P2P网贷披上“大数据外衣”只是虚有其表？

如今，中国的P2P行业已逐步分化为银行系、保险系、国资系和民营系的四大阵营，“四足鼎立”的态势已骤然显现。而P2P的四路大军可谓各有法宝，前三路拥有资金实力雄厚的“好爹”，从而也让不少业内人士认为更具备顽强的生命力。那么民营系呢？我想大家会不假思索的回答：“大数据”。

随着京东、阿里、搜狐等互联网巨头纷纷竞逐P2P网贷，互联网金融一词可谓被赋予了更实在的内涵。大家普遍认为，这些实力强大的互联网企业必将在P2P行业中独树一帜！为什么？因为它们拥有得天独厚的先天条件，因为它们拥有“大数据”…

究竟何为“大数据”？诚然，不论是从业者、媒体亦或监管部门，我们都不可否认P2P未来的发展必须结合大数据，许多平台也正为此做着努力的尝试。但小编认为，P2P平台绝不能迷信大数据，大数据不是万能的，更不是民营P2P平台的所谓“救命稻草”。

闭环式交易数据、信息真实性成最大短板

大数据可以做风控吗？当然可以，但要实现这一目标必须经历一场艰巨的持久战！目前在国内，只有阿里小贷和证监会创造出了大数据风控的雏形。它们之所以能成功，原因就在于数据的实时更新，以及平台本身对用户具有约束力，这两点也被人们称为闭环式交易数据。但国内的P2P平台普遍在这两点上有所欠缺，那想要实现和大数据的完美结合又谈何容易呢？

有这样一种说法：研究P2P大数据应该以社交网络数据作为参考依据。提出这一建议的人殊不知互联网是个人性放大的世界，所有信息都存在不确定性。比如在现实生活中内向的人很可能是社交网络中的活跃分子，也就是说社交网络数据很难还原现实中人的信用。其次，社交数据庞杂，即便用户信用可靠也不代表他的金融信用一定可靠。因为金融信用具有一定的特殊性，它和人的各种信用之间均不可直接划等号。

其实，P2P的鼻祖，美国LendingClub很早就在这方面做过尝试：利用Facebook的人际关系和社交机制来推广网络借贷。当时他们普遍认为人们更愿意借钱给熟人，因此希望能摸索出一套以社交关系为基础的信用评价体系。可LendingClub实现这项信用评价审核机制的出发点已经存在误区，即认为那些优质的社交网络用户也应该是优质的借款用户，忽略了互联网信息的不确定性。

大数据的作用不止于风控

利用大数据来建设P2P的风控体系实在任重而道远，但很多人还是希望通过互联网征信来降低P2P平台的服务成本。打比方，通过数据分析，我们可以在短时间内精确的为用户量身定制借贷方案，利率、服务费、还款方式、期限、额度等，从而省去了传统线下借贷繁琐冗长的流程。甚至根据借款人的年龄、学历、所在地区、过往交易情况等数据做对比分析，评估他的信用额度，间接提升风控水平。

其实，用户的每一项个人信息都与他的信用额度有着或多或少的关联，P2P的风控专员应当脚踏实地做好借款人的各项数据分析，不定期更新用户数据。重新估算其逾期风险概率，并总结出具有参考价值的数据，以便加强平台的风控体系建设。

小编认为，未来P2P平台的核心竞争力与其说是风控能力，倒不如说是数据的积累和处理能力。P2P结合大数据发展的道路虽然还很漫长，目前国内成功的案例也是寥寥无几。但数据对于平台筛选优质借款人、提风控水平的作用是不可忽视的。P2P平台未来的发展必须坚定不移倚靠互联网，并在获取数据的同时分析、挖掘数据背后的信息。只有这样，行业方可在健康的环境下蓬勃发展！

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