p2p网贷系统谈P2P网贷如何进行风控

【内容】：其实不管是p2p监管机构排查还是行业自律，大数据俨然成为P2P行业绕不开的话题。P2P未来的产品竞争不仅在线上产品，更在于后台的数据搜集和整理。对于P2P而言，下一个战场将会是大数据。现如今P2P网贷开发平台企业纷纷自行建设P2P征信数据库，通过技术创新，实现征信的自动化、数据化，提炼用户的个人基本特征、消费行为特征等，利用社交活动所形成的数据分析来客观评价一个人的信用度，从而判断其还款能力和欺诈风险。

通过收集P2P网络借贷平台借款人各个维度的数据判定其违约成本，并给出可以贷款的额度和相应的风险定价，这种新型风控系统和传统的银行相比是模式上的重大创新。从而实现纯线上的P2P模式，减少平台企业的运营成本。更多的平台则通过与第三方征信机构或数据源合作来降低风险，如接入腾讯征信、芝麻信用，或与同盾、闪银等反欺诈或评分机构合作等，为了降低平台数据接入门槛和使用门槛，大数据风控平台服务商神州融一站式整合各家征信机构、电商平台等丰富的数据源与多家评分建模、反欺诈机构，为金融机构提供便捷的大数据征信服务。

在国家落实P2P系统平台行业政策之前，不少企业开始担心，如果没有自己的风控实力，国家监管P2P行业将会导致大批平台倒闭，资金池和自融平台必定全挂。正规p2p平台公司也意识到，要想赢得市场竞争，关键是要通过大数据分析和大数据应用做出明智决策。就目前来看，金融、电信、制造等价值数据拥有者，信息化水平较高，对于大数据业务的需求迫切。尤其是互联网金融行业，对数据挖掘、分析、处理还有更高的要求，十分适合进行大数据的采集并进一步整合。

然而，对于大数据的采集成本还是比较高，很多外部数据都需要从外部平台有偿获取，这方面主流的平台比较有优势，而其他的小型平台如果要切入大数据应用，还有很长的路要走。大数据在互联网金融方面主要分为两个方向：第一个就是结构化的数据，在维度多的情况下用好，现有的数据挖掘方式还没有能够完全挖掘；还有一个方向就是非结构化的数据分析，因为现在有更多碎片化的数据产生。懂得怎么处理这些数据，建造模块的人，才是真正抓住互联网金融的核心。金融的本质是风险：从风险领域进入，建造计算法则，把数据系统化是一个入手的方面。

P2P平台大数据征信，将注意力从数据的精确性转移到数据的相关性上来：个人的身份信息核实（从面对面实地核查到通过社交网络、微信、QQ等进行数据分析）；个人的偿债能力，包括收入水平与债务压力（从考察一个人的工作性质、收入水平以及房产、汽车等财产信息以及现实债备情况到分析其的消费水平、每月消费金额甚至社交圈中的交谈等）；个人的还款意愿（从分析还款记录到通过交易的好评度、朋友圈内的交流内容、甚至个人用语，对人物进行刻画分类）；约束力（从传统的抵押、担保到将违约纪录纳入征信纪录中的制度设计等）。一定程度来说，正因为传统征信无法覆盖，才推动了大数据在风险管理领域的发展。

反过来，大数据也可以丰富完善传统征信数据的不足，相互补充。

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