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高盛:P2P等“新影子银行”将使银行流失2090亿美元市场份额

互联网+ 飞哥 · 零壹财经 2016-04-29 阅读:3559

关键词:高盛p2p影子银行

伴随着

 

近日,高盛发布的一份报告显示,随着监管政策的变化和相关技术的不断升级,传统银行业务和支付生态的竞争方式正在经历着巨大的改变。预计在未来的5到10年内,传统银行机构的影响力会逐步削弱,将有越来越多的新型"影子银行"加入到这场竞争中来。

 

"影子银行(Shadow Bank)"最早由美国太平洋投资管理公司执行董事麦卡利提出。它主要包括投资银行、对冲基金、货币市场基金、债券保险公司、结构性投资工具(SIVs)等非银行金融机构。这些机构通常从事放款,也接受抵押,是通过杠杆操作持有大量证券、债券和复杂金融工具的金融机构。

 

在过去20年中,随着美国经济的不断增长,人们对于信贷需求的与日俱增,影子银行也相应地迅猛发展,并与商业银行一起成为金融体系中重要的参与主体。

 

高盛该报告聚焦于借贷市场的"新型影子银行"——主要包括P2P借贷公司和商业发展公司等。这些新型影子银行"借力"新的市场发展和监管规则在借贷市场的各个分类领域迅速扩张。

 

个人借贷市场:市场容量极速增长

 

大数据分析和新发行渠道相结合,使越来越多的技术型初创企业可以打破传统银行壁垒,进入个人借贷市场,特别是在个人消费信贷领域。同时,较小的借贷监管负担,较低的资本要求,以及成本结构的愈加精简所带来的定价优势将会不断的吸引新的加入者。而这些新的加入者预计将在未来10年内控制15%的消费者借贷市场,巨大的市场份额和利润将会从银行逐渐流失(近2090亿的市场份额,占整个个人借贷市场规模的31%,利润将近46亿美元)。

 

 

P2P

 

从2009年兴起到现在,经历了短短几年的时间,P2P行业已经在借贷市场中占据了重要的地位。以Lending Club 和 Prosper为代表的P2P借贷公司一直保持着巨大的增长速度。根据高盛投资研究数据显示,从2009年开始,这两家公司一直保持着129%的年复合增长率(CAGR)。这些平台利用互联网模式建立了一种比传统银行系统更有效率的、能够在借款人和投资人之间进行资本自由配置的机制。使得借款人可以获得更低的利率,投资人则可以获得较好的收益。

 

 

与传统银行相比,P2P的发展优势:

 

技术方面

 

于传统行业相比,P2P行业的主要优势在于技术层面。很多P2P平台最大的投资就是系统建设。如果自身系统建设良好,大部分资金和金融交易可以通过线上完成,企业的经营成本将会大幅度下降,如果达到一个经营成本临界点,即可以取得规模效应,对传统金融行业产生真正的威胁。

 

P2P成立时就对外宣称大数据风控是其核心优势,很多P2P企业都以国际金融风控模型为参考设计其风险管理体系,FICO和Zest Finance模型已经成为很多风险管理模型参考的标杆。

 

监管方面

 

P2P企业与银行的合作关系对于他们规避某些银行类监管政策非常有利,他们普遍依赖一些合作银行,在符合当地法律的基础上来获取贷款。例如,Lending Club和prosper的首选合作银行是WebBank ,WebBank是美国联邦存款保险公司(FDIC)担保的犹他州特许银行,由WebBank向通过审核的借款用户放贷,再将贷款以票据形式出售给LendingClub,并获得由Lending Club 发行会员支付凭证的资金。通过这种模式,大部分的监管负担会停留在银行,而不是P2P平台。

 

中小企业融资: 技术的力量

 

自金融危机以后,银行对中小企业的小规模贷款比较忌讳。一方面是由于中小企业运营的状况受到冲击,财务状况持续恶化,银行向中小企业提供贷款的风险上升。另一方面,银行内部体系遭受重创,监管要求提高,加上资产证券化市场发展滞后,银行发放高风险贷款的意愿更低。

 

但是,随着借贷商业模式和技术的不断的创新,中小企业借贷融资市场的门槛会越来越低,越来越多的"影子银行"加入到这场竞争中。其中大部分合作模式是通过销售额相关的比例或者设备使用量等数据来收取一定的费用,以此来获得这些金融机构的贷款,例如美国运通,PayPal,Square等。同时,这些金融借贷机构会通过各种技术软件来聚集包括企业运营信息在内的数据作为贷款承保,例如OnDeck等。

 

这些机构的普遍特点是:有着高度科技自动化的承保和处理过程。

 

承保简化和快速应用在过去几年中已经帮助大量中小企业获得融资贷款。例如,Biz2credit,这家帮助中小型企业和银行以及投资机构进行贷款匹配的平台,自从07年创立到现在,已经帮助这些企业获得了超过12亿美元的贷款额。

 

此外,随着个性化和匿名化数据的多样化来源,各种大数据分析的升级可以更好的服务于客户咨询,信用评估,风险管理等。

 

 

大量的个人和企业交易信息数据被越来越多的网上账户和技术软件捕捉;

 

随着下一代大数据分析技术平台的发展,大规模数据分析的成本在逐渐降低,结构化数据的访问不断升级,用户行为模式的检测以及信贷算法不断被优化;

 

机器学习对于自动化的信用评估过程的重要性被越来越多的企业所认识到。随着近些年来机器学习的发展和兴起,越来越多与之相关的技术被运用到信用评级的工作中,主要是利用大数据技术来重塑审贷过程,为难以获得传统金融服务的企业和个人创造可用的信用,降低企业的借贷成本,从根本上改变小企业信用评估的方式。

 

市场扩张

 

与传统的银行相比,这些影子银行有着的非常高的贷款批准率:21-50% vs 62%。这意味着这些机构拥有着极大的市场扩张的潜力。据估计,伴随着市场的扩张,将近16亿的银行企业借贷利润会逐渐流失。

 
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