基于层次分析法的消费者信贷平台风险分析

邱慧茹

摘要：文章采用层次分析法来分析信贷平台所面临风险因素的。层次分析法——基于层次分析法简称，是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。文章分析了消费者信贷平台主体面临的风险，并对风险进行逐级划分，再采用问卷调查的方法确定判断矩阵，并根据问卷调查结果判断是否通过一致性检验，最后得出每种风险因素的权重。

关键词：层次分析法；信贷平台；风险

一、引言

电子商务的蓬勃发展使得蚂蚁花呗、京东白条、苏宁金融等消费者信贷平台逐渐成为人们的消费首选，尽管消费平台采用资产证券化模式将大部分风险转移给其他投资机构，但信贷平台自身依然面临较多风险。

二、消费者信贷平台面临的风险

消费者信贷服务中电商平台（如蚂蚁花呗、京东白条），自身所面临的风险即放贷主体所承担的风险，大抵存在信用风险、套现风险、操作风险、技术风险。

（一）信用风险

信用风险主要包括信用信息评估风险和违约风险。

1. 信用信息评估风险：即芝麻信用分，电商平台主要通过平台自身记录的消费者信用行为、外部合作机构提供的消费者个人信用数据以及部分由消费者自主提交的数据形成征信数据，在征信数据的基础上进行信用价值分析，即对不同层次的消费者提供贷款数额。

2. 违约风险：电商平台消费信贷服务的主要目的是为了推动消费，从而实行“先消费，后还款”的消费方式，基本收益主要来自于分期服务费以及违约金，但是由于信用体系的不健全，对各人身份的不完全识别，可能存在用户违约的现象。

（二）套现的风险

套现者通过虚拟电商进行消费，选择花呗支付，由虚拟电商收取手续费后向套现者支付金额，支付金额则从花呗到了套现者的支付宝，进而可以提现，如果多次利用花呗套现，当偿还额过多时，套现者则会跑路，损失只能由花呗自己承担。

（三）其他风险

其他风险主要包括操作风险和技术风险。

操作风险：互联网公司收集整理用户信息建立数据库，然后再依托云计算和大数据的支持分析用户的支付能力，授予用户一定的信用额度，在贷后管控中，依靠计算机所记录分析的数据对信贷资金进行管控，这些不可避免需要操作人员的审核，失误也就存在可能性。

技术风险：电商消费金融的发展依靠的是大数据、云计算技术。这对计算机的安全性要求非常高，一旦出现操作失误、计算机设备故障或者遭遇黑客的攻击，将会对电商企业造成巨大的损失，甚至可能导致公司破产倒闭。

三、利用层次分析法进行风险分析

（一）风险层次划分

根据以上风险划分层次，第一层次为信用风险、套现风险、其他风险，基于这三个方面对消费者信贷中电商平台面临的风险进行分析；第二层次基于这四个方面的细分，将信用风险细分为信用信息评估风险和违约风险，其他风险细分为操作风险和技术风险；第三层次的细分是将信用信息评估风险定位于个人征信记录、数据可靠性和网上消费记录，将违约风险定位于受教育程度和偿债能力，将虚假消费风险定位于套现者和虚拟电商，操作风险定位于操作人员素质和监管力度，技术风险定位于电商知名度和技术投入强度等十一个具体的影响因素。

（二）层次分析法的主要步驟

1. 构造判断矩阵

利用评分刻度表对同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵。由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重。

对判断矩阵求其相对应的特征向量W，即AW=λmaxW，其中W的分量就是对应的n个因素的权重系数。这里采用几何平均法。

2. 一致性检验

衡量前面对两两因素之间进行比较时有没有意义时就需要对建立的判断矩阵进行一致性检验。

（1）定义一致性指标CI=

一般情况下，CI<0.1就认为判断矩阵具有一致性。考虑到n 的影响，使用随机性一致性比值CR=CI/RI，其中RI为平均随机一致性指标。

（2）查找相应的平均随机一致性指标

（3）计算一致性比例

CR=CI/RI，当CR<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则需要重新进行修正。

（4）计算各层因素对系统的组合权重，并进行排序。

四、对调查问卷数据进行分析

（一）由调查结果得出判断矩阵

1. 第一层对于目标层的判断矩阵

2. 第二层对于第一层的判断矩阵

3. 第三层对于第二层的判断矩阵

（二）利用判断矩阵进行计算

1. 第一层对于目标层的相关计算

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

按行求几何平均数，得w=（3.271 0.843 0.362）T

将w归一化处理，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

通过一致性检验，W=（0.731 0.188 0.081）T有效

2. 第二層对于第一层相关计算

AI=1 51/5 1

按行求几何平均数，得

w=（2.236 0.447）T

将w归一化处理，得

W=（0.833 0.167）T

A1W=（1.668 0.334）

λmax=（+）=1.945

CI==-0.05<0.1

通过一致性检验，W=（0.833 0.167）T有效

A3=1 31/3 1

按行求几何平均数，得w=（1.732 0.577）T

将w归一化处理，得

W=（0.750 0.250）T

A3W=（1.5 0.5）

λmax=（+）=2

CI==0<0.1

通过一致性检验，W=（0.750 0.250）T有效

3. 按前述步骤计算第三层对于第二层的各个相关矩阵、λmax与CR值，并进行一致性检验后，得到各因素权重。

分析以上结果发现这些影响因素权重具有明显的层次性，以10%和4%作为分界点，可以分为影响程度高（20%以上）、影响程度较高（10%～20%）、影响程度一般（4%～10%）、影响程度不显著（低于4%）四类，其中影响程度高的有个人征信记录；影响程度较高的有数据可靠性；影响程度一般的有网上消费记录、受教育程度、套现者、虚拟电商、操作人员素质；影响程度不显著的有偿债能力、监管力度、电商知名度、技术投入强度。

五、结论

从信贷平台长期发展来看，消费者信贷平台为了防范自身的借贷风险，应加强对借贷者征信记录的考察，并结合国家征信记录，完成信用验证，并根据消费者的消费记录和消费能力确定信贷限额，打造良好的互联网消费信贷平台。

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（作者单位：江苏大学财经学院）