『壹』 大數據徵信或成p2p發展新「風口」
大數據徵信或成p2p發展新「風口」
近日，袋袋金ceo李海鷗先生在上海「中國徵信領軍者論壇2015」上表示，互聯網金融最難解決的是信用問題。在金融裡面，有借貸關系就有風險，但是你不可能通過互聯網了解對方的信用怎麼樣，互聯網解決不了這個問題。眾所周知，p2p網貸平台最擔心的問題是借款人重復借款。但在目前，由於各家p2p網貸平台數據互不相通，所以容易發生重復借款問題。而如果借款人在不同平台重復借款，一旦出現還款困難，就會導致多個平台發生壞賬，進而影響整個p2p行業的公信力，嚴重妨礙其健康發展。這種情況出現的背後，其實就涉及到p2p行業非常關鍵的個人徵信問題。
「目前，大數據徵信對於袋袋金來說，還處在一個初級階段，袋袋金有一個360的風控制度。在使用這套風控體系的時候，到底哪一個指標它的權重是多少?實際上從國家的徵信體系來說，還沒辦法得到一個比較權威的說法。」
「一個人在借貸的時候，他的借貸數據的權重是不是要很重?如果說他做善事，這個能不能當做一種權重呢?大數據徵信的標准有沒有考慮這個事情?」「袋袋金360風控裡面有一個叫員工操守的指標，在使用員工或者招聘員工的時候，我很喜歡看到員工曾經有過比如說愛心或者義工，對我來講，我們現在的徵信這一塊是比較欠缺的。」
「其實我們做p2p，網路的借貸公司，需要對很多借貸人的行為和一些信用做一些徵信，年初的時候我聽到國家說年底的時候要完成大數據的建設，但我不知道，剛才幾位老總說的能不能得到國家體系的呼應。徵信不單單是借貸的徵信，其實應該是完整的徵信。」
截至目前，央行個人徵信系統中收錄有信貸記錄的自然人約3億，還不到我國總人口數的1/4，遠遠滿足不了借貸市場的需求，很多沒有信用卡或從未跟銀行發生借貸關系的人很難獲得信貸服務。而且，央行的個人徵信系統中的信息只向銀行和本人提供，不對社會公開。這樣，對於p2p行業而言，此種限制無疑成為了其發展的瓶頸。
p2p聯手大數據徵信，打通任督二脈
如何打破這種局面?「不管是央行徵信機構的介入，還是第三方徵信服務公司，都可以通過大數據來建立統一的徵信體系，然後讓合格的p2p平台進行數據對接。」袋袋金ceo李海鷗認為，數據成功接入後，投資人通過平台就能查詢到借款人的信用記錄，這樣就從源頭上解決了借貸的風險問題。而徵信問題一旦解決，p2p發展潛力必定會被全面激活，其未來不可限量。
結語
徵信體系是現代金融體系運行的基石。有無健全的徵信體系是市場經濟走向成熟的重要標志。徵信體系的建設對防範金融風險、保持金融穩定、推動金融發展、提升金融競爭力都有著重要的作用。而以p2p為代表的互聯網金融，其本質仍然是金融，徵信是其健康發展的關鍵因素之一。
據測算，中國個人徵信市場空間為1030億元，目前個人徵信和企業徵信的總規模僅為20億元，其中，個人徵信僅占很小一部分，中國個人徵信未來市場增長空間巨大。可以預見，徵信將成為p2p行業發展的新「風口」。
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『貳』 P2P公司用大數據擴大企業邊界
P2P公司用大數據擴大企業邊界_數據分析師考試
互聯網金融界最火的名詞非P2P莫屬，伴隨著平台數量和類型的快速增長，業界對於P2P業務未來的成長性和發展性，也不禁產生了更多的期待。「大數據」一詞，近兩年與P2P行業聯系緊密，前沿的互聯網科技不僅為金融行業帶來了更多活力，也幫助P2P行業實現快速成長。
實際上，互聯網大數據技術對於P2P公司擴張企業邊界，同樣具有重要意義。 人言「它山之石可以攻玉」，阿里今年「雙十一」物流配送體系在數據的流轉和分享模式方面創新，或許可以給我們一些啟發。
