
电商涉足P2P背后的逻辑:大数据是最可靠的风控依据
随着P2P网贷的不断发展,网贷模式也在不断地更新。从最初的拍拍贷的纯线上模式,到红岭的大单模式,再到以有利网为代表的通道模式,P2P网贷在国内所延伸出来的模式创新层出不穷。时间进入2014年下半年,随着股市大涨,股票配资的业务模式应运而生,而羊年开年后,行业又爆出知名电商多赢涉足P2P网贷,电商不卖商品,卖钱来了。电商做P2P,有哪些优势呢?贸贸然而进入,又哪来的自信呢?
P2P面临的最大问题是什么?
目前在P2P网贷行业内比较主流的观点:未来行业一定是“大而全与小而美并存”。在我个人看来,网贷领域是很难做到大而全的。很多人也拿陆金所这样的巨头在行业中的地位,来判定行业的格局已经初步形成。但是最近我们也看到了,陆金所准备单独拆分P2P业务,由此可见,P2P业务在陆金所的整个业务体系中所占的比例也不算太多。除去陆金所,以P2P为核心业务的红岭创投,不断被坏账缠身。另外,几家号称排名前列的网贷平台,相信其所面临的风控压力一定也不小。
在我个人看来,很多平台的业务其实已经做到了天花板。再继续扩大平台的业务量,其风险就会超出平台的可控范围。什么这样说呢?最核心的问题就是平台无法解决风控问题。风控之所以难以解决,最核心的因素还是由网贷本身涉及的借贷市场特性决定的。网贷业务涉及的基本就是次级贷市场,本身业务质量并不高,好的项目数量更是屈指可数。这种情况下,要大量提升业务量,风控质量必定下降,坏账隐患出现。因此,在平台做到一定规模的情况下,风控基本就会成为平台发展的最大瓶颈。而金融的地域性,在一定程度上决定了异地风险的不可控性。在这样的情况下,网贷领域巨头很难出现,未来网贷行业一定是呈区域细分、行业细分的百花齐放状。
电商企业涉足金融,行业机会何在?
目前,银行端基本不愿意把钱借给电商企业,因为对于银行来说,他们更偏好实体经济,实体抵押。电商的交易数据、物流数据等传统银行也不愿意承认。 但是,银行不愿意做的业务,其业务质量就一定不高吗?非也!更多的还是因为传统的金融机构在电商领域缺乏相关的经验。但是,实体经济转型的速度越来越快,对互联网的依赖越来越重,越来越多交易从线下搬到了线上。
大量的电商企业在需要大量备货,其背后的金融需求该又谁来满足? 国内最大的几家电商平台,早在几年前就开始面向电商企业提供金融服务了。阿里、慧聪是国内最早涉足这块业务的企业。但是,不管是阿里还是慧聪,其所提供的金融服务毕竟有限,远远无法满足电商领域的真正的融资需求。
大量的市场需求,又该由谁来满足呢?显然,p2p网贷是一个渠道。华南的电商企业多赢6000万收购某家P2P网贷平台,变身多赢金融拉开了电商进军网贷市场的第一幕。
电商涉足P2P网贷能够解决什么样的问题?
首先,我们都说P2P网贷能够颠覆传统金融,因为他更高效,更便捷。但是,P2P网贷真像我们想象中的那样吗?
对于多数网贷平台来说,其风控严重依赖于线下。很多公司虽然号称互联网金融企业,却到处开线下店,业务员占到了公司员工数的70%以上。这样的模式,并不如我们当初所设想的那样高效与便捷。模式变得越来越重是目前很多平台所面临的最尬尴的问题。 风控难题,制约着很多网贷平台的发展。
那么电商又有什么样的解决方式呢?很简单,电商的交易数据、物流数据、包括平台电商给出的授信额度都能够作为风控的参考依据。大数据风控目前最可靠的数据一定是来自电商领域。这样就能够在目前的环境下真正的做到P2P网贷的高效与便捷。风控与业务线上化,这样的模式也许就P2P网贷的最优模式。
非平台类型的电商涉足P2P网贷所面临的问题
前面提到了,阿里、慧聪这样的平台方其实很早之前就涉及了电商金融服务。最核心的因素就是他们有最核心的数据,基于大数据的风控就能够对电商企业进行授信。但是,类似于多赢这样的非平台方的电商企业,涉足网贷领域最大的难点,是如何与阿里、慧聪这样的平台方合作,取得其授信资料,解决风控问题,才是多赢金融未来要走的路。
阿里的征信服务,未来或将成为电商解决风控的重要参考依据。目前阿里推出了针对个人信用评估的芝麻信用,未来针对企业用户的信用评估,是否会向围绕“电商企业提供金融服务”的平台开放呢?如果开放,这样一个巨大的市场,注定成为P2P网贷行业的最优模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13