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用数据说话——P2P平台的数据分析
发布时间:2018-09-04 15:59:13     

 

(本文完成于今年6月中旬,因此其中涉及的数据均截止5月底。原先计划公开发布,后来因为种种原因最终没有实现,直至这两家平台8月爆雷。现在重新整理发出,不是为了马后炮,而是为了分享一下平台分析的思路。)

 

平台名称:金联储,金联储金服

资料来源:国家企业信用信息公示系统,企查查,平台官网截图,平台投资合同,平台爬虫数据

 

一、总体思路

对于P2P平台的分析,会遵循以下的总体思路:

  1. 基本信息搜集。重点是业务类型,这决定了一家平台最可能出现的风险类型。

  2. 股东背景调查。重点关注平台股东从事的业务领域以及各种可能存在关联关系。

  3. 业务模式分析。重点是关注平台标的的具体资金流走向,越复杂往往意味着风险越高。

  4. 爬虫数据分析。作为CPA,我总是习惯用数字说话。对于外部人而言,利用技术手段将平台展示的所有标的信息抓取下来后进行分析(尽管大部分是脱敏的),往往会有很大的收获,并且通常这也是最有力的证据。要知道,平台出于内部管理的需要,任何信息的命名或展示都不可能是完全没有规律的,这一点就是突破口。

这个思路本质上还是IPC的方法论,因此不仅适用于分析P2P平台,在其他很多业务上也是适用的。


 

二、基本信息

首先是两家平台的基本情况搜集,为方便对比,直接以表格展示:

平台名称

金联储

金联储金服

网址

https://www.jinlianchu.com.cn

https://www.jinlianchu.cn

是否上线银行存管

公司主体名称

金联储(北京)金融信息服务有限公司

金联储(北京)网络科技有限公司

成立时间

2014.3.18

2017.5.27

注册地址

北京市石景山区石景山路31号院盛景国际广场3号楼501A

北京市石景山区银河南街2号院3号楼8923

办公地址

北京市朝阳区东三环北路乙21幢海南航空大厦A8

北京市朝阳区东三环北路乙21幢海南航空大厦A5

业务类型

大宗商品(主要是有色和煤炭)行业的企业融资

注:为避免混淆,下文中,“金联储”和“金联储金服”分别特指两个平台。

两个平台的相似性我就不再啰嗦了,两个网站现在应该也还能访问,有兴趣的可以去研究一下。

如前所述,重点是业务类型,当看到平台大宗商品行业的融资时,很容易就能联想到“大额融资”这个可能性,而如果进一步考虑两家平台的股东背景(后续会讲),那甚至不排除自融的可能性。这通常也是标榜“供应链金融”的平台风险最集中的领域。

所以,当基本信息搜集完成以后,我们已经可以基本确定后续分析的重点是“借款集中度”和“标的真实性”这两个问题。


 

三、股权结构

从两家平台现在的股权结构上看,是不存在关联关系的。但如果仔细查看两家公司的工商变更记录,将其股权结构还原为184月之前的状态的话,可就不一样了。

看图说话吧:

值得一提的是,在4月之前,金联储金服的法人代表也是马亮。

至此关联关系基本坐实。

那你说,同一帮人为什么要设立两家P2P平台呢?


此处收获彩蛋一枚:“汤丹松”。没听过的童鞋请自行百度“汤丹松”和“京金联”这两个关键词。



四、股东背景

在上面的股权关系图中,有三个字反复出现——金银岛。

金银岛的全称是金银岛(北京)网络科技股份有限公司,法人代表是王宇宏。宣传文字就不重复了,只是提醒大家去看看它的股东,尤其是某只注册在天津的基金,厉害了~

对了,需要澄清一下,我只是想说金银岛在某种意义上也是一家明星企业,而不是说它的股东和后面的破事有任何关系。

 

度娘还告诉我,2014年金联储刚上线时,是作为金银岛的全资子公司进行运营的,对外宣传也是号称金银岛旗下的P2B平台。

在金联储上线不到一年之后,金银岛便将全部股权转让,彻底退出,然而事实是它们之间的联系并未因此中断。

 


五、业务模式

业务模式方面没有特别值得分析的地方,简而言之两个平台的业务都是基于大宗商品仓储质押的融资,不存在复杂的产品设计或资金流模式,因此我们仍然维持“集中度”和“真实性”这两个风险判断。

 


六、数据分析

本文重点来了!

