自2007年被引入中國，P2P行業(yè)在國內(nèi)已經(jīng)走過了八個年頭。2013年，P2P行業(yè)正式進(jìn)入爆發(fā)式發(fā)展階段。與此同時，行業(yè)開始出現(xiàn)大面積的風(fēng)險事件。據(jù)網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)顯示，截止2015年9月24日，P2P行業(yè)問題平臺數(shù)量累計(jì)已達(dá)653家。另外，有數(shù)據(jù)披露當(dāng)前P2P行業(yè)的壞賬率正持續(xù)走高，一度達(dá)到了5%。風(fēng)險事件的屢見不鮮使得P2P行業(yè)在發(fā)展的同時也飽受批評，而最為核心的風(fēng)控更是成為整個行業(yè)懸而未解的難題。

中國P2P行業(yè)的風(fēng)控現(xiàn)狀

        P2P網(wǎng)絡(luò)借貸起源于英美，是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的陌生人借貸模式，后被引入中國。最原始的P2P模式被稱為純線上模式，貸前、貸中、貸后及相關(guān)過程中的一切盡調(diào)、審核等都在線上完成。但這種模式得以成功的前提是擁有一套完善的征信體系作為社會基礎(chǔ)。眾所周知，英美國家的民間征信體系非常健全，民間更是不乏成熟的信用評級機(jī)構(gòu)，為其P2P行業(yè)提供了發(fā)展的沃土。但是國內(nèi)不論是社會信用環(huán)境還是民間征信體系的建設(shè)都與英美天差地別，因而P2P被引入中國之后，為了適應(yīng)國內(nèi)市場，便由原始的純線上模式演變?yōu)榫�上線下相結(jié)合的模式。由于線上+線下模式的特殊性，導(dǎo)致國內(nèi)P2P行業(yè)難以效仿西方國家以數(shù)據(jù)分析來建立風(fēng)險模型，而是開發(fā)出了線上融資、線下風(fēng)控的風(fēng)控方式。

當(dāng)前國內(nèi)的P2P行業(yè)風(fēng)險控制主要在貸前及貸后兩個階段上強(qiáng)化。

      1、貸前：信用審核

      貸前的信用審核主要依靠線下完成，需要線下的風(fēng)控人員或信貸員進(jìn)行實(shí)地走訪，對借款人的實(shí)際生活、經(jīng)營環(huán)境進(jìn)行調(diào)查，清晰掌握其收入、負(fù)債等資產(chǎn)情況，以此預(yù)測出借款人的還款意愿及還款能力。P2P雖然基于互聯(lián)網(wǎng)，但就目前來看，貸前盡調(diào)上使用的方法與傳統(tǒng)的小貸公司無異。這種模式在中國不完善的征信環(huán)境中得以發(fā)展成熟，盡調(diào)數(shù)據(jù)也具備一定參考價值。但其劣勢也顯而易見，一是增加了P2P平臺的人力和財力成本；二是對借款人的評估和預(yù)判往往依賴于風(fēng)控人員的主觀判斷，因此從某種意義上來說，該借款項(xiàng)目風(fēng)險是否把控得當(dāng)與工作人員的經(jīng)驗(yàn)多少有一定關(guān)系。

       2、貸后：擔(dān)保增信

       對于P2P平臺而言，一方面由于自身技術(shù)能力有限；另一方面則受限于嚴(yán)重的信息壁壘，因此在批復(fù)放款之后，難以監(jiān)控借款人的真實(shí)經(jīng)營狀況及借款款項(xiàng)的具體流向，導(dǎo)致項(xiàng)目不良率居高不下。為了最大程度地降低風(fēng)險，99%的P2P平臺都會強(qiáng)化貸后風(fēng)險管理手段，亦即在最后階段引入擔(dān)保機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險共擔(dān)。擔(dān)保機(jī)構(gòu)會承諾對該筆借款項(xiàng)目進(jìn)行全額本息擔(dān)保，一旦極端風(fēng)險事件爆發(fā)，將由擔(dān)保機(jī)構(gòu)對投資人進(jìn)行本息償付，隨后再進(jìn)行逾期、壞賬項(xiàng)目的追償及催收等后續(xù)工作。

      由于當(dāng)前P2P行業(yè)普遍采用的風(fēng)控模式均來源于傳統(tǒng)手段，過于依賴人工，難以有效規(guī)避從業(yè)人員在信審過程中可能出現(xiàn)的道德風(fēng)險和詐騙風(fēng)險。因此，P2P平臺雖然在高呼創(chuàng)新風(fēng)控，但實(shí)際上并沒有解決核心問題。換言之，風(fēng)控難題依然是當(dāng)前行業(yè)發(fā)展過程中一道難以跨越的坎。

