行大可不必自乱阵脚，专业的事情，让专业机构去做。作为一个金融从业人员，我们不是要变成数据科学家，要做我们能够做的，就是服务活生生的人。&br&&br&&b&5、对政策法规要相当熟悉。&/b&做风险的很多时候要和法律打交道，而法律法规经常变化，有时候一个不经意的变化，就会导致很多业务翻新。例如，日，最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》，核心是企业间直接融资渠道的逐步合法化、废除四倍利率上限标准、网络借贷平台担保的合法。大家可能不会太在意这个东西，但是，这个却极大的影响征信模式。这个司法解释，明确了企业借贷的合法性，而目前悲催的是企业之间的借贷未入人行征信而且技术上也不可能纳入！！！依靠征信系统的银行将无法掌握企业的实际负债情况。而且企业法人或负责人的个人借贷行为有可能需要企业承担责任，这一部分在企业的财务报表里无法反映，会增加银行授信调查工作的难度。&br&&br&&b&6、对政府办事流程要相当熟悉。&/b&公安、国土、房管、工商、税务、保险、证券、社保、邮政、金融、电信等部门。&br&&br&&b&7、要在银行干，必须懂得社交。&/b&很多人会说不善社交，于是躲在银行后勤做风险，而支行的风控要和客户打交道，就躲到分行去做风控，分行要和客户打交道，就躲到总行去，而总行呢，需要更多的管理与协调能力，无穷无尽的会议，与银监会政府沟通请示汇报，下去指导考察调研，讲话，出席活动，比基层更加务虚，很多课题只是牵头，具体都找研究所的科学家，那咋办，去做博士后吧，做课题，做风险模型，达成所愿，但是似乎又太冷门了。就好像本科找不到工作就读研，研究生找不到工作就读博。其实呢，要学习，提升自己的能力，领导能力，营销能力，交际能力。银行工作就这些，无论哪个层次的风险管理，都是，社交第一。风险管理，有的时候是很强调及时性。过时的信息没意义。体现着资料上的，都是历史信息，什么企业审贷资料。要像情报人员一样去了解信息，而很多谍报人员，都是社交高手。千万不要迷信技术。你说审查技术高，是神仙，掐指一算，运筹帷幄，决胜千里？NO，不会的。你再牛逼，能比银行副总牛吗，老总的社交圈子广，国内国外到处飞，其实国内的商业圈子还是比较小，谁谁谁干了什么事，只有圈内人知道，再牛逼的信贷调查审查毕竟还在一个公 司基层，你的社交圈子决定了你看到的都是文本资料，静态资料。而重要的风险点，往往是从社交场合上观察打探到的。富人圈里传出来，某某某又在哪里投了个啥项目，失败了。层次不一样，看到的东西绝对不一样。所以千万不要局限自己，自作牢笼，坐坐井观天。银行的一切工作，无非就是风险和营销。很不对等的是，客户经理以及审批人员，都 在基层，而决定企业风险的是企业高管。由于这种生活社交的不对等，决定了我们的审批审查了解的信息都十分滞后。而审贷委员会的成员，稍稍能和企业老板一起 出现在一些社交场合，所以你会发现，有时候委员会会说一些新的信息，而这些信息审查人员是不了解的。有时候，行长说能放的贷款，审查人员是不会理解的。不要窝在办公室，埋头在一堆堆企业申报的材料里，做各种复杂的财务模型，搞来搞去，沾沾自喜，以为自己好高明，发现了什么风险点。套用我以前老板说的，像个兔子在草丛里面打滚。PAPER WORK。没用的。站的高，才能看得远。所以有的时候，市场部老总调任风险总监，而不是风险经理提拔为风险老总。因为层次在那里决定了他的视野和高度已经远远超越了一个风险经理对风险的理解。&br&&b&8.看企业，管理很重要。&/b&风控这些年，见证大大小小数十个企业集团从兴旺到破产。多少富一代创业艰辛。多少富二代，接班短短几年，败光几十亿家产，负债累累，还锒铛入狱。屌丝不必不妄自菲薄。作为一个董事长，法人代表，要签署太多的合同，这些合同标的不小，创始人一路走来，从几千块的生意做起，商场上的猫腻，驾轻就熟。接班人则一不留神就陷入进退维谷。听谁的，谁可以信任，外面的法律顾问？托孤大臣？其中故事堪比宫廷戏。做风险控制有必要多看看历史书，例如《资治通鉴》。民营企业，要看实际控制人（真正的老板）家庭结构。创业团队成员的契合度。这些信息，要通过一次一次的接触，例如宴会细节，去感悟。&br&第一步是很重要，所谓人生的机遇，第一桶金。企业家，第一个成功案例做出来了，以后就是商业模式（所谓的故事）+资金（贷款、各种基金），在不同城市批量复制，扩张。短短几年，滚雪球一样，迅速做大。这个成功很简单，也很难。第一步很难，实现了“屌丝的飞跃”，很多企业家，搞了几十年，换了无数行业，一直在模仿，从来未超越。创始人，就是经历了无数个0，做成了1，有了这个起点，再招聘职业经理人，员工，就能从1，变成10，变成100。