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随着P2P机构坏账率持续有所上升，如何识别P2P借款人的还款逾期违约风险，成为众多投资者日益关注的问题。
P2P平台如丛林般“野蛮”生长态势可谓无所顾忌，倒下一批，又迅速崛起一批。而P2P平台如何安全而有序地运行，则关系着一个社会的综合因素，包括人文、经济环境等等。 可略见一斑的是，小贷公司从两年前的香饽饽，如今演变至今日之“冷场”,多名业界 人士感概,P2P 的“排挤”是一大要素。21世纪经济报道“私人银行”周刊通过对此行业的深度分析，让P2P的风控魔镜尽量全面地给各路投资者呈现。 记者发现，基于互联网时代超前消费意识的崛起，越来越多90后开始通过P2P平台借款消费。去年90后群体的P2P借款需求同比增长高达768%，但随之而来的，则是他们的还款信用不高。 究其原因，这可能与他们刚踏入工作岗位，收入相对偏低所致。 6月底，某网发布的《2007-2014年中国P2P个人无抵押小额信贷市场发展报告》（下称“《报告》”）显示，过去4年个人无抵押信贷市场投资需求累计增长15.2倍，借款需求更是出现了19.5倍的增幅。 随之而来的，是不同年龄层、学历借款人的还款逾期率也出现分化。 通过对500万P2P借款人还款信用记录的调研分析，《报告》显示30-40岁群体的还款信用度最高，40-50群体次之，90后群体信用较低。针对学历与还款信用的关系度调研显示，研究生以上学历人群的还款信用最高，中专学历人群信用状况偏低，本科、大专学历人群之间还款信用的差异度较高。 某平台高级理财师分析说，某种程度上，反映出个人经济实力与P2P还款意愿成正比，比如30-40岁高学历群体收入相对稳定、可观，又特别重视自己的信用记录，相应的P2P还款违约率就比较低。 但他强调说，学历与年龄是衡量P2P借款人还款逾期违约风险的2个维度。在互联网P2P借贷领域，不同于传统银行通过70-80个维度考察借款人还款信用状况，P2P机构需要约400个维度，才能全面衡量借款人的还款信用程度高低。其中包括互联网行为数据分析、社交关系调研，以及网络黑名单核查等。 记者从《报告》也发现不少有趣的借款人还款风险评估维度，比如手机号码使用1年以下的P2P借款人还款逾期风险，要比使用1年以上的高出20%；P2P借款人的微博粉丝数量每增加100个，还款逾期风险概率反而下降10%，等等。 在P2P业内人士看来，这些维度可以让投资者换一个角度评估借款人还款信用。以往，不少投资者喜欢查看P2P借款人在支付宝等平台的消费支付记录，作为其信用度高低的评判依据。但一个人拥有良好的消费支付记录，未必等于他的信贷记录同样优秀，因为消费支付与贷款的场景、资金使用用途、个人还款意愿都不一样。
《报告》显示，就借款人的地域分布而言，广东、浙江仍是中国P2P借款资金量最大的省份。其中广东省借款量约占15%的市场份额。
值得注意的是，过去4年西北地区的P2P借贷需求增长约20倍，远高于华东区平均16倍的增速。 与此对应的是，西藏、上海、北京位居P2P借款人还款信用榜的前三位，云南、青海等西部省份信用排名也同样位居前列，反而借贷需求排名靠前的山东省信用指数排名相当靠后，吉林省信用指数垫底。 在业内人士看来，这可能与当地经济发展速度与居民平均收入水准息息相关。比如近年东北地区GDP增速较弱，导致当地居民收入增速放缓，某种程度也加重了还款压力。 在借款需求排名前15位的城市中，杭州、上海则拥有最高的还款信用指数，倒是嘉兴、东莞的信用指数相对偏低。令人惊讶的是，深圳作为一线城市的P2P还款信用指数同样相对偏低。 