P2P 行业要实现真正的大数据有两种方式。其一，建立自身的生态圈，以此来了解客户的特征。其二，要进行数据挖掘，去寻找关键数据。建立生态圈是为了去粗取精地获取那些对风控决策具有价值的信息。而进行数据挖掘则是要确定这些数据以何种方式与一个人的信用情况以及偿还能力建立起关联。

在 2014 年的网贷圈中，始终离不开两个关键词，一个是“风险”，另一个是“创新”。

2013 年网贷热潮中存在一些浑水摸鱼的网贷平台。2014 年这些平台纷纷露出原形。跑路事件不断出现。涉案金额持续刷新新高。投资者深刻感受到了网贷的风险。投资者开始以审慎的态度对待网贷。

一方面，网贷行业整体热度依然很高。民间借贷的热度传导到了线上，这让 P2P 网贷成为线下民间借贷热的另一个竞争场所。借款人通常希望能迅速获得融资来解决眼前的急迫问题，在竞争激烈的行业环境中，谁能更快速地提供贷款，谁就能够占据优势。

寻找风控与效率平衡点

贷款的重要环节是对借款项目和借款人背景的审查，这关乎风险的控制。目前，这一环节一般通过线上提交材料，再加上线下审核的方式来进行。线上提交的材料往往无法充分支撑对借款项目风险的判断，所以许多 P2P 平台要么依托当地的小贷公司，要么自行组建线下团队，以完成风险考察的线下部分。平台进行实地走访，这样就能更全面地了解借款者的还款能力，进而能够控制一笔贷款的拖欠风险。

降低风险与提高贷款审批效率存在先天矛盾。要达成较为完善的借款人资质考察，需严谨切实地控制风险，这往往需要大量时间。而在征信体系不完善的现状下，现有的渠道难以对借款人的资信情况做出全面准确评估，也谈不上审核的便捷性。这个阻碍因素不可忽视。

网贷运营者考虑平台扩张时，需认真思考给用户带来最佳体验的方式：对于借款方，要提供申请便捷且成本低廉的借款通道；对于投资方，要保证切实掌握风控，为投资者资金安全负责。切实、高效的风险考察手段的需求很明显。

网贷行业引入大数据思维

在这一背景下，怎样去控制 P2P 网贷的风险呢？这就成为了整个行业以及投资者群体所关注的焦点。具有互联网基因的 P2P 网贷，利用互联网相关的创新手段来解决问题，这无疑是很自然的一件事。很多互联网金融企业都围绕这个方向提出了降低网贷风险的办法，而大数据是其中常常被提到的一个想法。

所谓用大数据解决征信中的难题，即系统且规范地对与借款者相关的各项数据进行整理，同时借助专业管理工具和分析工具从这些数据里提取出有价值的信息。在互联网时代，一个人的日常生活会在网络上留下各类信息，经济活动也同样如此。借款者的信用卡还款记录可以成为原始的分析数据，能多角度反映借款者的信用状况和偿还能力；电商网站的交易记录也可以成为原始的分析数据，同样能多角度反映借款者的信用状况和偿还能力；甚至社交平台上与经济活动相关的信息也可以成为原始的分析数据，也能多角度反映借款者的信用状况和偿还能力。

通过互联网采集这些“旁证”的成本，肯定比线下审核的成本低很多。因为数据采集的来源很广泛，并且层次丰富，所以这些侧面的蛛丝马迹有可能更全面地展现借款者的情况。

大数据的应用存在一定门槛。P2P 行业若要实现真正的大数据，有以下两个途径：其一，构建自身的生态圈，以此来了解客户的特征；其二，进行数据挖掘，以寻找关键数据。前者致力于借助一个稳定的信息源，竭力降低信息里的“噪音”，挑选出精华部分，从而获取对风控决策有价值的信息；后者是要明确这些数据凭借何种方式与一个人的信用状况以及偿还能力建立起关联，并且要判断这一关联是否具备可靠性。

大数据在宜人贷里的应用

2014 年 10 月 7 日，“极速模式”被正式添加进“宜人贷借款”APP 里。宜人贷作出表示，当下“极速模式”能够达成 1 分钟进行授信，10 分钟完成批贷，批贷的额度最高能够达到 10 万元，且平台的月费率为 0.78%。