从0到1，其实需要的资金倒不是很多，从1到100，需要大量的资金。当然故事好了，自然有资金找上门。&br&反过来，从我们风险控制的角度看企业。看企业集团，就要从纷繁复杂的集团结构中跳出来，看到他的1在哪里？集团再大，一定有个主业，这个主业有什么风险？哪些因素会影响这个主业？主业一旦衰败，集团也不长久了。&br&企业家，往往从1到100，就上瘾了，总觉得老天特别青睐自己。比如做超市的，从第一个小超市，做成功了，复制，开了几百家店。这时候，感到飘飘然。既然做超市能从1到100，其他也可以吧（正是因为主业往往有周期，竞争，利润越来越薄，不转型等死，转型找死。从风险分散的角度，有必要多领域投资。但是如何实现成功转型，是个难题，运营通过高薪找来职业经理人就可以了吗？行业相关政府部门的关系招来公关经理就可以了吗?经理人做事和老板做事不一样，特别是转型，意味着创业，需要有一点理想，特别是适合那种一穷二白非成功不可的心态，而不是拿着高薪且待价而沽）！&br&通过这几百家店去融资，资金归集以后，投资房地产、4S店、进军不同的领域。其实转行，光有资金是不行的，无数个0投下去，未见得会做出个1来，而且现在做事的心态与当年做小超市的心态是不一样的（高富帅心态与屌丝心态）。而我们看到那些做出了1的，无不是，摸爬滚打，为伊消得人憔悴，历经无数失败才侥幸成功，创业往往输得起，从小做大，亏也亏不了多少钱。转行拿资金砸的，往往输不起，失败了，直接导致主业资金紧张，最后，资金链断裂，门店被其他收购，多年心血一场空。&br&先写到这里，有空再更新了&br&===&br&很多朋友留言，未能一一回复，本人近期将出版一本信贷业务与风险管理方面的小书，系统全面梳理一下，敬请关注。&br&====
做了十年银行风险管理，说说自己的体会。 (十年前年开始在中关村宇宙行做企业贷款，到监管三家地方小金融机构的全面风险。下面写的很多都是多年工作一种思考与纠结，所见所闻所感，不成体统，没有正确答案，不会传授风控秘籍，只是想到什么写什么，也许都是…
&b&现在p2p网贷行业内最需要关注和回答的就是这个问题。&/b&结合我们团队在这个行业的经验来说下看法。&br&&br&P2P是一种跳过银行间接贷款融资模式的一种在借款人和出借人之间直接发生借贷关系的业务模式，那么理解P2P的风险是什么就很简单，就是借款人不能偿还借款的风险。但是无论哪个借款人总会有偿付不了借款的可能性（或者叫概率），&b&所有金融类公司的业务模式都是建立在会发生坏账的前提下来运营的，&/b&只要收取的借款利差（即向借款人收取的利率减去出借人收取的利率）高于员工和办公成本加上坏账的成本，这个公司或者p2p平台就能持续运营下去。有坏账并不可怕，只要你对于借款人群有风险定价能力。打个简单的比方，借给1000个人每人1万的借款，这1000个人里面有2%（20个人）坏账了，那么你的坏账成本就是20万，如果问这1000个人收了10%的利差，利差收入是100万，除去员工和办公成本后，还是能够盈利的，但是如果你审批通过放款的这1000人里面有10%的坏账（100个人），那坏账成本就是100万，显然利差收入是覆盖不了公司所有成本，那么长此以往这个平台就会倒闭。&br&&br&但是如果p2p公司在审批通过这1000人借款请求的时候，当时就能判断这批人群的坏账概率在10%，那么你也可以定更高的利差（比如15%，而且这些人由于在其他更低利率的银行那个得不到借款，因此能够接受这更高的借款成本），那么150万的收入也能够覆盖坏账和其他成本了，这就是说明这个业务模式的核心在于，&b&对这些借款人群的违约概率判断非常重要，也就是我一再强调过的这个业务模式中团队自身的风险定价能力是最重要的，&/b&只要这个做的好，其他都是次要的。&br&&br&因此题主的问题非常好，其实这才是目前p2p投资人最需要关注的问题，而不是其他一些什么有没有担保公司担保，或者借款有没有抵押物等等。最近有一家深圳担保公司旗下的旺旺贷跑路（&a href=&///?target=http%3A//.cn/i//.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深圳旺旺贷疑跑路 业内呼吁P2P纳入监管&i class=&icon-external&&&/i&&/a&），更是验证了这一点。关于这些更加详细的分析，可参考&a href=&/question//answer/& class=&internal&&如何评价 P2P 网络贷款投资？风险在哪里？