什么是大數(shù)據(jù)風(fēng)控

      隨著行業(yè)的發(fā)展，風(fēng)險積聚問題的嚴(yán)峻愈發(fā)突出，越來越多的人開始呼吁行業(yè)摒棄以個人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)判的傳統(tǒng)風(fēng)控模式，而是應(yīng)該深入挖掘數(shù)據(jù)建模的可行性，通過完善數(shù)據(jù)征信來解決風(fēng)控難題。

      根據(jù)百度的詞條解釋：大數(shù)據(jù)風(fēng)控即大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制，是指通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的方法對借款人進(jìn)行風(fēng)險控制和風(fēng)險提示。迄今為止，大數(shù)據(jù)風(fēng)控在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的經(jīng)典案例非阿里小貸莫屬，依托于阿里巴巴龐大的數(shù)據(jù)庫，阿里小貸通過云計(jì)算來對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，最終產(chǎn)生用戶的信用數(shù)據(jù)。阿里數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)種類之多、容量之大，使得阿里小貸能夠通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)來對用戶違約概率進(jìn)行較為精準(zhǔn)的預(yù)測，迅速確定用戶授信，真正實(shí)現(xiàn)信貸扁平化。

P2P能不能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)風(fēng)控

      互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域赫赫有名的“校長”曾經(jīng)明確提出“大數(shù)據(jù)風(fēng)控對P2P行業(yè)無效”的觀點(diǎn)，原因簡要概括如下：一是經(jīng)濟(jì)形勢的不可預(yù)測性，一旦經(jīng)濟(jì)形勢下行壓力過大，金融機(jī)構(gòu)也無完卵，那么風(fēng)險管理在系統(tǒng)性風(fēng)險面前毫無意義。二是P2P行業(yè)還難以達(dá)到大數(shù)據(jù)的邏輯標(biāo)準(zhǔn)——足夠大的樣本量，換言之，覆蓋的人群遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到樣本容量要求的P2P行業(yè)拿什么來做大數(shù)據(jù)？因此，很長一段時間內(nèi)大數(shù)據(jù)雖然概念火熱，基本上很少有P2P平臺能夠真正運(yùn)用。近日果樹財富高調(diào)宣布引進(jìn)云風(fēng)控技術(shù)來進(jìn)行借款人資信審核的新聞，將大數(shù)據(jù)風(fēng)控的話題再一次擺到了臺面上，而關(guān)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控在P2P行業(yè)到底可不可行的討論又甚囂塵上了。

     筆者的觀點(diǎn)是：P2P做大數(shù)據(jù)風(fēng)控，雖然無法照搬電商模式，但在適當(dāng)范圍內(nèi)可以嘗試。假設(shè)P2P平臺能夠采集到一定基數(shù)的真實(shí)用戶數(shù)據(jù)，將可以建立一定容量的數(shù)據(jù)庫，以此為核心建立數(shù)據(jù)模型。第一，信用評分模型。平臺可以通過評估用戶的歷史收入、資產(chǎn)、職業(yè)、年齡等信息，來估算出借款用戶的信用風(fēng)險分?jǐn)?shù)，以此預(yù)測其違約風(fēng)險。但這種模型的局限性在于歷史數(shù)據(jù)的時效性及參考性十分有限，因而需要平臺對用戶數(shù)據(jù)變量進(jìn)行定期監(jiān)測及更新。第二，違約概率模型。與傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗(yàn)預(yù)判概率相比，P2P平臺可以通過積累用戶的歷史數(shù)據(jù)，從中提煉出借款用戶的違約概率。

     綜 上，不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)在P2P行業(yè)風(fēng)控中的應(yīng)用不僅前景可期，同時也是具備一定可行意義的。一方面，大數(shù)據(jù)能夠幫助P2P平臺擺脫高成本的人工信審現(xiàn)狀；另一方面，數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化能夠改善當(dāng)前憑個人經(jīng)驗(yàn)預(yù)判項(xiàng)目風(fēng)險的風(fēng)控現(xiàn)狀。從這個角度來看，短期之內(nèi)大數(shù)據(jù)風(fēng)控對于P2P平臺的意義在于提高風(fēng)控水平、降低風(fēng)控成本、建立高效風(fēng)控機(jī)制。這也是前文提到的果樹財富引入云風(fēng)控技術(shù)的原因之一，無非是為了低成本引入用戶數(shù)據(jù)報告，輔助平臺核驗(yàn)用戶資信和違約風(fēng)險。