為應對飆升的物流運量，「雙十一」期間，阿里旗下菜鳥網路通過大數據技術，精確計算出了各家快遞公司每條線路每天的包裹量，在交易發生之前，很多貨物都已能夠提前下沉到客戶附近的網點，從而極大提升了物流效率。而經過實際產生的數據對比，該系統提供的預測數據准確度高達90%左右。
阿里對於「大數據」技術的應用，不僅實現了精確預估「用戶行為」，更在業務模式上實現了顛覆式創新，即在交易產生之前便已然准備好商品和服務，在未來，則更有可能創造出「用戶需求」，通過利用大數據技術深入挖掘用戶需求，提前為其量身打造產品與服務，擴大了業務和企業邊界。
以往對企業邊界的討論，都會參考威廉姆森和科斯的交易成本理論，按照科斯的理論，企業邊界決定於交易成本與管理費用的對比。但是在互聯網時代，一個企業的業務類型和企業邊界，似乎更決定於數據能夠流轉到和真正起效的邊界。那麼對P2P行業而言，大數據又能從何種角度幫助P2P公司進行「開疆擴土」呢?
首先，在信審風控方面，互聯網大數據技術讓信審流程的准確性，高效性，透明度都得到了極大提升。作為信息交流的平台，對借款人資格的審核和把關，也就是進行信用審核，是P2P平台的重要職責之一。P2P行業對借款人信息考察的維度主要包括個人基本信息、教育及技能信息、工作信息、資產信息以及信用信息等，隨著借款人數量的增多，身份類型的豐富，變數也變得越來越多，這就要求平台具備持續搜集數據，高效處理數據，以及不斷完善的信審模型的能力。
互聯網大數據技術的進步，讓P2P平台有能力通過互聯網抓取更為豐富和精確的信息，用戶在互聯網上的社交行為信息，包括其在微博、微信、論壇的活躍程度，發言數量，都可以被採集並成為個人信用評估的重要參考，這種通過數據系統建立嚴密高效的信審模型，是以往的線下人工審核模式所無法企及的。
近期，宜信宜人貸推出了「極速模式」借款服務，通過對互聯網大數據技術的准確把控，宜信宜人貸建立了一套高效運行的大數據信審系統，借款人通過「極速模式」提交借款申請，在10分鍾內就能快速完成審核。宜信宜人貸「極速模式」刷新了業內借款服務的新水平，在借款服務領域實現了極大的突破。
不斷分析和挖掘用戶需求，是企業進行產品和服務創新的重要支撐，傳統的線下調研模式，要耗費大量的人力物力，而通過大數據來積累和分析用戶的習慣和偏好，按照用戶的實際需求對產品和服務進行改進和優化，能夠將生產方與用戶緊密聯系起來。數據將產品和服務背後的用戶變得生動鮮活，用戶在哪裡?喜歡什麼?需要什麼?對P2P行業而言，在業務高度同質化的現狀下，不斷尋找業務創新點顯得尤為重要，顯然，通過大數據技術的協助，P2P公司能夠得到用戶的即時反饋，從而不斷激發對於產品和服務的創新思考。
另一方面，P2P行業目前在垂直領域的競爭還處於「藍海」階段，如宜信宜人貸針對程序員群體的借款服務「碼上貸」，等針對細分人群定製的服務，還尚不算多，針對細分人群的個性化服務將成為未來行業的發展趨勢。通過大數據技術對人群特徵和需求進行搜集、描寫和歸納，能夠讓P2P平台更快找准產品和服務定位，從而豐富業務種類，從而擴大公司邊界。
更創新的商務模式，更高效的業務流程，更具前瞻性和個性的產品和服務永遠是所有企業的追求，P2P行業的發展也依託於每一家平台對自身產品和服務的不斷創新，以及對於行業內涵的不斷擴展，如何在快速變化的時代，找到自己的位置，在站穩腳跟的基礎上穩健擴張企業邊界，是每一個P2P平台都應該思考的問題。