&/a&&br&&br&结合我们团队在这个行业的经验，我来谈一下我们认为这类小额无抵押借款审核到低应该采用什么样的风控模式。&br&&br&&b&首先，坚持“小额分散”。先说一下”分散“&/b&&b&在风险控制方面的好处，是能够保证借款主体还款概率的独立性，&/b&即借款的客户分散在不同的地域、从事行业、年龄和学历等等，这些分散独立的个体之间发生违约的概率能够相互之间保持独立性，那么同时发生违约的概率就会非常小。&b&比如100个独立个人的违约概率都是20%，那么随机挑选出其中2个人同时违约的概率为4%（20%×20%=4%），3个人同时违约的概率为0.8%（20%^3），四个人都发生违约的概率为0.016%（20%^4）。如果这100个人的违约存在相关性，比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%，那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%（20%×50%=10%，而不是4%）。&/b&因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。前几年金融危机的时候，浙江外贸企业都亏损，那么在这类企业的员工借款能力就受到影响，但是不会影响到在贵州的白酒类企业员工的还款能力。但是如果借款客户都集中在某个行业或者某个区域，就很容易受到一些事件的共同影响，比如借款主体都房地产企业，那么在房地产价格下行的时候，不同房地产公司的还款能力都会受到影响，虽然他们自身的违约概率还是20%，但是2个或者3个主体同时违约的概率可能会上升到20%。&b&这也是为什么我们不做抵押类大额借款的原因，因为抵押物一般都是房产或者土地，这样在房地产价格下行的时候会面临很大的系统性风险（&/b&并且，虽然许多抵押物具有“价值”，但其“价值”很难处置转为现金（比如房屋有租赁协议，法律上讲买卖不破租赁，就很难拍卖，或者根本没人买），也就是为什么那么多业主宁愿跑路也不会卖厂、卖库存来抵债）。美国前几年的金融风暴，其根源也是房贷客户之间违约概率存在很高的相关性，因此在房价下跌的时候，其同时违约的概率远超历史数据，也远超了投资这些房贷为基础的次级贷款债券的投资者的预计（这也是所有金融市场涨涨跌跌的原因，即真实情况超过了大家的预计，而投资者在前期没有争取更高的回报要求来做到风险补偿）。&br&&br&&b&再谈谈”小额“在控制风险方面的重要性，就是能够避免”小样本偏差“。&/b&举个例子，如果一个平台一共做了10个亿的借款，如果借款人平均每个借3万，那么是3.3万个借款客户，如果借款单笔是1000万的话，那就是100个客户，大家知道统计学意义上的“大数定律”法则，是需要在样本个数数量够大的情况下（超过几万个以后），才能越来越符合正态分布定律，统计学上才有意义。这样如果坏账率都是2%的话，那么放款给3.3万个客户，其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性，因为有可能这100个客户存在小样本偏差，而导致坏账比较集中达到10%甚至更高，&b&这就是统计学意义上的”小样本偏差“的风险，对应到p2p网贷上，那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。&/b&&br&&br&&br&&b&其次，用数据分析方式建立风控模型和决策引擎。&/b&因为上面提到的要将借款做成平均单笔10万以下的小额借款，那么借款客户数量会非常多，如果用和银行类似的实地考察、模拟还原企业现金流量表、盘点企业存货等方式，那么做一笔小额业务的成本会非常高，也会导致这个业务不能持续（因此很多p2p网贷平台做大额借款，因为做一笔1000万的大额借款的审核成本和做一笔10万小额借款类似，但是前者收入是后者的100倍，但是做大额借款的问题如前所述），因此需要另一种审核模式，即采用类似国外信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系，根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。&br&&br&&b&客户的违约风险包括两个：还款意愿和还款能力。&/b&还款能力审核主要通过可验证的个人可支配收入和每月还款金额的比较来进行，还款意愿的影响因素包括年龄、从事行业、婚否还是离异、租房还是自有房、学历等等因素，甚至不同星座、血型的人，其还款意愿都是不一样的，&b&如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡，判断其还款概率，是风控的核心内容。