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区块链,能拯救眼下的爆雷潮吗?

进入6月,互金平台进入集中暴雷期。据网贷之家提供的数据显示,仅6月份新增63家问题平台,其中58家体现困难,5家跑路。截止7家问题平台已经达到140家。

作为一名区块链媒体从业者,链小编被互金行业人士频频问起:区块链能帮助互金平台度过眼下难关吗?

在回答这个问题之前,有必要了解下:何为区块链?

区块链本质是一种分布式记录账本。广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链的分布式节点,不可篡改,去信用化天然适合互金行业特性,互联网金融被行业认为最适合落地的场景。

早在2016年第一届中国金融科技大会上,北京市金融工作局党组书记霍学文就曾表示,区块链将成为金融科技的底层技术。区块链技术将低成本地解决金融活动中的信任问题,信用是金融活动的根基。所有金融活动的监管,包括产品登记、信息披露、资金托管,都是为了解决信任问题。区块链技术创造了一个用技术来解决公信力问题的时代。

互金+区块链应用全面开花

事实上,区块链在供应链金融、资产证券化、互联网保险、互联网征信、财务清算、电子存证、监管等方面的结合应用早已全面开花。诸如阿里,京东,腾讯等巨头公司,区块链在金融效率的提升,用户征信领域的运用方面很早就开始了探索。

而在一些诸如供应链金融和票据的细分领域,区块链是最有落地价值和效应的场景。

有了区块链技术的供应链金融,不再需要人工审核、验证相关凭证真实性、增强了账款的相关凭证的真实性,提高了融资效率。

区块链票据,通过链上记录的相关凭证、保证商业票据的真实性,减少信息不对称、信用和道德风险,并增加了交易效率。

保险管理方面,区块链的共享透明特点降低了信息不对称,还可降低逆向选择风险;而其历史可追踪的特点,则有利于减少道德风险,进而降低保险的管理难度和管理成本。

资产证券化的区块链结合,从底层资产形成、交易、存续期管理、现金流归集等全流程都实现资产真实、信息实时、各方同时监督不可更改,防范各级金融风险,提升发债融资企业的范围和数量级,利于低成本融资。

回到开篇提到的主题,区块链在后合规时代,能发挥怎样的价值?

此次爆雷潮源于宏观经济下行背景下的行业系统性风险暴露,此外,严监管趋势也加剧了行业平台面临的压力。

网贷之家研究院院长于百程表示,P2P平台存在自融、资金池、风控的问题,遇到流动性问题和监管压力,就会引爆风险。

“随着出借人的风险偏好趋于保守,一些实力不济,风险比较高的平台难以获取持续的出借人资金,从而加速了退出。此外,一些持续高返的平台具有一定知名度,一旦爆雷,就会引发连锁反应”。

微弱的用户信心下,P2P平台违约潮随之出现。

“P2P违约潮归根结底就是数据征信的问题,这其中有两个最为明显的痛点:一是信息没有互通,征信成本太高。同行的竞争激烈形成严重的数据孤岛,数据仅在各自平台内部流通,用户在不同机构借贷,需要重复提交资料重复审核,产生很多无谓的风控成本;第二是信息保障不完善,目前征信数据的采集大多依赖于人工,存在人为篡改的可能,潜在风险比较大”。有互金平台负责人向全链财经表示。

区块链技术可以防止 P2P 违约,出现爆雷潮吗?

我们来看下区块链在互金行业有哪些价值?

区块链分布式记账技术让项目的资金流向更加明晰,即投资者知道所投项目的每一笔资金流向,项目的运行也更加安全。

随着区块链技术与互联网金融的逐步融合,互联网金融的项目方和投资者两方的数据及透明度会更加清晰完整,从而将会让互联网金融的发展带入到更加安全和稳健的发展时期。通过全民记账的方式管理借款人的信息,大家一起记录,一起验证用户的征信数据;

其次,信息一旦录入便不可以篡改,杜绝了人为更改数据和腐败事件,在技术上实现数据的客观“可信”,加强行业的自律透明化运营,从而创建良好的行业生态。

另外,智能合约作为一种数字化的契约,可以通过计算机程序算法严格保证合约的自动的执行,从一定程度上也可以减少违约的风险。

如果一个客户的资产在某个银行联盟链中,一个互金借贷在另一个互联网金融链中,可以通过跨链和隐私保护创建智能合约,实现通过合约控制客户资产的相互关系。

通过区块链全面掌握客户的资产情况和还款能力,从而确保互金平台资金的及时兑付。

作为强征信和重数据的金融行业,区块链技术的运用对互金生态有重塑效应。

不仅是在技术层面上保证整个交易链条上的交易主体身份可信,数据可信,实现去中心化的多方信任传递,也给了用户处理数据资源更大的主导权。区块链时代,用户的信用数据将是最大的资产。

原创文章,作者:全链财经,如若转载,请注明出处:https://www.onepaces.com/20180730/14157.html

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