宜人贷的公告表明，“极速模式”能够实现，是因为应用了大数据技术。通过积累的大量数据以及算法模型，对用户各方面的信息进行深入分析，从而做出是否贷款以及贷款额度的决策。这所有的过程都是由计算机在后台完成的，极大地节约了线下审核的时间。

笔者对这一功能进行了尝试。借款人在“宜人贷借款”APP 里找到“极速借款”板块，接着点击进入该板块，之后输入信用卡绑定的电子邮箱以及邮箱密码，同时授权系统读取消费账单。系统会依据信用卡的使用情况，自动为借款人评估授信额度。随后，借款人会被要求授权系统读取电商及社交网站的记录，以此来进行资格验证。最后一步，输入银行卡信息完成借款申请，就可等待审核结果了。

宜人贷的尝试属于大数据的应用。电子邮箱中常保留借款者所持信用卡的账单流水，利用技术手段能从这些账单中刻画借款者的信用卡还款记录，为信用和还款能力提供决策支持，真实且有力。电商记录能在一定程度上反映借款者的经济实力、消费习惯和支出结构，是极有价值的信息。 大数据应用需成熟和透明化

宜人贷介绍，在借款申请步骤中，填写邮箱、电商及社交网站的信息，这是“极速模式”考量用户授信额度的关键。系统获取这些行为数据后，进行交叉验证从而形成风控机制，接着计算出每一个用户的风险评分，最终判断是否应该放款以及该用户的授信额度和还款周期。这些数据之间的交互和计算速度极快，几乎能“秒达”，极大地加快了贷款征信过程的速度。

借款人使用过 P2P 平台筹集资金，就会了解贷款申请手续的复杂情况。对于大额借款项目或者本身存在一定风险的借款项目，详尽的审核是必不可少的。然而，对于那些具有良好信用资质、借款额度不高且借款周期较短的借款人来说，复杂的申请手续显得非常不人性化，完全体现不出 P2P 快捷、便利的优势。如果能在控制风险的情况下简化步骤，那么这部分借款者的用户体验将得到大大改善。

一项技术开始应用之时，难免会出现一些问题。有投资者针对宜人贷的这种放贷方式表达了疑虑。

宜人贷提出以大数据思维解决此问题，然而截至目前，未披露具体算法及基础数据维度，这使人对该方式是否靠谱存疑。个人征信属于相对复杂且专业化的领域，通过电商、社交网站和信用卡等方面的些许迹象，或许能提供一些信息，但不能排除在某些情形下会出现信息采集偏颇的情况。

其次，这种方式把很多没有互联网使用习惯的借款者排除在外。有借款者反映，因为自身未给信用卡设置接收信件的电子邮箱，所以宜人贷无法提取其信用记录，进而导致贷款失败。然而，这位借款者有着良好的信用卡使用习惯，其信用状况和资金状况一直都很优良。

首先，流程简化后，借款人常常在不了解自身具体哪些信息被征用的状况下就完成了借款流程。其次，在这个过程中，可能会出现个人信息外泄的情形。例如，宜人贷要求提供信用卡账单邮箱的密码，这就意味着将用户数据安全的大门完全向宜人贷敞开。最后，这种征信方式能否像宜人贷所宣传的那样安全，需要进一步进行检验。

最后，大数据的采集范围较为广泛。然而，它毕竟只是旁证，无法直接且有力地说明问题。这种旁敲侧击的征信方式，为少数居心不良的借款者提供了逆向选择的温床。借款者有可能通过捏造虚假的网上记录，从而获得一个较好的信用评价。与传统的风控手段不同，在信息不对称的情况下，目前利用大数据的方法要切实识别出蓄意捏造的信息，仍存在一定困难。

大数据引入网贷行业的前景究竟如何呢？互联网金融风险评估机构“贷出去”有这样的看法：“急速模式”是科技进步给行业发展带来的好处。然而，从技术成熟的角度以及行业现状来看，这种形式目前还不能算作大数据应用的完整形态，暂时只能作为 P2P 网贷形式的一种补充。宜人贷的尝试处于很有前景的方向，这极大地方便了资质良好的借款人快速筹集小额借款；在探索过程中，投资人的利益必须得到保护，该技术的更多细节也应被大众知晓。只有这样，用大数据提速放贷流程的做法才能给用户的使用和平台的发展带来良好体验，而不会成为积聚极大风险的行为。 ＊作者系互联网金融风险评估机构“贷出去”平台分析师