&/b&决定还款意愿的主要因素是客户的违约成本，举个例子，你借给一个客户10万块钱，他可能不会因为这10万块钱而跑路，因为他的跑路成本，从新建立生活圈子，从新找工作的成本不止10万。但如果你贷给他100万或500万，他可能就真的跑掉了。另外，大家可能觉得收入高的人还款可能性也大，其实实际情况刚好相反。因此风控的核心方法在于，通过研究分析不同个人特征数据（这就有点类似大数据分析，因为一个人可以分析的维度超过5-600个，而美国的ZestFinance甚至称其分析维度超过4000个）相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系，来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度，并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中，来指导风控审批业务的开展。&br&&br&大数据分析的例子在很多行业已经开始应用，比如Google搜索根据你浏览以往网页的习惯和偏好，会在右边摆放可能会吸引你点击的广告页面，淘宝也在用，每个人上淘宝页面看见的内容都是不一样的（这个你可能还不知道吧），因为他们会根据你以往购买商品的类别来摆放你可能会购买的内容。&b&在金融业内，美国的Capital One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司&/b&（没有之一哦，Capital One被誉为金融行业的Google。因此在金融海啸中，Capital One公司得以存活并趁机壮大起来，现在已经发展成为美国第七大银行）。&br&&br&通过数据分析来建立风控模型，固化到决策引擎和评分卡系统，建立信贷工厂模式的风控审核系统，对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面&br&&ol&&li&决策自动化程度的提高，降低依靠人工审核造成的高成本&br&&/li&&li&解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题&/li&&/ol&可能有人要问，前面提到的”小额分散”的风控原则有那么多好处，那么为什么目前类似积木盒子、爱投资等P2P网贷公司做的都是超过几百万和几千万规模的大额抵押类借款呢？主要是因为目前国内绝大多数的P2P公司都没有掌握建立大数据风控的能力，因为一群没有吃过猪肉，没见过猪跑的人，是画不出猪来的。大额借款的爱投资等p2p公司，使用小贷和担保公司传统的类似于银行贷款风控的靠人工审核、实地调查、判断存货的审核方法，只能够适用于几百万以上的借款，如果单笔借款规模太小，在成本上是没有办法做到持续经营的。但是另外一方面，由于这类业务和风控手段和银行类似，优质的企业客户已被银行获取，剩下的企业客户其风险相对较高，资质也相对较差，&b&因此如果P2P公司开展的如果是银行类似的抵押类业务，和银行在同类业务上竞争，长期来讲，由于银行的低资金成本，规模经济优势，国家隐形信用担保等因素，是很难竞争过银行业务的。&/b&&br&&br&除了上面提到的风控审核成本影响以外，依靠人工实地审核的小微借款模式还存在一个问题就是在各个地区审核标准会不一样，因为如果风控过程中过多依赖人来判断，那么就会因为每个风控人员的技能、经验、理解等因素不一致而造成坏账，香港有一家财务公司在中国各个地区开了40多家小贷公司，采用各地公司风控人员当地审核模式，后来发现坏账难以控制，因为一套标准化的审核模式，在各地落地执行的时候会由于人员素质、每个地区的不同情况（中国不同地区企业的差异非常大）等发生很大的扭曲变形，因此不得已后来逐渐转变成总公司总部审批的模式。&br&&br&2013年P2P网贷的业务量超过了1000亿，但其中很大一部分还是单笔在100万以上的抵押类借款，其中真正坚持做小微借款（单笔10万以下）的P2P公司还是不多，我们很庆幸站在这个时代的起点上，相信能够打造一个在中国专注服务于小微借款客户人群的百年老店。
现在p2p网贷行业内最需要关注和回答的就是这个问题。结合我们团队在这个行业的经验来说下看法。 P2P是一种跳过银行间接贷款融资模式的一种在借款人和出借人之间直接发生借贷关系的业务模式，那么理解P2P的风险是什么就很简单，就是借款人不能偿还借款的风险…
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