P2P行業經過了幾年野蠻生長，優勝劣汰，特別是近3年，P2P平臺發展一日千里，已經逐步進入了成熟期。誰也沒有想到，在“校園貸、套路貸、裸貸”、資管新規、違約風潮等一系列風波後，並沒有隨著動盪落幕，堅挺下來的平臺依舊狼吞虎嚥的收割著整個行業的利潤。
下面是最近公佈的P2P平臺今年一季度財報：
放款金額*利差=收入
收入-成本-壞賬=利潤
1、宜人貸第一季度大賺2.7億
宜人貸一季度放貸119.5億，同比去年增長65%，一季度收入15.9億，同比增長56%，
由於平臺成本和團隊構築沒有太大改變，壞賬率近2年累積也保持在6%左右。僅一季度就賺了2.7億。
2、拍拍貸第一季度大賺4.37億
拍拍貸第一季度放貸123億，同比去年增長17.1%，一季度收入9.17億，同比增長37.1%
成本上拍拍貸略有增長，但幅度不大，壞賬率上沒有公佈，但保守估計也應該在6%左右。淨利潤4.7億，同比去年轉虧為盈，增長5%。
拍拍貸和宜人貸的業務有很大不同，屬於典型的小額借貸，均比金額只有3066元，但拍拍貸的復借率高，借貸人量大，平臺未來的發展依舊很可觀。
3、桔子理財第一季度大賺1.46億
樂信第一季度放貸總額148億，同比增長97%，第一季度收入16億，同比增長56%，
成本方面研發上支出較高，其他支出基本平穩。壞賬率只公佈了90天以上的逾期率1.44%。淨利潤1.46億。同比增長160%。
樂信一季度分期購物用戶增長36%，預計全年放款800億，保持高速的增長。
4、團貸系第一季度利潤2.2億
團貸系相關的上市公司營收10.75億，同比增長184%，利潤2.22億，同比增長1564%，其中81%的利潤來源金融業務。
團貸系的利潤在今年迎來了大爆發，其信貸業務依然快速增長，全年的利潤應該是去年的2倍以上。
5、愛錢進和微貸也大賺特賺
愛錢進即將港股上市，2017年全年大賺11.9億，微貸網也盛傳將在美國上市，2017年大賺5.43億。
一線平臺的大賺特賺，
並且盈利依然快速增長，
基本把P2P帶入了一個新時代。
平臺大賺特賺，
對於投資者來講是個大利好，
投資風險大大降低，
但同時也形成的新的格局：
強者更強，弱者更弱。
平臺大賺特賺的背後：
收入-成本-壞賬=利潤
通過這個公式，我們可以知道P2P平臺能否賺錢的最大風險就在於壞賬上，因為收入是既定的，成本是可控的，利潤最大的威脅就來自於—壞賬率。
陸金所CEO計葵生曾多次在公開場合揭露行業的壞賬率，2015年11月，他說大概在15%-20%之間，2016年1月，這個數字降至13%-17%。
雖然今年一季度的財報很多平臺對於壞賬率諱莫如深，但從已經披露和往期的數據來看，一線平臺大約在6%—10%左右，同比前幾年，這個數據已經有了非常顯著的下降，意味著平臺和投資者賺到了更多的錢。
那麼壞賬率的降低的原因在哪裡？
主要在於三點，一是整治平臺，二是限制用戶，三是風控手段。
1、資管新規的落實
當然，不僅僅是資管新規，隨著行業的動盪和帶來的社會影響，很多部門都對於這個新興行業瞭解逐步加深，從而也制定了相應的規則和限制，使得一些渾水摸魚、投機取巧的不法分子和違規小平臺不敢再興風作浪，經過對“校園貸”“裸貸”“套路貸”等亂象的整治和打擊，洗牌後的P2P行業，將更加正規。在最初的行業的摸索階段，有些平臺為了獲取高額的回報，無所不用其極，通過一些套路和手段將利率疊加至法定合理利率的幾倍甚至幾十倍，高額的負債也導致了壞賬頻頻，這些平臺的壞賬率甚至高達50%以上。雖然資產新規如預想中的延期了，但未來的P2P行業，該跑路的跑路，該上市的上市，該賺錢的賺錢，已形成規模的大平臺，毫無疑問的擁有了獨領風騷的實力。
2、百行徵信—“信聯”的誕生
對於任何一個行業來講，信息的蔽塞、手續的繁瑣，將會限制這個行業的做大做強和廣而告之。P2P平臺的盈利點來自於利差，切入點在於方便快捷。
銀行由於對接著央行徵信這一大殺器，對於不良率一直有著穩定的把控。
P2P平臺則源於對於這一“漏洞”的切入，佔據空前市場空間的同時，也將自己帶入了一個巨大的危機中。沒有徵信作為前置背景下的借貸也是壞賬率高的主要因素之一。雖然信聯在前段時間才正式揭幕，但早在幾家企業進軍互金行業時就開始著手準備和測試，信聯的誕生將會對於平臺C端的用戶有著更規範的校正。使得逾期壞賬率有著更好的把控。
3、互金風控：互聯網仲裁的崛起
行業的動盪和輿論的風波除了在於初期混亂時代高額的利率之外，更加千夫所指的是“暴力催收”，“於歡案”等案例的慘劇歷歷在目，多少人為此受到迫害，多少個家庭以悲劇收場，隨後在相關監管部門雷厲風行的嚴厲打擊之下，暴力催收緩緩落下帷幕，但P2P平臺匯款的缺口依然存在，風控難題依舊是P2P行業的懸在心頭的一把刺。在這個當口，互聯網仲裁崛起了！將傳統仲裁與互聯網、AI、區塊鏈等技術相結合，專注服務於小貸公司、P2P平臺、銀行及民間借貸等行業資金業務，高效簡捷批量處理貸前貸後資金難題。
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