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『叄』 P2P徵信不妨走「大數據」思路
P2P徵信不妨走「大數據」思路
可以將我國的金融體系徵信、行業信用徵信和商業徵信全部納入大數據信用體系，在不涉及隱私涉密的前提下盡可能地將信用資源共享。允許P2P公司接入大數據信用資料庫，實現各方面信用平台的有效對接。
據媒體報道，深圳融金所8名高管近日因涉嫌非法吸收公眾存款被警方刑事拘留。而在此前國湘資本CEO被曝出涉嫌自融被經偵帶走，目前各項業務已暫停。分析認為，P2P整治風暴或已經悄然來臨。
目前來看，P2P平台主要存在兩大問題，一是預期投資回報率過高，而實體經濟卻難以維持業績並導致運營平台的資金鏈斷裂；二是針對雨後春筍般四處開花的P2P，既沒有門檻，政府也缺乏統一的徵信平台。
目前來看，P2P平台徵信問題則顯得尤為迫切。現在的P2P就像傳統借貸行業銀行，也可以分為直接融資和間接融資。
在直接融資方面，P2P平台僅充當信息披露角色，幫助資金供求雙方進行更高效的匹配，而不涉及資金運作，也不參與擔保；但是在間接融資方面，P2P平台充當了以往商業銀行金融中介的職能，負責從一方接入並向資金需求方提供實質資金，在這種情況下P2P就擔當了資金轉讓與風險中介的角色。對於直接融資性質的P2P平台，更需要的是借款一方的徵信數據；而對於間接融資P2P，由於其擔當的是小額放貸機構的角色，甚至與非法集資只有一線之隔。而資金提供方此時的出資就好比是給一個放貸機構提供貸款，因此就不得不考慮該機構的信用程度。此時不僅僅需要資金需求方即實體企業的徵信數據，P2P公司的信用數據也是必需的。
然而不論是何種性質的P2P平台，我國都沒有建立起能夠勝任角色的徵信平台。一方面，我國的P2P平台尚未接入金融信用信息基礎資料庫，P2P對貸款人的風險審核評估只能憑借主觀評價；另一方面，即便在各個P2P公司之間也沒有實現信息共享，對於在多個平台借款存在過度負債和惡意欺詐性質的借款人難以有效防範。
對於P2P平台的徵信監管難題，不妨可以考慮用「大數據」化解。比如可以將我國的金融體系徵信、行業信用徵信和商業徵信全部納入大數據信用體系，在不涉及隱私涉密的前提下盡可能地將信用資源共享。允許P2P公司接入大數據信用資料庫，實現各方面信用平台的有效對接；此外，還可以鼓勵設立專門針對P2P的信用評級機構，在大數據資源的基礎上，堅持公平、公正的原則，不以權謀私，建立統一口徑的信用評級標准；另外，也有必要建立違約披露機制，針對違約企業和個人以及惡意欺騙的P2P平台執行嚴格懲處，並將其納入失信者個人的信用記錄。
P2P在我國尚處於起步階段，對於任何一種市場形勢來說，誕生之初勢必會出現種種問題。我們不應對其一概抹殺，而對優點視而不見。在當今強調金融扶持小微企業的主旋律下，P2P借貸平台具有其優勢。接下來更多的是要在徵信監管和行業門檻上下工夫。同時可以考慮適時對其引入保險機制，切實保護投資人的利益，降低市場風險。
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『肆』 P2P大數據系統有什麼作用能查到哪些信息
可以看到流量等，但需要專業人士分析才行
『伍』 P2P網貸依靠大數據做信貸審批靠譜嗎誰能幫幫我
目前信貸都是靠大數據來做審批的。
『陸』 大數據是P2P網貸發展的第一生產力
大數據是網貸發展的第一生產力
P2P網貸市場數據目前是：超過2785家平台，出現問題的共535家，市場規模3000億元。目前正值監管層嚴查非法集資，P2P網貸，是在聚光燈下、喧囂的舞池裡跳舞。在規范發展前有贊美，有創新，在背後更有壓力，更有來自跑路、壞賬的詆毀。