我始终认为,所有的推测都必须有客观事实的佐证才能称之为“推测”,否则只能叫“瞎猜”,而用数据说话往往是最好的方式。


17年底开始,金联储的成交金额和待收余额便处于大幅下降的过程中,而金联储金服恰恰相反,截止185月底,两个平台的待收金额分别为不足3600万元和超过23亿元。所以显而易见,数据分析的重点应当是金联储金服。

很幸运,金联储金服没有对历史标的做任何技术性的隐藏,因此爬虫能够获取它从175月上线至185月底的所有标的展示信息。爬下来的原始数据长这样,一共8625个标的,先看截图随意感受一下:


 

那么接下来,我们要开始解数学题了(基于excel)。


第一步:观察数据

首先是第一列“标的名称”的命名,可以看到两个大类:一个带有“供应链”字样,一个是“安赢X号”或“优盛X号”。

稍微扫一遍数据,会发现带有“供应链”字样的标的占了绝大部分,所以初步确定供应链类的标的是分析重点。仔细观察,又会发现这些标的存在三种命名规则,并且各自对应的披露信息稍有不同:

  1. 以“供应链”+“字母”+“数字编号”为标的标题(类型一),披露了借款企业的成立时间、注册资本和主营业务,但没有注册地;

  2. “供应链”+“数字编号”为标的标题(类型二),披露信息同类型一;

  3. “供应链ZGXL+“数字编号”为标的标题(类型三),披露了借款企业的注册地和担保人的姓氏。

接下来我们用excel的自动筛选功能将H列、J列和K列四个字段分别进行排序,会发现存在大量相同或相似的信息,就像这样:


这样就能看到一些规律了,所以我们尝试将标的命名规则和企业基本信息、融资方信息等字段联系起来,设定如下的归类方法,作为下一步数据预处理时的规则:

  1. 对于类型一,标的名称中的字母代码、展示信息中的企业成立时间、注册资本和主营业务相同,则视为同一家企业;

  2. 对于类型二,标的名称中的数字编号前两位、展示信息中的企业成立时间、注册资本和主营业务相同,则视为同一家企业

  3. 对于类型一和类型二中,成立日期、注册资本、主营业务都相同的企业进行合并,视为同一家;

  4. 对类型三,标的标题中的数字编号前两位、注册地和担保人姓氏相同,则视为同一家企业。


最后,对于“安赢X号”或“优盛X号”类型的标的,通过查看标的页面可以发现这些都是和地方金交所合作的产品,在20177月之后便暂停发标了。

 

第二步:数据预处理

由于excel功能的限制(或者是我水平的限制哈哈),对数据进行预处理是最花时间的,这类似于数据清洗的工作。

首先我们要明确我们需要什么数据:

1.插入“标的类型”字段,以区分供应链金融和金交所标的,这个比较简单,用自动筛选就能实现。


2.插入“企业代码”字段:利用excel的分列功能将第一列进行拆分。对于类型一,以其字母编号作为企业代码;对于类型二,以其数字编码的前两位作为企业代码;对于类型三,以“ZG+数字编码的前两位”作为企业代码。


3.将“企业基本信息”字段进行分列,方便下一步的代码核对。


4.企业代码去重:类型一和类型二中,会有企业代码不同,但成立日期、注册资本和主营业务都相同的企业,对于这类重合,视为同一家企业,因此将类型二的企业代码统一至类型一。受限于excel,只能手工核对,眼睛都看花了~下图是举例:


5.把发标和还款日期按月归类。

 

6.判断截止爬虫数据日标的是否已结清,并据此增加一列“待收余额”以及标的类型与结清标志的组合字段(后续统计时需要用到)。


至此预处理完成,现在的表格长这样:


接下来就可以开始做数据统计和分析了~

 

第三步:数据统计和分析

接下来就是用excel的公式和数据透视表来分析了。

 

