P2P失信數(shù)據(jù)，主要是指在P2P平臺上有過借款行為，且在平臺規(guī)定的期限內(nèi)沒有按時還清借款的行為數(shù)據(jù)。據(jù)網(wǎng)貸之家統(tǒng)計(jì)，2014年全國共有平臺1575家，爆出問題平臺275家，其中跑路平臺121家，其余平臺多為因缺少經(jīng)驗(yàn)及風(fēng)控能力等導(dǎo)致。2014年“詐騙，跑路”類，和“提現(xiàn)困難”類問題平臺數(shù)量不相上下，占比分別達(dá)46%和44%;另外，還有部分平臺因?yàn)橥I(yè)或者經(jīng)偵介入等其他原因被曝光。當(dāng)然，其中被媒體爆出的平臺只是問題平臺的一小部分。本報告主要是依據(jù)同盾實(shí)驗(yàn)室商戶反饋的P2P行業(yè)的24366條失信數(shù)據(jù)來對我國P2P失信為特征進(jìn)行分析。一、失信行為特征指標(biāo)1. 失信人性別年齡構(gòu)成分性別年齡結(jié)構(gòu)反映的是不同性別下失信行為人的年齡分布情況。結(jié)果如下圖：圖1：失信行為人的年齡分布情況由失信人性別年齡構(gòu)成圖可以看出：(1)失信人的年齡主要分布在18-40年齡段;(2)在各個年齡中的男性失信人數(shù)均高于女性;(3)無論是男性還是女性，失信風(fēng)險最高的年齡段均為18-30歲，且45歲之后的風(fēng)險較低。在失信人群中，18-23歲在校生數(shù)量最多，最為集中，同時2014年P(guān)2P行業(yè)也有一分支發(fā)展極為引人注意以趣分期、分期樂及仁仁分期為代表的大學(xué)生信貸平臺。2. 失信人分布狀況失信行為人的分布情況主要由失信人的出生地分布、單位分布來說明。根據(jù)23,741條失信人的身份證信息，我們得到其出生地分布。失信人遍布于我國的31個省份和地區(qū)，其中內(nèi)蒙古、山東省、甘肅省、湖南省和四川省較多。圖2：失信人群遍布我國31個省份和地區(qū)圖3：失信人出生地排名前30的地區(qū)一覽表從以上數(shù)據(jù)來看，平臺公布的失信名單中北上廣深杭等一線城市失信數(shù)據(jù)相比二三線城市低很多數(shù)據(jù)中失信人提供了單位名稱的共有17,608條，覆蓋5,225家單位，且絕大多數(shù)為高校。失信人所在單位排名前30的情況如下表。圖4：失信人所在單位排名前30情況一覽表2014年年末幾大學(xué)生信貸平臺公布過一組數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)顯示大學(xué)生分期的不良還款率為千分之二。其中仁仁分期因?yàn)橥瞥黾媛毞制谡撸w違約還款率更是低于千分之一。全國信用卡的不良還款率則在千分之八的水準(zhǔn)，而大多數(shù)學(xué)生的經(jīng)濟(jì)來源源于家長給予的生活費(fèi)，大學(xué)生向平臺貸款實(shí)際上將債務(wù)轉(zhuǎn)嫁到了父母身上，從而讓家長為大學(xué)生的信用“背書”。雖然目前大學(xué)生信貸數(shù)據(jù)是央行征信系統(tǒng)的空白，但未來各家P2P平臺上傳的數(shù)據(jù)，很有可能接入央行征信系統(tǒng)作為補(bǔ)充，大學(xué)生在P2P平臺逾期還款的記錄，同樣有可能影響個人信用。個人征信對其以后的影響及其重要性在大學(xué)生群體中仍需要普及。二、逾期特征指標(biāo)1. 各個年齡段逾期平均金額分布圖5：各年齡段失信頻數(shù)和逾期平均金額分布由上圖可以看出，雖然失信人中大多數(shù)分布在18-35年齡段之間，但就逾期平均金額來說，35歲之后的失信人的逾期平均金額要顯著高于35歲之前的。也就是說，年輕人失信較多，而35歲之后失信人的逾期平均金額較高。2. 不同性別的逾期總金額和逾期平均金額圖6：不同性別的逾期總金額及逾期平均金額分布情況由上圖，男性失信人的逾期總金額要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于女性的275%，但其逾期平均金額要低于女性的12%。3. 逾期筆數(shù)分布圖7：失信人逾期筆數(shù)分布接近85%的失信人逾期筆數(shù)為0，這表明大多數(shù)人雖然逾期還款，但在公布日期前已還清貸款。故在將失信人身份證導(dǎo)入證據(jù)庫時，因考慮其時效性，應(yīng)同時考慮其短期信用風(fēng)險和長期信用風(fēng)險(我們目前的證據(jù)庫未考慮證據(jù)的時間維度，屬于長期信用風(fēng)險評估)。來源：大學(xué)生分期/趣分期h