易P2P認為，從更長遠的發展來看，P2P網貸經受的住詆毀，承載的住贊美。
出現問題必然要找到根源，具有前景肯定也有其核心競爭力。科學技術是生產力，是馬克思主義的基本原理。那麼，P2P網貸的推動力「科學技術」是什麼？
非理想的狀態下，杠桿力要計算摩擦力
在物理學中，大家都知曉杠桿原理。阿基米德有名言:「給我一個支點，我能撬動地球!」。在資本市場中，在互聯網金融行業，可以類比此科學公式。
先來解釋下，互聯網金融的杠桿力和摩擦力。互聯網金融從2013年開始，可謂是乘風破浪，「資本入場、上市公司青睞、政策愛護……」，這些利好因素都提供了支點，在「動力」臂較短的情形下，發展「動力」就顯得非常巨大。
在計算時，通常我們都會寫入一條「摩擦忽略不計」。這種藉助的外力，是如何產生摩擦呢？
從2015年開始，陸續有P2P網貸行業的「壞賬」消息。
一、擔保模式。紅嶺創投7000萬大單擔保壞賬，陸金所陷入2.5億元真真假假的平安保理風波，積木盒子陷入河北融投的危機。曾經的，被市場追逐和信賴的擔保模式，正在從上升發展趨勢，進入下滑趨勢。一是因為監管要求不得自擔保，二是第三方擔保出現問題，容易成為自身發展的拖累，遭到詬病。
二、融資租賃。從2014年底的人人聚財和貸幫網的兜底不兜底事件開始，融資租賃模式一直備受關注。就在5月份近期，愛投資一款融資租賃產品出現逾期。盡管並未產生壞賬，守住了借款保衛戰最後一公里。但是從用戶的信任度上，上述案例已然成為該模式安全推廣的障礙，安全保障毫無疑問有了折扣。
三、託管模式。第三方支付和P2P網貸，可以說是一同乘著互聯網的春風而來。近日的愛增寶跑路事件，拖累易寶支付。無獨有偶，匯付天下陷入浩亞達e金融「跑路門」。
本來是一種互相促進、借力省力的美好願景，卻因不可忽略的磨合問題，產生了摩擦，這在兩方的力量相比差距較大時，此時的模式合作是可以忽略掉摩擦的，但是在P2P網貸尚未發展成有較大「重力」分量，且發展動力也不夠分量時，摩擦是不可忽略的。
前途看點聚焦
應用長尾理論，傳統銀行追求規模效應。忽視的、不被重視的群體，被互聯網金融緊緊抓住。由於長尾效應，互聯網金融則在金融市場占據了一席地位。
在P2P網貸的發展中，P2P的前途看點、聚焦點仍然不能脫離互聯網金融的大生態。從目前已有互聯網金融生態圈雛形的幾家平台來看，未來的看點是「有積累、有沉澱」的平台。
易P2P從建立P2P的互聯網金融粗略的看下生態圈布局。
阿里金融：支付寶（第三方支付）、余額寶（互聯網基金）、招財寶（P2P）、螞蟻微貸（小貸業務）、螞蟻達客（股權眾籌）、眾安保險（互聯網保險）、芝麻信用、網商銀行。
京東金融：京東支付（第三方支付）、京東眾籌（眾籌）、京東財迷（互聯網證券）、京東理財、京東白條、京東保險、京東貸。
平安互聯網金融：陸金所（P2P）、平安付（壹錢包）、平安信託（財富寶）、直銷銀行（橙子銀行）、平安好房、平安眾籌。
91金融：91金融超市（產品導購）、91旺財（P2P）、91股神（互聯網證券）、91資管計劃（大資管）、91理財、91增值寶、91金融圈、91貸款、91車險。
騰訊金融：財付通（第三方支付）、理財通（互聯網基金）、微眾銀行（民營銀行）。
網路金融：投資（百發、百賺）、消費金融、貸款、網路有錢。
小米：「小米活期寶」（互聯網基金），下一步發展貸款、理財、徵信、支付。
58金融：58錢櫃、P2P理財，測試中的有貸款頻道、保險頻道、58消費貸、58車商貸、58車分期。
