知网论文查重范文–P2P宜信公司庞氏骗局风险

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债权转让模式一直以来被人质疑之处主要是可能存在资金池。资金池即把资金汇集到一起,形成一个像蓄水池一样的储存资金的空间,业务过程中资金有流入与流出,但这个资金池的总量基本保持稳定。在P2P业务中,具体表现为:投资者X想通过P2P平台投资给借款人Y,X可能会通过多种手段进行款项支付,但不论渠道如何,现金都会先流入撮合交易的P2P平台的账户,再由平台支付给借款人Y,在支付现金给借款人之前,来自投资人的资金会在平台账户中沉淀一段时间,于是就慢慢出现了资金池,平台收付款的时间差有多长,是决定资金池规模的重要因素。通过大多数电子支付渠道,投资者的资金基本可以实现实时到账,而投资者人数众多,资金纷纷汇集到平台账户,假如平台一天后才把资金打给借款人,那么资金池的规模就相当于平台当天的募资额。评价是否建造资金池的标准是:资金流动是否先于信息流动。资金先由出借人账户流入平台账户再去匹配项目,就属于建造资金池。

资金池本身是没有好坏性质的,但是在P2P业务中,会导致资金的对应关系不清晰,资金沉淀在充当中介的P2P平台后,点对点、人对人的线性关系将不复存在。在经过P2P平台的操作后,很难说投资者X本来期待投向借款人Y的资金还是原来的那一份资金,很有可能并非投向Y却投向了Z,而最终到达Y手中的投资款可能来自A/B/C等其他投资者。对于借款人和投资者而言,中间所发生的事情,是完全不知情的,没有第三方的监管和信息披露,就无法控制挪用或代垫坏账等不合法情况。如此不公开透明又缺乏监管的灰色地带,是问题频发的危险所在。所以,人民银行对P2P的三条红线是:“不得提供担保,不得归集资金搞资金池,不得非法吸收公众存款”。这三条规则可轻可重,绝大部分P2P都处在擦边球的状态。

从诸多问题平台的实际案例来看,资金池的风险主要有三个方面:一是诈骗,即虚构债权项目,吸收资金的目的不是为经营,而是为直接卷走投资者本金跑路;二是挪用资金池中的资金,为平台自身所用,典型的有平台自融,如2015年底曝光的财富基石实为华氏地产项目自融;或垫付逾期项目,填补经营亏空;或代偿坏账,掩盖坏账率,甚至可能制造“零坏账”假象;第三,即是最常见的期限错配,具体有以下三种情况:1、时间拆标,将长期项目拆成多个短期项目,以后期吸收的资金偿还每一个前期本息;2、以短期、高利率标的吸引资金,转投长期项目,单个标的到期后,就依靠后一个未到期标的所募集的本金来偿还到期标的的本息,依次轮回,直到实际长期借款项目到期,平台收回本息,偿还最后待还标的本息;3、虚构起始时间,提前吸收投资者资金挪为他用,和虚构债权有一定类似之处;4、利用资金沉淀期进行短期放贷,实质上是非法挪用投资者资金进行营利活动。除诈骗的情况外,一旦出现大额、多笔兑付到期,投资者集中提现,平台极容易出现资金链断裂,进而出现提现困难、无法偿付,同时,舆论会进一步加剧平台信任危机,形成“滚雪球”效应,对平台而言是极大打击。

综上所述,当一个平台有存在资金池的可能时,就会被怀疑为“庞氏骗局”。宜信公司之所以被质疑,与其债权转让和线下模式均有关联。债权转让的模式确实可以提高P2P平台整体的收益,可以提高借款人借款的效率,但在这种情况下,平台是否存在虚构债权、又是否能够完全按照期限、金额进行切分,同时风险信息透明,前期风控尽责是关键所在,而宜信公司的公开透明还做得不够:2012年前后,德勤会计师事务所出具的审计报告显示其坏账率仅为0.7968%,远低于同期业内公认的2%-3%的行业水平,更低于信用卡1.5%的平均坏账率,宜信的这一坏账率水平并不被市场所接受。之后,其CEO唐宁在接受媒体采访时称宜信坏账率在2%-3% 之间,但依然缺乏有效的证据支撑。并且,线下P2P如果脱离了平台操作功能,会导致业务流程时间上的不连续性,吸收资金与放出贷款之间产生时间差,或干脆虚构债权募集资金,就会演变成资金池,平台成为影子银行。因此,对宜信公司的质疑声从未中断。

2015年1月8日,宜信与中信银行签署了战略合作协议,大致的合作模式为:宜信将与中信银行合作建立全流程P2P交易资金结算监管模式,开户备案、合同备案、交易审核等线上、线下交易处理等全过程都会进行透明展示,平台自有资金与客户交易资金也会进行风险隔离,降低用户资金风险。2015年6月10日,宜信公司与广发银行共同宣布宜信旗下纯线上P2P平台宜人贷与广发银行达成了P2P资金托管合作,宜信在广发银行开立了包括P2P交易资金托管账户、风险备用金托管帐户和服务费账户三类账户,并由银行对用户P2P交易资金进行全面托管,实现用户资金与P2P平台的隔离。与银行合作托管,所释放出的信息即是更加的公开、透明,宜信在避免庞氏骗局的方式上作出了创新性的举措,但与银行的合作并非覆盖旗下所有产品,并且合作的时间尚短,效果还有待进一步观察、讨论和商榷。

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发布日期:2016年08月29日  所属分类:论文检测样例