本篇論文目錄導航：
【題目】中國P2P網絡借貸風險控制困境探究
【第一章】P2P網貸存在的風險與管理研究緒論
【第二章】P2P網絡借貸風險管理理論
【3.1】我國P2P網絡借貸發展現狀
【3.2】P2P 網絡借貸的風險識別
【3.3】P2P 網絡借貸風險形成機理
【第四章】基于AHP的模糊綜合法評價P2P網絡借貸風險
【第五章】我國P2P網絡借貸風險管理的問題及優化對策
【結論/參考文獻】P2P網絡借貸風險管理優化研究結論與參考文獻
4 基于 AHP 的模糊綜合法評價 P2P 網絡借貸風險-以 A 平臺為例
4.1 A 網貸平臺的基本情況
4.1.1 平臺簡介
A 平臺是國內知名度較高，規模較大的平臺之一，服務已經覆蓋了全國 30 多余個省的 2000 多個地區，成功幫助幾十萬客戶通過信用申請獲得融資借款，或通過自主借出獲得穩定收益。平臺 2014 年的運營情況將下表所示：
該平臺主要經營個人對個人的小額借貸。平臺為投資人提供了信用認證標、機構擔保標、實地認證標等多類產品。同時網站上提供債權轉讓服務。
4.1.2 風險管理現狀與不足
A 網貸平臺主要從四個方面來控制借貸風險，一是控制借款客戶的借款額度在 3 萬到 5 萬之間；二是分散的借出模式，投資人將資金分散借給多位借款人能有效分散資金風險；三是從國外引入的適用于中國的科學的信用審查及風險控制機制，貫穿于產品設計、前端銷售、貸前審核、貸中跟蹤、貸后管理，嚴格審核借款人的歷史信用、還款能力、還款意愿；四是采用風險備用金制度，在小范圍逾期的情況下，保障投資人本金。
據其自身發布的報告稱截至到 12 月 31 日，風險備用金余額與待還本金之比為 2.4%,遠高于網站 0.34%的壞賬率，這說明該平臺的風險備用金足以覆蓋因借款人違約產生的壞賬，投資人的本金得到 100%保障。在人員組成上，平臺創始人均為高學歷金融數學人才，風控團隊達 400 人，IT 團隊達 100 人，這樣的高配置顯然在行業處于佼佼者。
從平臺現有的風控來看，平臺風險管理水平在業界是處于高水平的。但在 P2P 網貸行業現有局限下，仍有幾點不足：一是平臺信息透明度不夠，投資者對平臺運營情況不甚了解；二盡管平臺 IT 團隊強大，但是仍遭到了黑客攻擊，導致網站頁面打不開，說明對于系統安全這一塊風險管理仍待加強；三平臺自身線下征信，成本較大，風控成本較大。
4.2 基于 AHP 的模糊綜合評價 P2P 網貸風險原理
P2P 網絡借貸的風險復雜，受實際情況制約將這些指標進行量化評估比較困難。為了克服單純定性或定量方法的缺陷，本文將 AHP 層次分析法和模糊綜合評價法綜合運用到 P2P 網絡借貸風險評價中，這樣做可以將各個風險因素充分考慮，將定性分析和定量分析相結合，并且基于專家意見的判斷，盡量避免評估結果失真。在綜合評價各風險因素對 P2P 網貸風險管理的影響基礎上做出適合現狀的風險管理決策。并且在 AHP 層次分析法的權重結果基礎上運用模糊綜合評價法具體評價某一網貸平臺的綜合風險值，作為該平臺風險管理改進的參考依據。
4.2.1 AHP 層次分析法原理
層次分析法將 P2P 網絡借貸風險作為一個系統，按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進行決策。通過確定每一層中的權重，量化每個層次中每個因素對結果的影響程度，將定性與定量的方法有機地結合起來，是一種科學地確定權重的方法。
（1） 建立層次結構模型
在實際分析問題的基礎上，按照合理的分類將與研究問題相關的因素進行劃分。第一層為目標層，位于頂端，一般只有一個因素即研究對象。最底層多為對象層或方案。
在頂層和底層中間一般是準則層或指標層，可以有一層或幾層，如果準則層因素過多，可以進一步對其再分解出子準則層。從頂層到底層有一種自上而下的從屬關系，下一層的因素從屬于上一層或是對上一層有影響。通過層次結構模型的建立就可以把風險問題分解成系統的決策框架層次。
（2） 構造對比判斷矩陣
從層次結構模型的中間層開始，對每一層的因素之間進行兩兩比較。運用表 4-1 的比較尺度對兩兩因素之間進行相對重要性比較，直到最底層。