從以上主流互聯網金融平台的布局來看，目前互聯網支付、P2P、股權眾籌方向是發展比較穩定的領域；互聯網證券、消費金融、徵信等是近期的發展熱點；互聯網理財是各大互聯網金融平台的中心點。圍繞互聯網理財，各大互聯網金融平台的渠道入手不同而已。
互聯網金融發展的第一生產力
P2P網貸的發展，要置於互聯網金融的大背景下。在上述平台的總結中，可以發現：渠道、市場資源、大數據是非常重要的三個方面，而易P2P認為大數據才是發展的第一生產力。
1、渠道
互聯網金融的興起要追溯到阿里系，總結經驗就是渠道為王。通過為各種金融產品搭建服務通道，廣搭渠道，深耕細作，擁有市場。
從目前的新興業務著力點來看，仍然不能脫離這個關鍵點：渠道。
2、市場資源
互聯網的巨頭BAT本身已具有互聯網資源市場；平安、91金融則從金融端佔有資源；小米、58同城等較晚發力的平台，則聚焦在場景金融。
除了先天自身資源，還有合作平台互助資源，比如投融資。但是「藉助外力不如自發力」。
欲想從當下的互聯網金融割據戰中，分得一杯羹，必須布局獲得資源。此處的資源不限於用戶、資金、人力等。但是僅僅獲得資源是不夠的，互聯網金融平台自身要保持好體力，才是持久戰斗的資本，革命的本錢。
3、大數據
無論互聯網金融的布局模式是怎樣的，最終的目標就是擁有大數據，大數據是未來的核心競爭力，是未來的閃光點。
目前來看，同質化發展愈加嚴重。不僅是P2P網貸領域，拓寬到互聯網金融，發展的業務模式、產品類型等都是表象，關鍵是由現有的渠道、資源向大數據，環形向外拓展延伸的潛力。
『柒』 什麼是大數據風控，P2P大數據風控到底有沒有真療效
大數據風控，就是利用大數據技術（hadoop，spark等）構建大數據數據處理平台。包括數據接入平台，數據倉庫，數據處理能力，數據分析展現等。然後利用這些能力，進行用戶畫像，風險建模達到風險監控，風險預測，風險控制的目的。好的風控策略和風控模型，能夠有效風控。
風控一般包括：風險政策，反欺詐，審核
按時間來分可分為：貸前，貸後
如：用戶畫像，簡述如下：
基本信息：姓名，地址，聯系人等
交易行為屬性：交易次數，逾期行為，
興趣：愛好，興趣
徵信信息：銀行徵信，黑名單，外部信用評分
如：風控建模（參數+演算法（公式））
利用用戶的多個行為指標或原始變數（逾期，信用額度，交易次數）生成衍生變數（6個月交易金額大於前月的月分數，6個月最大逾期，最要是生成個人一定時期來成趨勢，穩定的數據），最好基於某種演算法（一般是邏輯回歸）訓練參數，最後形成評分
上述我們都可以應用決策引擎來風控用戶下單交易行為
決策層一般會關注整體風控監控，在針對異常日期單獨分析。常用風控監控指標有fpd，vintage，遷移率等
『捌』 大數據在P2P領域應用的作用與限制
大數據在P2P領域應用的作用與限制
近一兩年，「大數據」是P2P行業的最流行的熱詞之一。補充徵信、控制風險、助力催收、營銷噱頭……不論出於何種考慮，各個P2P平台都不約而同地將目光投向了「神龍見首不見尾」的大數據，不斷加大相關領域的投入。9月5日，國務院發布《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》。《綱要》明確指出建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制。充分運用大數據，不斷提升信用、財政、金融等領域數據資源的獲取和利用能力。雖然「大數據」的概念在市面上已經火了有些年頭，但時至今日其依舊難逃「高談闊論者眾、而取之精髓者寡」的尷尬。每個人都在討論，但沒有人真正知道怎麼做。以下，芝麻金融理財師為大家分析下大數據在P2P領域應用的作用與限制
