P2P網(wǎng)貸平臺借力大數(shù)據(jù)防風(fēng)險_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

P2P在風(fēng)險管理上要面臨缺乏央行征信、信貸數(shù)據(jù)有限，以及政策不確定性的挑戰(zhàn)。目前已有包括積木盒子、拍拍貸、好貸網(wǎng)等在內(nèi)的網(wǎng)貸平臺正式發(fā)布基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控模型。

　　一邊是監(jiān)管政策落地預(yù)期的逐漸增強，一邊是行業(yè)競爭的壓力日益增大，在這樣的背景下，P2P網(wǎng)貸平臺是否擁有足夠的風(fēng)險控制能力來應(yīng)對？

　　網(wǎng)貸之家發(fā)布最新統(tǒng)計情況顯示，2015年3月共曝出56家問題平臺，環(huán)比上月降低28%。問題平臺發(fā)生率雖然下降到3.40%，但仍然遠超去年同期水平（0.84%）。這些問題平臺呈現(xiàn)地域性集中分布，多位于山東、廣東、北京、四川和浙江。

　　從運營時間上看，問題平臺的平均運營時間達到7.51個月，較上個月有所縮短，絕大多數(shù)都是1年以內(nèi)的新平臺。銳忻投資、盛泰投資、安貸創(chuàng)投和歐億投資等新平臺上線不到一個月即跑路。

　　“在關(guān)注平臺詐騙、跑路同時，P2P網(wǎng)貸平臺運營風(fēng)險也不容忽視。”網(wǎng)貸之家有關(guān)人士表示，3月多家平臺曝出壞賬消息或者合作機構(gòu)出現(xiàn)問題，機構(gòu)間風(fēng)險傳遞問題也值得多加留意，與此同時也暴露出部分平臺薄弱的風(fēng)險控制能力。

　　可以看出，傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)的風(fēng)控模式對于P2P網(wǎng)貸平臺來說較難適用，目前已有多家P2P網(wǎng)貸平臺積極與征信機構(gòu)合作，構(gòu)建新的風(fēng)控模式。業(yè)內(nèi)人士認為，未來隨著行業(yè)監(jiān)管的出臺和征信體系的日益完善，基于大數(shù)據(jù)下的P2P網(wǎng)貸平臺的風(fēng)控能力或?qū)⒂兴嵘琍2P網(wǎng)貸蓬勃發(fā)展仍然可待。

　　據(jù)《經(jīng)濟日報》記者了解，目前已有包括積木盒子、拍拍貸、好貸網(wǎng)等在內(nèi)的網(wǎng)貸平臺正式發(fā)布基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控模型?！跋噍^于傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融P2P在風(fēng)險管理上雖然要面臨缺乏央行征信、信貸數(shù)據(jù)有限，以及政策不確定性的挑戰(zhàn)，但互聯(lián)網(wǎng)更大的機遇在于數(shù)據(jù)、技術(shù)，和它們的可拓展性?！迸呐馁J風(fēng)險總監(jiān)顧鳴表示，通過互聯(lián)網(wǎng)，我們可以接觸龐大的用戶群，能夠收集海量的碎片化數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)非常適合對P2P風(fēng)險進行進一步分析。

　　以拍拍貸推出的魔鏡系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)的核心是大數(shù)據(jù)，其中大數(shù)據(jù)模型是拍拍貸歷經(jīng)8年、依托600萬在線用戶、積累近40億條數(shù)據(jù)而成?；谠撃Ｐ停хR可以做到針對每一筆借款給出一個相應(yīng)的風(fēng)險評級，以反映對逾期率的預(yù)測。最后系統(tǒng)再依據(jù)風(fēng)險評級形成風(fēng)險定價，來保證收益和風(fēng)險相匹配。

　　“傳統(tǒng)的風(fēng)控模式，無論是銀行還是中小信貸機構(gòu)，都更多關(guān)注靜態(tài)的風(fēng)險，是對風(fēng)險的預(yù)判，而大數(shù)據(jù)更多關(guān)注的是動態(tài)的風(fēng)險，是對動態(tài)風(fēng)險的把握。”好貸網(wǎng)大數(shù)據(jù)事業(yè)部總經(jīng)理吳昊表示，如好貸云風(fēng)控平臺除了強調(diào)對事前風(fēng)險的把握之外，還會對數(shù)據(jù)庫的風(fēng)險因子變化提供即時的反饋，如果一個人在第一家信貸借款之后，頻繁向其他信貸機構(gòu)申請貸款，我們會第一時間通知第一家機構(gòu)，防止?jié)撛陲L(fēng)險發(fā)生。