
近两年来,P2P行业呈爆发式增长,除了各大主流平台交易量激增,传统企业和银行也陆续入局,共同抢滩P2P市场。行业开始呈现百花齐放,热闹非凡的场面。经过了两年的野蛮生长之后,P2P市场逐渐清晰,拨云见日。
[线上互联网化,线下金融化]
随着市场的分化,专注于不同客群的P2P企业将在业务模式、业务流程、风险控制、市场策略等方面展现出更加明显的差异。专注于线下业务的平台将与民间小额信贷企业结合甚至趋同;线上P2P企业则更加倾向于扁平化的平台化路线,风格愈加短、平、快。 从P2P的市场形态而言,未来的线上市场和线下市场将出现明显的划分:线上将互联网化,以轻为主;线下将更金融化,越来越重。
[行业垂直细分化是大势所趋]
移动互联网时代P2P面临很多机遇和挑战。如何实现P2P平台互联网化是个颇具深意的课题。在前移动互联网时代,以银行为例,贷前通常需要采集新用户百余项个人信息,再基于此进行风险建模;而如今,依托移动互联网,可参考的用户信息大大增多,P2P平台根据用户信息进行画像,再对其进行用户细分,针对不同的行业用户推荐或者量身定制相应的借款服务。以宜人贷推出的一款专门针对程序员的借款服务码上贷为例,其核心思路就是针对程序员群体设计的定制化服务。
P2P行业平台甚多,竞争也渐趋激烈。从这个思路我们可以想像未来会有平台朝着细分领域去做切入,可能会出现精细到某一类人群服务的平台,如专门为女性服务的平台、专门为学生服务的平台等。不难发现P2P企业面临转型,精细化、专业化是必然趋势。
[基于数据和技术做风控创新]
P2P平台以解决借贷双方信息不对称为使命,而借助移动互联网生产更多真实信息的天然属性,如今的P2P平台可通过采集用户移动互联网信息和行为,进一步消解信息的不对称,有效规避信用风险和操作风险,促进平台的健康发展。移动互联网技术可全方位搜集到用户的信息集合,不仅提供用户“是谁”、“从哪儿来”、“到哪儿去”,还能提供用户的“所在”及“所知所感”。手机上记录用户行为的各类移动终端沉淀了大量的用户数据,P2P平台可以通过这些数据进行预测,结合技术手段规避风险。
以宜信宜人贷为例:首先,宜人贷手机客户端通过授权可获取用户信用卡账单信息、电商及社交数据,并进行交叉验证;同时,还可识别用户行为:如用户存在提交内容时多次删改、申请人与使用的手机信息多次不匹配等异常行为,便可锁定可疑人员,进行重点监控。在风控技术创新方面,宜信宜人贷正在做非常前沿的尝试:相对于传统信审方式需要大量人力和时间来做的电话征信和实地考察征信,宜信宜人贷基于各种渠道数据,优化风控模型和审批流程。最近,在宜人贷借款APP上推出了10分钟快速审核的新借款服务“极速模式”。据悉,通过“极速模式”申请借款,用户仅需要授权提供一些简单的信息,填写极少的个人资料,就能非常便捷地使用手机完成申请全过程。
互联网渗透一切颠覆一切,相信对于P2P行业也是如此,各大主流平台和野心勃勃的“搅局者”纷纷拉开线上市场抢滩大战。深耕垂直细分市场,运用移动互联网的优势,借助大数据及技术创新持续提升服务的互联网化,这些技能,P2P平台你get到了没?本文来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23