大數據在P2P領域應用的作用
理論上講，大數據對於塑造P2P平台借貸兩端的核心競爭力發揮著不可小覷的作用：
第一，優化資產獲得能力;
第二，提昇平台風險識別和定價能力;
第三，實現資金端的精準營銷，降低獲客成本;
第四，有助於平台構造多元化的場景，增加P2P平台與理財客戶的粘稠度。
大數據在P2P領域應用的限制
第一，作為大數據核心的「大」從何而來?這里指的不僅僅是數據來源和量級，更重要的是通過怎樣的方式，用多長的時間積累出來。當P2P平台試圖利用海量數據預測人群社會行為，進而藉以區別出資產優劣時，單一時間點或短暫時間跨度內的數據很容易進行仿造，導致反欺詐模型的甄別精度降低;而即便這些數據均真實有效，對於正確預測人群行為模式、提昇平台的資產識別能力也是收效甚微;因此，大數據風控的剛性成本不在於錢，而在於如何獲得蘊含時間價值的有效數據。
第二，應用場景。從聯結有效性的角度來看，數據具有邊際效應，也就是說任何數據都無法做到在每種特定應用場景之下都發揮同等的效果。P2P平台如何針對自身每條業務線的場景特點，總結出所需數據的類型，並在浩如煙海的數據源中有針對性地加以篩選，也決定了整個風控體系根基的穩固與否。與此同時，這也引發了幾乎所有的P2P平台在大數據應用上的第三個短板——數據的處理能力。
回顧國內大數據分析的發展歷程，至多十年的光景，其在P2P領域的應用則是近兩年的事。著名商業思想家納西姆?塔勒布曾指出：「數據會製造出更大的噪音，這就如同在乾草垛中尋找一根針，當我們撥開乾草垛時，要找的那根針被越埋越深。」不論是數據「降噪效果「，還是數據聯結的」構建「能力，僅憑國內現有經驗，還遠遠滿足不了P2P平台的風控訴求，需要外國先進經驗的引進和本土化。
現階段內，國內對於個人數據的利用尚沒有明確的法規，但從海外市場的經驗來看，個人信息保護將是未來社會發展的大勢所趨。一旦政府出台較為嚴格的政策規范民間金融對於個人數據的使用，便極有可能成為P2P數據戰略的「阿喀琉斯之踵」，給整個行業的數據利用生態造成顛覆性的影響。所以如何合規地把控信息渠道，無疑是每個深耕大數據的P2P平台亟需未雨綢繆的。投資需謹慎，理財講方法，想要了解芝麻金融是什麼，以及更多關於投資、理財的實時新聞資訊，行業常識，請關注我們的微信公眾號：majinrong，芝麻金融核心團隊由具有名校EMBA/MBA教育背景的互聯網和金融機構資深人士組成，顧問團隊均為相關領域知名學者、教授和企業家，合作機構涵蓋第三方資金託管平台、融資性擔保公司、銀行機構、高等院校、知名電商等，通過跨界合作與資源共享，讓「有愛、有趣、有收益」的金融服務惠及每一位用戶。
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『玖』 P2P網貸如何利用大數據做風控
大數據風控指的是通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。於傳統人為經驗式風控不同，通過採集大 量借款人或借款企業的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。而隨著互聯網的快速發展，使得大數據風控成為可能。
P2P網路借貸平台要想實現穩健經營，建立完善的全面風險管理體系，並有效實施必須具備以下要素：
1、有效風險管理組織架構，從公司治理層面確保風險管理的有效執行。
2、完善的政 策、制度和流程，確保每次操作都有章可循。
3、科學有效的識別、計量、監測、對 沖和控制風險的技術。
4、先進的管理信息系統。
5、全面的內部控制。