P2P网贷在中国经过几年的发展,已经不同于欧美国家的原始面貌,在中国发生了很多变化,有的提供担保机制,有的引入了线下模式,有的已经介入到了借贷双方债权债务关系中去,成为借贷资金流转的中转站。通过对各种不同模式的P2P网贷的调查研究,认为我国P2P网贷平台可以从三个角度来进行划分。即纯平台模式和债权转让模式、纯线上模式和线上线下相结合模式和无担保模式和有担保模式。
纯平台模式和债权转让模式
根据目前我国P2P网贷公司相关借贷流程的不同,P2P网贷可以分为纯平台模式和债权转让模式两种。
从借贷流程来分,是指借贷双方借贷关系的达成是通过双方在平台上直接接触,一次性投标达成;还是通过平台上专业放贷人介入借贷关系之中,一边放贷一边转让债权来连通出借人和借款人,实现借贷款项从出借人手中流入借款人手中。前面一种模式称为纯平台模式,后面一种模式则可称为债权转让模式。
(一)纯平台模式
纯平台模式保留了欧美传入的P2P网贷本来面貌,即出借人根据需求在平台上自主选择贷款对象,平台不介入交易,只负责信用审核、展示及招标,以收取账户管理费和服务费为收益来源。
(二)债权转让模式
债权转让模式又称“多对多”模式,是指借贷双方不直接签订债权债务合同,而是通过第三方个人先行放款给资金需求者,再由第三方个人将债权转让给投资者。其中,第三方个人与P2P网贷平台高度关联,一般为平台的内部核心人员。P2P网贷平台则通过对第三方个人债权进行金额拆分和期限错配,将其打包成类似于理财产品的债权包,供出借人选择。由此,借、贷双方经由第三方个人产生借贷关系的模式使原本“一对一”、“一对多”或者“多对一”的P2P借贷关系变为“多对多”的债权关系。当然,此种模式下,P2P网贷平台也承担着借款人的信用审核以及贷后管理等相关职责。
此种模式在国内为宜信首创。宜信(北京宜信普惠信息咨询有限公司的简称)创建于2006年,总部位于北京,是一家集财富管理、信用风险评估与管理、信用数据整合服务、小额贷款行业投资、小微借款咨询服务与交易促成、小额信贷助农平台服务等业务于一体的综合性现代服务业企业。目前已经在60多个城市和20多个农村地区建立起全国协同服务网络。
宜信P2P网贷的典型特点就是债权转让机制,这种模式的核心交易结构分为两步:
首先,宜信的创始人唐宁(或其他宜信公司高管)作为第一出借人,将个人自有资金借给需要借款的用户,并签署《借款协议》,这样唐宁就获得取得了大笔债权,所有的债务债权关系都集中在自然人身上,规避了我国禁止企业放贷的相关规定。
然后,宜信再把唐宁获得的债权进行拆分,打包成类固定收益的组合产品,以组合产品的形式销售给投资者,但实质上是债权转让的过程。宜信对唐宁的债权进行了两个层面的拆分,金额拆分和期限拆分,经过这两个拆分之后,一笔大额债权就划分为多笔小额、短期的债权。与将一笔债权整体出售相比,经过金额拆分和期限拆分后的销售难度就大幅度降低。
在这一债权转让过程中,出借人对于自己的债务人情况是不了解的,具体投资的项目由宜信后台系统进行匹配,并不由出借人自主选择。出借人者与借款人并非是一一对应的关系,出借人看到的是一个借款人列表,一项资金分散给多个借款人。例如,出借人每月可以收到一份列有借款人姓名、身份证号和借款用途的债权列表。借款用途以“经营”、“消费”、“其他”等笼统描述概括。出借人如希望能够亲自对投资对象进行了解,还要通过宜信获取投资对象的联系方式。一位购买了10万元“宜信宝”产品的出借人称,其债权列表目前所对应的借款人多达22人——这意味着,每个借款人从该位出借人处所获得的资金平均数额不足5000元。
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从商业逻辑来看,债权转让模式能够更好地连接借款者的资金需求和出借人的投资需求,主动地批量化开展业务,而不是被动等待各自匹配,从而实现了规模化的快速扩展。它与国内互联网发展尚未普及到小微金融的目标客户群体息息相关,很多2012年以后成立的网贷平台都采取了债权转让模式。但是,因为信用链条的拉长,以及P2P网贷平台与第三方个人的高度关联性,债权转让的P2P网贷形式受到较多质疑,并被诸多传统P2P机构认为这“并不是P2P,出了风险会影响P2P行业”。因为宜信是以自然人债务担保的方式来进行着类银行的业务。一边是不断涌进的大量社会上闲置零散资金,一边是不断对债权进行拆分和配对,宜信起到了信用中介的作用。这种模式实质就是利用债权拆分和转让进行了资产证券化,进而实现流通。如果份额超过200份就触犯了证券法规定,是非法发行证券。而监管层对于资产证券化这项业务一直很审慎,去年才重新放开,并且对于开展信贷资产证券化业务的金融机构,都有很严格的授权及监管规则。
纯平台模式和债权转让模式的借贷关系完全不同,纯平台模式是借贷双方直接发生借贷关系,而债权转让模式则是由平台介入到借贷双方之间一边借贷一边转让的借贷关系。不同的P2P网贷平台选择不同的模式,或者同时运营两种相同的模式,投资者可以根据自身的风险偏好选择更合适的模式。
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