P2P平台坏账率成了自欺欺人的“秘密”

文 | 芳华

3月21日讯，尽管互金行业这几年历经了萌芽、野蛮发展、合规进行时等三个大阶段，但逾期率和坏账率，一直都是“不能说的秘密”。

自己“买下了”坏账率?

由于各家平台的统计方式不同，所披露的数据也不统一。就有些平台看，仅逾期率就有项目逾期率、金额逾期率、累计逾期率、当期逾期率等多种表述。为了方便比较，我们将各类逾期统称为逾期率。

披露的数据“参差不齐”，我们统计的26家平台中，逾期率低于1%的有13家，坏账方面，10家平台披露了坏账数据，其中5家表示零坏账，3家低于1%，坏账率最高的净坏账率6%左右。

我们可以看出，各家平台的逾期、坏账数据普遍偏低。

对此，有业内人士表示，网贷平台的真实逾期率起码在5%或以上，零逾期这个事情不可能。部分平台表述，可能在于，他们自己买下了逾期债权或者用风险准备金、担保机构垫付，所以给投资人兑付这头就是零逾期和零坏账。

坏账率的真相

坏账方面，20家平台中只有7家披露了这一数据，而且坏账率就更低了。那，业内的坏账率如何?

我们先来看两条新闻：

新闻1 某家P2P平台在最近一次新闻发布会中，宣布自己信贷业务的坏账率仅为0.60%，风险表现良好。

新闻2 银监会非银部主任毛宛苑在第87场银行业例行新闻发布会上表示，截至2016年9月末，消费金融公司行业平均不良贷款率4.11%，贷款拨备率4.18%，风险处合理可控范围。

众所周知，隶属银行系的消金公司，作为正规军，风控能力无论如何都不会逊色于爆发式增长的民营P2P，为何P2P的风险指标仅有银行系消金的七分之一(0.60%/4.11%)?

其实，都是套路，通过调整统计口径，玩弄数字游戏的方式，10%的坏账率可以轻松包装成1%甚至更低。

我们先通过案例了解下官方风险指标的常规定义。

案例：

小王于2017-1-1，分别借给小刘1万元，借给小张2万元，约定每月1日归还本金的10%(即小刘1,000元，小张2,000元)，分10个月还清，首次还款日为2月1日。

在接下来的四个月，小刘始终拖欠还款，小张基本每月按时还款，但在5月因出差忘记还款，下表就从现金流的角度来做了一张表格：

现在问题来了，在2017年2月的时候，逾期金额究竟是多少呢?是1,000元?

我们先来看看银行的官方统计口径是什么：“一旦发生逾期，剩余未还部分都会计入逾期分类”。这个方式被纳入中国人民银行、银监会的管理范畴内的各家银行、大型持牌的金融机构等普遍采用的统计口径中。

按照这个口径，很明显小王的借款在2月的时候逾期金额已经达到了10,000元而不仅仅只是1,000元这么一个小小的数字。表格1的状况进一步变化为了表格2。

看完表格2，可能大家会觉得小王的这两笔借款好悲催，3万元的借款，第二个月就有1万元(33%)的可能损失;有些看官可能会有个疑问，在2月的时候虽然小刘一个月没有还钱，但小刘接下来是否还钱还是未知，用这样的统计口径是否过于悲天悯人了呢?

其实金融机构的统计口径还有更深层次的标准。

评价风险水平，往往采用比例型指标，如逾期率、不良率、损失率等。根据中国人民银行《贷款风险分类指导原则》，将贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，其中后三类合称为不良贷款，因此仅不良率、损失率有官方定义，即：

不良率 = 逾期91天以上贷款余额/当前未偿贷款余额

损失率 = 逾期181天以上贷款余额/当前未偿贷款余额

在案例中，小刘于2月未能还款，但由于逾期未满91天，故不良率保持为0，直至2017-5-2，距离小刘首笔逾期满91天，才能计入次级类贷款，此时小张虽然也发生了逾期，但逾期时间不满91天故仅小刘的余额10,000元计入不良率分子，此时不良率=10,000 / (10,000 + (20,000 – 2,000*3) )=41.67%;两笔借款逾期均未满181天，因此损失率=0。

在有金融机构官方统计口径的情况下，怎样模糊概念，“缩小”风险指标呢?

首先，很多机构或平台会给自己的风险指标编个模棱两可的名字，最常见的就是坏账率。以案例来讲，假设金融机构将坏账定义为逾期181天以上的损失率，那对外公布的坏账率就是0，完美隐藏了两笔贷、借款均处于逾期状态，其中1笔已经逾期超过91天的事实。

经过这样一次替换，截止2017-5-1的坏账率分子就只剩4000元，较实际应计入不良的10000元瞬间缩水60%。在这种分子统计口径下，部分机构会同步调整分母为累计到期应还款额。到期应还款额示例如下：

可以看出，这种统计口径虽然较官方口径下降了8.34个百分点，但仍有一定参考价值。

对处于扩张期的机构，如果将分子变更为逾期1天或31天的到期未还金额，避免了快速增长的分母稀释，其统计意义可能比传统不良率更合适，省呗就曾经用过这种统计口径，分子取最严厉的逾期1天及以上。

但有些机构在使用了这种到期金额作为分子的统计口径后，分母采用了累计交易金额，此时坏账率=4,000/(10,000+20,000)=13.33%，较官方口径降幅接近30个百分点，指标具有严重的误导性。

为了进一步说明指标扭曲程度，我们在案例的基础上追加一些数据。假设小王不仅借给小刘与小张，还将小张的还款金额6,000元继续借给小李，共分6期，每期还款1000元，同样是每月1日还款：

此时累计交易金额=10,000+20,000+6000=36,000元，以该累计交易金额作为分母的坏账率=4,000/36,000=11.11%，较官方口径的41.67%下降了整整30.56个百分点，如果小王持续将回笼的资金用于放贷，坏账率就能不停的被稀释。

事实上，对风险指标口径的严谨程度，很大程度上代表着机构对风险管理的严谨程度。而偏好高风险业务的机构则常常使用“坏账率”，建议在关注或引用其风险指标的同时，要火眼金睛看清风险指标的分子分母，提高我们每一位对专业金融知识的认知程度。

绕不过去也得解决

坏账率是一个绕不过去的的话题。业内人士认为，坏账率与保险公司的赔付率紧密相关，坏账率在一定程度上决定赔付率，并最终决定保险公司的风险系数，这也是保险公司在开展业务时，需要解决的问题。

据介绍，履约保证保险的模式是，借款人未按照借款合同约定履行还款，拖欠任何一期欠款，并达到或超过保单约定期限，长安责任保险将按合同约定的方式，向出借人赔偿借款人应偿还而未偿还的借款本金，以及保险合同约定的对应利息。

随着监管政策的陆续出台，网贷行业的风险防范措施也在逐步发生转变，从此前的平台+担保方式，向平台+保险方式转变。2016年开始，已有部分保险公司与网贷平台合作，开展履约保证保险、账户保险、财产意外保险业务。此前，长安保险已与其他网贷平台合作。此外，平安产险、阳光保险、华安保险等保险公司，也已进入网贷行业，开展部分保险业务。

“无论是担保，还是保险，网贷的风险保障是没有问题的，也是允许的，但保险公司提供保障，必须要解决好合规问题。”深圳某保险公司人士说，监管对险企在互联网金融领域开展业务，并提供风险兜底的监管非常严格。在此背景下，产业、业务能否做到合规，将是其中关键。

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