計算判斷矩陣權重有幾何平均法（方根法）和規范列平均法（和積法）。本文采用的是幾何平均法。將判斷矩陣 A 的每行元素相乘，得到一個矩陣 B;對 n 行 1 列的矩陣 B的每個元素開 n 次方根得到矩陣 C;對 C 歸一化后得到的矩陣 W 即為所求權向量。設向
若通過一致性檢驗，可根據權向量組合 W 判斷某一因素對上層因素的影響比例，從而進行相關決策。
4.2.2 模糊綜合評價方法原理
模糊綜合評價法以模糊數學為基礎，運用隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，可以對受多重因素影響和制約的對象做出一個綜合的總體評價。該方法系統性強、結果清晰，適合解決模糊的難以量化的各種非確定性問題。
4.3 P2P 網絡借貸風險評價步驟
4.3.1 建立風險層次模型
構建 P2P 網絡借貸風險層次模型的目的在于為個風險因素賦予權重，風險權重代表各個風險類別在 P2P 網貸風險中的重要性。通過第三部分的風險現狀分析可知，P2P 網絡借貸的風險體系比較復雜，筆者在現有風險分類理論的基礎上結合 P2P 網貸的實際情況將其分為法律風險、操作風險、信用風險、流動性風險、聲譽風險和網絡風險 6 類。
在第三章的描述分析中每個風險因素又可以分解成更小的風險事項。因此，在借鑒學者們在不同行業里運用 AHP 層次分析法分析某個行業或單位的風險基礎上，將 P2P 網絡借貸風險定為目標層，6 類大風險定為準 則層，6 類風險的分解事項定為備案層。風險層次模型如下圖 4-1 所示：
4.3.2 構造成對比較矩陣
在上圖的風險層次模型中，將準則層視為一級指標，指標層視為二級指標。設一級指標的判斷矩陣為 C,二級指標依次為 C1,C2,C3,C4,C5,C6.經專家意見得出如下判斷矩陣。專家意見是根據咨詢 P2P 網貸從業人員及投資人獲取的，通過 P2P 網貸學術交流群以及宜信工作人員的意見綜合整理而來。4.3.3 權向量計算及一致性檢驗在得出各個層次的判斷矩陣后，分別計算每組矩陣的權向量。設 C 的權向量為 W,C1 到 C6 的權向量分別為 W1,W2,W3,W4,W5,W6.
首先運用幾何平均法對矩陣 C 求解。
（1）計算 C 的各行之積，得到矩陣 M.
4.3.4 構建 A 平臺的模糊綜合評價模型
（1） 確定評價因素集、評語集和評分集。
根據 P2P 網絡借貸風險的風險層次模型，可確定評價因素為一級指標層 C（法律風險，操作風險，信用風險，流動性風險，聲譽風險，網絡風險），根據 P2P 網貸風險的屬性，結合相關該行業人士的意見，將評語集V 劃分為很高、高、一般、低、很低 5 個
4.4 AHP 模糊綜合評價結果
（1）從表格 4.2 中可以看出，各風險因素對總體風險的影響程度，一級指標中信用風險>法律風險>流動風險>操作風險>聲譽風險>網絡風險。 二級指標中法律風險中非法集資>洗錢；操作風險中審貸技術>中間賬戶>擔保墊付>產品異化>合作機構；信用風險中借款人違約>平臺違約；流動性風險中投資擠兌>期限錯配；聲譽風險中負面輿論>透明度低；網絡風險中系統軟件>信息技術與人才。
信用風險占比 0.4309,位于首位。所以控制信用風險是 P2P 網絡借貸的首要任務，事實上注重風控的平臺的關注點確實集中在對借款人的信用審核上。其次法律風險占比0.215,說明對總體風險影響較大。從 2014 年問題平臺中將近一半的比例為跑路平臺來看，法律風險確實影響很大。筆者通過在各大網貸論壇和 QQ 交流群中發現，很多投資者都在擔心會“踩雷”,即擔心平臺會不會跑路。流動性風險占比略高于操作風險，二者之和要略大于法律風險的比例，這說明平臺自身的運營過程中的風險和外部環境的缺陷一樣重要。在對監管的呼聲越來越高的情況下，不能忽略平臺自身正常運營中造成的風險。根據風險因素的重要性程度的排序，在風險控制管理中應優先處理影響程度大的風險，將總體風險快速降低。在制定風險管理對策時，可以參考風險評估結果。
（2）A 平臺的綜合評價值為 71.204,位于 60~80 之間，表示風險一般。作為較為知名的網貸平臺，且以做好風控為目標，這樣得分結果表示該平臺要做好風險管理的道路任重而道遠。除卻平臺自身風險管理待改善的地方，也說明網貸人士對網貸平臺安全性的擔憂與不信任。
