1854 水很深，其实很浅 (第2/2页)

“反过来也就是说，只要开始打击黑社会，这些平台，就会出现大量的坏账，现在是连银行委托的信用卡要债公司，都已经有黑社会化的倾向了，别说他们。”
　　
　　张晨点了点头，他觉得小芳说的有道理，不过他心里还有一个疑问，他说：
　　
　　“可是我前面吃饭的时候，杭城的那些公司，都有钱委托黄总他们的平台在放，没听他们说起，发生过这样的事情。”
　　
　　“那是时间没到，再过一两年，这些问题就会集中爆发了。”小芳说，“从去年到今年，这样的平台，出现了多少，那些借款人，他们正从不同的平台在借钱，你根本就不知道，我前面说过，这些都是不进征信的，实际的情况，根本就没有人知道。”
　　
　　“你是说，他们的还款，实际是从其他平台借来的？”张晨问。
　　
　　“对，准确地说，是调头资金，他欠这个平台两千，到了还款日，他就从其他平台借两千来还掉，你还以为他信誉不错，他明天再从你这里借两千五或者三千，就是这样，一个借款人，同时操作几个十几个平台，在这些平台之间腾挪资金，把自己的债务雪球越滚越大。
　　
　　“但总有滚不动的那一天，只要有一批人滚不动了，他们欠所有平台的钱，就都变成坏账，这些借款人，可以说是通过他们的债务，把所有的平台串连在了一起，只要等到这批人滚不动的时候，全行业的风险就都来了，P2P的雷，只要爆炸，就是连环爆。
　　
　　“有人一直在给监管层灌迷魂汤，说是小额贷款的风险低，谁说小额贷款的风险低？一个人，要是连两千都需要去借的时候，你觉得他偿还两千很轻松吗？风险其实和欠两万二十万两百万一样的，我看到我们国内现在的互联网金融的现状，你知道我想到的是什么？”
　　
　　小芳看着张晨问，张晨摇了摇头，反问：“想到了什么？”
　　
　　“想到了两房，就是零八年造成整个华尔街崩盘的次贷危机，逻辑都是一样的，两房是把房子卖给了没有能力买房的人，我们现在的P2P金融，是把大量的钱，借给了没有偿还能力的人，这个要是不警觉，爆出的雷，不会比两房小。”
　　
　　小芳说着叹了口气，她说：“其实我和你说的这些，我这次在国外的时候，都已经写成文章，提醒监管层注意了，但是可惜，国内没有一家媒体肯发，他们觉得不合时宜，上面还在鼓励互联网创新，你就来泼冷水了？香港的媒体倒是愿意发，但有什么用？”
　　
　　听小芳这么说，张晨也觉得这个事情重大，他想了一下，和小芳说：
　　
　　“你把这文章给我。”
　　
　　“你要干嘛？”小芳好奇地问。
　　
　　“我觉得你说的很对，我明天把你的文章，发给孙猴和李勇，看看能不能通过他们的途径，把你的意见传上去，引起上面的重视。”
　　
　　张晨和小芳说，小芳点点头说好。
　　
　　张晨又想起了一件事，他问：“按你的说法，那郑慧红他们公司，是不是也会有风险，他们不是也在那些卖家做创业贷？还有他们的花贝，不是和信用卡差不多？”
　　
　　“不一样，他们是通过技术手段，用大数据分析在做风控，可以说是比银行和我们还要做得好，我们没有这样的技术手段。”
　　
　　小芳看着张晨，继续说：
　　
　　“他们的创业贷，是和建行合作，通过建行在发放，合规上也没有问题，技术上，他们是依赖大数据分析，比如你一家企业，在他们那里，每个月卖多少货，进多少原材料，他们都有数据的，然后再加上采用三家联保的方式，风控做得很好。
　　
　　“至于你说的花贝，也是这样，他们的额度发放，也是根据你在掏宝网上的行为，采集你所有的数据之后，做出的精准分析，根据这个确定你的额度和偿还能力的，你在网上每个月消费多少，包括消费的是生活必需品还是奢侈品或者零食等等。
　　
　　“从你每一笔的消费里，计算机会算出来你是不是还有余粮，比如你在掏宝网，每个月要是只买生活必需品，你的经济条件，就肯定不如那些时常买零食和奢侈品的。
　　
　　“还有从你买的东西的档次，可以分析出你的生活品质，类似这样，计算机可以有几千几万种分析方法，把你解剖得比你自己还了解你自己。
　　
　　“用大数据做出来的评判，比我们靠人工做的，更加客观和扎实，这就是我说，我们也做不到的原因，但我们可以通过和经营团队的交流，判断出这个企业的未来，这个，又是计算机做不到的事情。”