记者了解到，这与当地城市P2P借款人的职业同样存在密切关系。《报告》显示，目前国内P2P借款人里，从事物流贸易业与能源制造业的人群分别占借款总需求的30%与22%，服务业和地产从业者也有较大借款需求，而他们的借款用途，主要用于个人消费与实体经营，分别占据借款需求的63.72%与14.69%。 这意味着，若当地相关产业经济发展进入瓶颈，加之企业与个人资金周转出现困难，就容易出现集中性的还款违约逾期现象。 “不过，30-40岁高学历的P2P借款群体，在还款信用方面要比40-50岁群体与20-30岁群体更高。”他分析说。这某种程度取决于这部分人群拥有相对稳定可观的收入，感觉不到很大的还款压力。 记者发现，基于互联网时代超前消费意识的崛起，越来越多90后开始通过P2P平台借款消费。去年90后群体的P2P借款需求同比增长高达768%，但随之而来的，则是他们的还款信用不高。 究其原因，这可能与他们刚踏入工作岗位，收入相对偏低所致。 随着P2P整体坏账率有所提升，P2P投资者也开始趋于理性。《报告》调研显示，当前P2P投资者的单笔投资平均额出现降低趋势，单笔万元的投资数量明显上升。以往，不少投资者可能在P2P投入数十万元,却仅仅投资几款最高收益的P2P产品。 张俊表示，目前P2P投资群体的一个明显变化，就是他们不再追求高收益，而是注重不同风险标的的综合配比，以小额、分散的方式规避P2P还款违约风险。
记者发现，《报告》还列举一些鲜为人知的，却足以一眼辨别P2P借款人逾期违约风险高低的参考维度。
比如，用户填写身份证号/银行卡号的速度，与其信用逾期存在的密切关系。据拍拍贷基于500万借款人风控大数据分析的魔镜系统显示，填写速度在13秒的借款者信用情况更优，填写速度每慢一秒或快一秒，预示着其逾期风险概率将会上升。 其次，使用魅族手机的人群信用指数最高，国货华为和韩货三星用户信用指数都高于全球街机iphone，靠口碑赢得市场的小米用户信用指数居中下水平，低于使用vivo和OPPO这两大时尚国产机的人群，酷派和联想用户信用指数排名靠后。 某平台理财师对此分析说，使用哪款手机，可能反映借款人的收入水准与资金宽裕度，若某些借款人喜欢买价格相对便宜的手机款式，某种程度也反映他资金并不宽裕，可能遇到某些意外事故就无法按时偿还P2P借款。 在他看来，单靠一两个参考维度去判断借款人的违约状况，难免以偏概全。要全面分析一个P2P借款人的还款预期违约风险高低，需要借助400多个参考维度，其主要分成三大类，一是借款人的互联网行为数据，包括其发帖内容、发帖活跃度、在线时间长短，互联网付费行为等；二是社交关系数据，包括其朋友圈数量、粉丝数量、朋友圈影响力、线下人际圈质量等；三是其是否被纳入网络黑名单，比如他是否存在其他P2P平台、担保公司、小贷公司的还款逾期信息、是否领过法票传票等。 不少P2P业内人士认为，目前P2P机构与投资者要准确辨别借款人逾期违约风险，还面临不小瓶颈——由于不少P2P借款人既无信用卡、又缺乏征信记录，导致P2P与投资者无法了解借款人的以往信贷还款记录，容易错误评估其逾期违约机率。 对此，阿里、京东等大型电商平台纷纷介入互联网个人信贷领域，打算通过分析梳理电商平台现有的个人客户消费交易数据，建立与互联网信贷违约逾期相关的风控模型。然而，这并非一蹴而就，一方面电商平台需要不少时间构建模型，另一方面他们也需要根据市场变化，对模型参数进行不断优化。 “事实上，《报告》里的不少P2P借款人还款风险评估另类技巧，也是借鉴了这部分人群的还款行为大数据分析。”他说。
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