P2P网贷借力大数据防风险_数据分析师

P2P在风险管理上要面临缺乏央行征信、信贷数据有限，以及政策不确定性的挑战

目前已有包括积木盒子、拍拍贷、好贷网等在内的网贷平台正式发布基于大数据的风控模型

一边是监管政策落地预期的逐渐增强，一边是行业竞争的压力日益增大，在这样的背景下，P2P网贷平台是否拥有足够的风险控制能力来应对？

网贷之家发布最新统计情况显示，2015年3月共曝出56家问题平台，环比上月降低28%。问题平台发生率虽然下降到3.40%，但仍然远超去年同期水平（0.84%）。这些问题平台呈现地域性集中分布，多位于山东、广东、北京、四川和浙江。

从运营时间上看，问题平台的平均运营时间达到7.51个月，较上个月有所缩短，绝大多数都是1年以内的新平台。锐忻投资、盛泰投资、安贷创投和欧亿投资等新平台上线不到一个月即跑路。

“在关注平台诈骗、跑路同时，P2P网贷平台运营风险也不容忽视。”网贷之家有关人士表示，3月多家平台曝出坏账消息或者合作机构出现问题，机构间风险传递问题也值得多加留意，与此同时也暴露出部分平台薄弱的风险控制能力。

可以看出，传统金融结构的风控模式对于P2P网贷平台来说较难适用，目前已有多家P2P网贷平台积极与征信机构合作，构建新的风控模式。业内人士认为，未来随着行业监管的出台和征信体系的日益完善，基于大数据下的P2P网贷平台的风控能力或将有所提升，P2P网贷蓬勃发展仍然可待。

据《经济日报》记者了解，目前已有包括积木盒子、拍拍贷、好贷网等在内的网贷平台正式发布基于大数据的风控模型。“相较于传统金融，互联网金融P2P在风险管理上虽然要面临缺乏央行征信、信贷数据有限，以及政策不确定性的挑战，但互联网更大的机遇在于数据、技术，和它们的可拓展性。”拍拍贷风险总监顾鸣表示，通过互联网，我们可以接触庞大的用户群，能够收集海量的碎片化数据。这样的数据非常适合对P2P风险进行进一步分析。

以拍拍贷推出的魔镜系统为例，该系统的核心是大数据，其中大数据模型是拍拍贷历经8年、依托600万在线用户、积累近40亿条数据而成。基于该模型，魔镜可以做到针对每一笔借款给出一个相应的风险评级，以反映对逾期率的预测。最后系统再依据风险评级形成风险定价，来保证收益和风险相匹配。

“传统的风控模式，无论是银行还是中小信贷机构，都更多关注静态的风险，是对风险的预判，而大数据更多关注的是动态的风险，是对动态风险的把握。”好贷网大数据事业部总经理吴昊表示，如好贷云风控平台除了强调对事前风险的把握之外，还会对数据库的风险因子变化提供即时的反馈，如果一个人在第一家信贷借款之后，频繁向其他信贷机构申请贷款，我们会第一时间通知第一家机构，防止潜在风险发生。