1.统计整体的成交额和待收情况:


可以看到供应链金融的标的不管是成交还是待收,都占了绝大部分,这与我们一开始的初步感觉相同。

 

2.按月统计发标和还款时间分布,这时前面增加的发标月和结清月的字段就派上用场了。


然后以上面的数据为基础,推算出过往8个月平台的待收变动趋势,因为截图无法显示全部公式,因此我将数据来源用同种颜色展示(蓝色为公式计算部分)。


可以看到待收增加(也即资金净流入)的高峰是181月至3月,而在5月有断崖式的下跌。若以23.5亿元的待收、1%的月息计算,每月利息支出便已达2300万元,而2800万元的净流入仅勉强能够维持支付利息。所以当时便有一个判断,如果平台的标的真实性确实存在问题甚至是自融,若这个净流入趋势持续,两到三月后必定要出问题。

 

3.接着统计借款企业数量和金额,为了方便阅读,只截取了部分表格(以待收余额降序排列),并将合计部分移至表格上方:


这里能够发现两个问题:

第一,按照前述的分类规则,借款企业数量为146家(将所有金交所标的视为一家),而平台5月底披露的报告显示累计借款企业数量为3671家;即使将每一个金交所标的都视为一家不同的企业(共有1342个标的),两个数据之间也存在巨大的差距。

第二,企业的待收余额远超规定的100万元限额,且集中度非常高。

很明显,集中度问题坐实。

 

4.那么接下来就是标的真实性的问题了。

先把发标企业和金额按月份做个数据透视表,大概长这样:


这个数据分布很明显不符合正常的业务开展逻辑。没做过业务的童鞋可能不太能理解,那么选取其中几行,做个可视化可能会更易于理解。


正常的借款业务循环,应该是“借款方初次申请——贷款方小额批款——双方熟悉互信——正?;箍睢俅紊昵搿疃忍岣摺?,如果画出曲线会呈现一个倾斜爬升的趋势。但在金联储金服平台上,所有的借款企业都是突然出现,甚至出现时便是借款金额峰值,尔后又突然消失,不再发生借款,这是非常不正常的。

如果再仔细看回数据表格的截图,会看到某个时间段是某一批企业在集中借款,而另一个时间段又是另一批,不同批次企业的借款区间基本不会发生重合,人为控制的痕迹比较明显。

所以数据似乎把风险指向了“自融”。


 

第四步:数据验证

上面的分析中,有一个关键点,即第一步所建立的标的分类规则必须是合理的,否则后续所有分析的基础将不复存在,因此需要验证这个规则。于是我有选择性的投资了一些标的,然后查看借款的电子合同,结果如下:

标的名称

融资企业名称

AKC0104045     AKC0104047

上海昆晨贸易有限公司

WSS0104030     WSS0104032

潍坊硕世商贸有限公司

BJN0104032   BJN0104033   BJN0104034

北京京能东润化工有限公司

所以我认为分类规则是合理的。


我还随机投资了其他一些标的以获取借款企业名称,然后查询其工商资料,发现了一些有趣的事情:

企业代码/名称

变更事项

工商变更时间

开始借款时间

企业BKZ

保定市康责商贸有限公司

注册资本从50万元增至1550万元,原股东全部退出;经营范围增加“金属及金属矿批发和零售”

2017年4月

2017年7月开始

累计融资9950万

企业BXB

北京鑫佰贸易有限公司

注册资本从200万元增至1600万元

2017年8月

2017年10月开始

累计融资1.25亿

企业BJN

北京京能东润化工有限公司

股东从张娟(100%)变更为商茹月(100%)

2018年1月

2018年4月开始

累计融资2800万

这样的行为,有买壳借款的嫌疑。


然后利用出差的机会,我又去暗中走访了几家在北京的借款企业的注册地址,贴几张照片大家感受下:


北京京能东润化工有限公司


北京鑫佰贸易有限公司


北京瑞博宏达贸易有限公司

 

所以分析到这里,平台是个什么情况应该也很明显了吧~



专题

本专题做内容收集,如果你信了,希望不要上当,如果不信,希望不要错过发财的机会

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