基于層次分析法的消費者信貸平臺風險分析

邱慧茹

摘要：文章采用層次分析法來分析信貸平臺所面臨風險因素的。層次分析法——基于層次分析法簡稱，是一種定性和定量相結合的、系統化、層次化的分析方法。文章分析了消費者信貸平臺主體面臨的風險，并對風險進行逐級劃分，再采用問卷調查的方法確定判斷矩陣，并根據問卷調查結果判斷是否通過一致性檢驗，最后得出每種風險因素的權重。

關鍵詞：層次分析法；信貸平臺；風險

一、引言

電子商務的蓬勃發展使得螞蟻花唄、京東白條、蘇寧金融等消費者信貸平臺逐漸成為人們的消費首選，盡管消費平臺采用資產證券化模式將大部分風險轉移給其他投資機構，但信貸平臺自身依然面臨較多風險。

二、消費者信貸平臺面臨的風險

消費者信貸服務中電商平臺（如螞蟻花唄、京東白條），自身所面臨的風險即放貸主體所承擔的風險，大抵存在信用風險、套現風險、操作風險、技術風險。

（一）信用風險

信用風險主要包括信用信息評估風險和違約風險。

1. 信用信息評估風險：即芝麻信用分，電商平臺主要通過平臺自身記錄的消費者信用行為、外部合作機構提供的消費者個人信用數據以及部分由消費者自主提交的數據形成征信數據，在征信數據的基礎上進行信用價值分析，即對不同層次的消費者提供貸款數額。

2. 違約風險：電商平臺消費信貸服務的主要目的是為了推動消費，從而實行“先消費，后還款”的消費方式，基本收益主要來自于分期服務費以及違約金，但是由于信用體系的不健全，對各人身份的不完全識別，可能存在用戶違約的現象。

（二）套現的風險

套現者通過虛擬電商進行消費，選擇花唄支付，由虛擬電商收取手續費后向套現者支付金額，支付金額則從花唄到了套現者的支付寶，進而可以提現，如果多次利用花唄套現，當償還額過多時，套現者則會跑路，損失只能由花唄自己承擔。

（三）其他風險

其他風險主要包括操作風險和技術風險。

操作風險：互聯網公司收集整理用戶信息建立數據庫，然后再依托云計算和大數據的支持分析用戶的支付能力，授予用戶一定的信用額度，在貸后管控中，依靠計算機所記錄分析的數據對信貸資金進行管控，這些不可避免需要操作人員的審核，失誤也就存在可能性。

技術風險：電商消費金融的發展依靠的是大數據、云計算技術。這對計算機的安全性要求非常高，一旦出現操作失誤、計算機設備故障或者遭遇黑客的攻擊，將會對電商企業造成巨大的損失，甚至可能導致公司破產倒閉。

三、利用層次分析法進行風險分析

（一）風險層次劃分

根據以上風險劃分層次，第一層次為信用風險、套現風險、其他風險，基于這三個方面對消費者信貸中電商平臺面臨的風險進行分析；第二層次基于這四個方面的細分，將信用風險細分為信用信息評估風險和違約風險，其他風險細分為操作風險和技術風險；第三層次的細分是將信用信息評估風險定位于個人征信記錄、數據可靠性和網上消費記錄，將違約風險定位于受教育程度和償債能力，將虛假消費風險定位于套現者和虛擬電商，操作風險定位于操作人員素質和監管力度，技術風險定位于電商知名度和技術投入強度等十一個具體的影響因素。

（二）層次分析法的主要步驟

1. 構造判斷矩陣

利用評分刻度表對同一層次的各元素關于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較，構造兩兩比較判斷矩陣。由判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權重。

對判斷矩陣求其相對應的特征向量W，即AW=λmaxW，其中W的分量就是對應的n個因素的權重系數。這里采用幾何平均法。

2. 一致性檢驗

衡量前面對兩兩因素之間進行比較時有沒有意義時就需要對建立的判斷矩陣進行一致性檢驗。

（1）定義一致性指標CI=

一般情況下，CI<0.1就認為判斷矩陣具有一致性。考慮到n 的影響，使用隨機性一致性比值CR=CI/RI，其中RI為平均隨機一致性指標。

（2）查找相應的平均隨機一致性指標

（3）計算一致性比例

CR=CI/RI，當CR<0.1時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的，否則需要重新進行修正。

（4）計算各層因素對系統的組合權重，并進行排序。

四、對調查問卷數據進行分析

（一）由調查結果得出判斷矩陣

1. 第一層對于目標層的判斷矩陣

2. 第二層對于第一層的判斷矩陣

3. 第三層對于第二層的判斷矩陣

（二）利用判斷矩陣進行計算

1. 第一層對于目標層的相關計算

G=1 5 71/5 1 31/7 1/3 1

按行求幾何平均數，得w=（3.271 0.843 0.362）T

將w歸一化處理，得

W=（0.731 0.188 0.081）T

GW=（3.271 0.843 0.362）

λmax=（++）=3.064

CI==0.032

CR=CI/RI=0.032/0.58=0.055<0.1

通過一致性檢驗，W=（0.731 0.188 0.081）T有效

2. 第二層對于第一層相關計算

AI=1 51/5 1

按行求幾何平均數，得

w=（2.236 0.447）T

將w歸一化處理，得

W=（0.833 0.167）T

A1W=（1.668 0.334）

λmax=（+）=1.945

CI==-0.05<0.1

通過一致性檢驗，W=（0.833 0.167）T有效

A3=1 31/3 1

按行求幾何平均數，得w=（1.732 0.577）T

將w歸一化處理，得

W=（0.750 0.250）T

A3W=（1.5 0.5）

λmax=（+）=2

CI==0<0.1

通過一致性檢驗，W=（0.750 0.250）T有效

3. 按前述步驟計算第三層對于第二層的各個相關矩陣、λmax與CR值，并進行一致性檢驗后，得到各因素權重。

分析以上結果發現這些影響因素權重具有明顯的層次性，以10%和4%作為分界點，可以分為影響程度高（20%以上）、影響程度較高（10%～20%）、影響程度一般（4%～10%）、影響程度不顯著（低于4%）四類，其中影響程度高的有個人征信記錄；影響程度較高的有數據可靠性；影響程度一般的有網上消費記錄、受教育程度、套現者、虛擬電商、操作人員素質；影響程度不顯著的有償債能力、監管力度、電商知名度、技術投入強度。

五、結論

從信貸平臺長期發展來看，消費者信貸平臺為了防范自身的借貸風險，應加強對借貸者征信記錄的考察，并結合國家征信記錄，完成信用驗證，并根據消費者的消費記錄和消費能力確定信貸限額，打造良好的互聯網消費信貸平臺。

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（作者單位：江蘇大學財經學院）