近日，高盛發(fā)布的一份報告顯示，隨著監(jiān)管政策的變化和相關(guān)技術(shù)的不斷升級，傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)和支付生態(tài)的競爭方式正在經(jīng)歷著巨大的改變。預(yù)計在未來的5到10年內(nèi)，傳統(tǒng)銀行機構(gòu)的影響力會逐步削弱，將有越來越多的新型“影子銀行”加入到這場競爭中來。
“影子銀行（Shadow Bank）”最早由美國太平洋投資管理公司執(zhí)行董事麥卡利提出。它主要包括投資銀行、對沖基金、貨幣市場基金、債券保險公司、結(jié)構(gòu)性投資工具（SIVs）等非銀行金融機構(gòu)。這些機構(gòu)通常從事放款，也接受抵押，是通過杠桿操作持有大量證券、債券和復(fù)雜金融工具的金融機構(gòu)。
在過去20年中，隨著美國經(jīng)濟的不斷增長，人們對于信貸需求的與日俱增，影子銀行也相應(yīng)地迅猛發(fā)展，并與商業(yè)銀行一起成為金融體系中重要的參與主體。
高盛該報告聚焦于借貸市場的“新型影子銀行”--主要包括P2P借貸公司和商業(yè)發(fā)展公司等。這些新型影子銀行“借力”新的市場發(fā)展和監(jiān)管規(guī)則在借貸市場的各個分類領(lǐng)域迅速擴張。
個人借貸市場：市場容量極速增長
大數(shù)據(jù)分析和新發(fā)行渠道相結(jié)合，使越來越多的技術(shù)型初創(chuàng)企業(yè)可以打破傳統(tǒng)銀行壁壘，進入個人借貸市場，特別是在個人消費信貸領(lǐng)域。同時，較小的借貸監(jiān)管負擔，較低的資本要求，以及成本結(jié)構(gòu)的愈加精簡所帶來的定價優(yōu)勢將會不斷的吸引新的加入者。而這些新的加入者預(yù)計將在未來10年內(nèi)控制15%的消費者借貸市場，巨大的市場份額和利潤將會從銀行逐漸流失（近2090億的市場份額，占整個個人借貸市場規(guī)模的31%）。
P2P
從2009年興起到現(xiàn)在，經(jīng)歷了短短幾年的時間，P2P行業(yè)已經(jīng)在借貸市場中占據(jù)了重要的地位。以Lending Club 和 Prosper為代表的P2P借貸公司一直保持著巨大的增長速度。根據(jù)高盛投資研究數(shù)據(jù)顯示，從2009年開始，這兩家公司一直保持著129%的年復(fù)合增長率（CAGR）。這些平臺利用互聯(lián)網(wǎng)模式建立了一種比傳統(tǒng)銀行系統(tǒng)更有效率的、能夠在借款人和投資人之間進行資本自由配置的機制。使得借款人可以獲得更低的利率，投資人則可以獲得較好的收益。
與傳統(tǒng)銀行相比，P2P的發(fā)展優(yōu)勢：
技術(shù)方面
于傳統(tǒng)行業(yè)相比，P2P行業(yè)的主要優(yōu)勢在于技術(shù)層面。很多P2P平臺最大的投資就是系統(tǒng)建設(shè)。如果自身系統(tǒng)建設(shè)良好，大部分資金和金融交易可以通過線上完成，企業(yè)的經(jīng)營成本將會大幅度下降，如果達到一個經(jīng)營成本臨界點，即可以取得規(guī)模效應(yīng)，對傳統(tǒng)金融行業(yè)產(chǎn)生真正的威脅。
P2P成立時就對外宣稱大數(shù)據(jù)風控是其核心優(yōu)勢，很多P2P企業(yè)都以國際金融風控模型為參考設(shè)計其風險管理體系，F(xiàn)ICO和Zest Finance模型已經(jīng)成為很多風險管理模型參考的標桿。
監(jiān)管方面
P2P企業(yè)與銀行的合作關(guān)系對于他們規(guī)避某些銀行類監(jiān)管政策非常有利，他們普遍依賴一些合作銀行，在符合當?shù)胤傻幕A(chǔ)上來獲取貸款。例如，Lending Club和prosper的首選合作銀行是WebBank ，WebBank是美國聯(lián)邦存款保險公司（FDIC）擔保的猶他州特許銀行，由WebBank向通過審核的借款用戶放貸，再將貸款以票據(jù)形式出售給LendingClub，并獲得由Lending Club 發(fā)行會員支付憑證的資金。通過這種模式，大部分的監(jiān)管負擔會停留在銀行，而不是P2P平臺。
中小企業(yè)融資： 技術(shù)的力量
自金融危機以后，銀行對中小企業(yè)的小規(guī)模貸款比較忌諱。一方面是由于中小企業(yè)運營的狀況受到?jīng)_擊，財務(wù)狀況持續(xù)惡化，銀行向中小企業(yè)提供貸款的風險上升。另一方面，銀行內(nèi)部體系遭受重創(chuàng)，監(jiān)管要求提高，加上資產(chǎn)證券化市場發(fā)展滯后，銀行發(fā)放高風險貸款的意愿更低。
但是，隨著借貸商業(yè)模式和技術(shù)的不斷的創(chuàng)新，中小企業(yè)借貸融資市場的門檻會越來越低，越來越多的“影子銀行”加入到這場競爭中。其中大部分合作模式是通過銷售額相關(guān)的比例或者設(shè)備使用量等數(shù)據(jù)來收取一定的費用，以此來獲得這些金融機構(gòu)的貸款，例如美國運通，PayPal，Square等。同時，這些金融借貸機構(gòu)會通過各種技術(shù)軟件來聚集包括企業(yè)運營信息在內(nèi)的數(shù)據(jù)作為貸款承保，例如OnDeck等。
這些機構(gòu)的普遍特點是：有著高度科技自動化的承保和處理過程。
承保簡化和快速應(yīng)用在過去幾年中已經(jīng)幫助大量中小企業(yè)獲得融資貸款。例如，Biz2credit，這家?guī)椭行⌒推髽I(yè)和銀行以及投資機構(gòu)進行貸款匹配的平臺，自從07年創(chuàng)立到現(xiàn)在，已經(jīng)幫助這些企業(yè)獲得了超過12億美元的貸款額。
此外，隨著個性化和匿名化數(shù)據(jù)的多樣化來源，各種大數(shù)據(jù)分析的升級可以更好的服務(wù)于客戶咨詢，信用評估，風險管理等。
大量的個人和企業(yè)交易信息數(shù)據(jù)被越來越多的網(wǎng)上賬戶和技術(shù)軟件捕捉；
隨著下一代大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺的發(fā)展，大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的成本在逐漸降低，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訪問不斷升級，用戶行為模式的檢測以及信貸算法不斷被優(yōu)化；
機器學習對于自動化的信用評估過程的重要性被越來越多的企業(yè)所認識到。隨著近些年來機器學習的發(fā)展和興起，越來越多與之相關(guān)的技術(shù)被運用到信用評級的工作中，主要是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來重塑審貸過程，為難以獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)的企業(yè)和個人創(chuàng)造可用的信用，降低企業(yè)的借貸成本，從根本上改變小企業(yè)信用評估的方式。
市場擴張
與傳統(tǒng)的銀行相比，這些影子銀行有著的非常高的貸款批準率：21-50% vs 62%。這意味著這些機構(gòu)擁有著極大的市場擴張的潛力。據(jù)估計，伴隨著市場的擴張，將近16億的銀行企業(yè)借貸利潤會逐漸流失。
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