P2P第三方拼风控商机抢抱腾讯阿里征信大数据0

网贷行业对风控的关注为诸多第三方提供了商机，不仅传统的评分、评级机构强势进入，很多公司也纷纷成立风控部门，推出风控产品。日前，有机构开始着手为传统金融机构及P2P提供导流的相关机构发布信用风险预测模型，在对有贷款需求的用户进行线上评估后推荐给合作伙伴。

5万元以下的贷款，可以做到10分钟左右完成审批，12小时内放款。如此快捷高效，给大众惊喜不断的同时，如何保障10分钟洞察个人信息，能否得到受众的信任?对于目前的科技水平，能否在未来实现怎样的逆转?近来，P2P网贷平台为了抢占资本市场，纷纷努力和资本市场站队靠齐，抢占网贷平台新时机，对此，平台间又是怎样看待其中的变化?与资本市场是否真的可以实现强强联合?

风控产品包揽万象

有业内人士表示，开发大数据风控系统，是要通过积累的数据和风险技术更好服务于自有平台的贷款人和合作伙伴。针对5万元以下的个人信用贷款申请，已经有相关机构开始悄然使用了该风控系统。据某业内人士透露，目前“天机”系统已经极大支持了平台的某些小额贷款产品，基于借款申请人自主提交的个人数进行分析判断。

网贷之家4月月报数据显示，从去年12月至今，问题平台的发生率显现逐月下降的趋势，但4月问题平台仍有52家。报告认为，因为问题平台注册资金普遍较少，运营时间较短，投资人损失较小，“问题平台的关注热度有所下降”。但即便如此，风控仍是近期内行业的热点话题。

日前，互联网金融风控实验室成立，中国政法大学教授李爱君认为，互联网金融行业缺乏统一的风控方法论引导和规范，不同背景的平台风控机制和模型各不相同，导致监管很难深入风险核心，从业者也难以找到规避风险的有效途径。

除了平台自建风控体系及与小贷、担保等机构合作之外，第三方机构向大数据风控领域的进入正在加快。

合作抱团取暖?

P2P网贷经历了野蛮成长，依旧是资本市场的香饽饽。上市公司进军互联网金融的除了熊猫烟花。A股上市公司凯瑞德4日亦宣布其全资子公司拟控股网贷平台银豆网。辽宁大金重工发布对外投资公告，向负责运营互联网金融平台——投哪网，深圳旺金金融增资人民币1.5亿元，占增资后旺金金融股权比例的11.76%。层出不穷的合作给P2P网贷安全系数保障的同时，也从侧面看出资本市场对P2P网贷未来的看好。

而今，随着小米、五粮液等上市公司对网贷的情有独钟，是资本市场抓紧抢夺P2P网贷平台的蛋糕还是看准机遇，对于资本市场，这个群雄争霸的逐鹿战地，让大佬们纷纷跃跃欲试想抢占这轮市场，并不容易。风控作为其核心标准，对风控的把握，从一定程度上能否帮助平台走得更远。分门别类，种类负责的风控，家家言好，到底哪些风控是浑水摸鱼，哪些风控能否真正起到风控作用，能够保住百姓的钱袋子?

目前，据爱钱进创始人之一董祺介绍，目前跨资产类的风控能力是很难建立的，“目前所做多半是以个人为核心的基础资产，不碰房地产，不碰那些政府平台，风控在这个资产里是核心。”风控不是一个风控部门的事情，而是一个大风控体系，他需要从客户的获取到客户的接触，客户资料的收集、风控、放款和贷后管理，全流程的控制。公司多半是围绕着风控构架整个的组织架构。目前，十里挑一，董祺介绍大概有10个借钱的用户，差不多批2-3个。从客户的工作稳定性、收入、物业情况、家庭情况、银行流水，到甚至包括他的年龄、性别、有没有子女、血型、星座等等，通过这些指标我们首先会过一道黑名单系统，通过跟踪客户的淘宝账户，举个例子，他收货地址的稳定性以及让客户授权他手机的详单，通过手机的详单，他详单里对话的电话号码，我们有能力知道这些号码是不是曾经出现过一些黑名单，这里比较多的是欺诈，反欺诈是这一行里的核心技术，但是欺诈可能都有很多的蛛丝马迹。只有从点点滴滴中逐渐排查，才能确认借款对象，否则就是对其它借款人不负责任。

数据来源分析

除了贷款审批速度实现了突破，贷款获批率也得到了显著提升。同一类用户，用抵押物、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右。而使用“大数据模型结合人工”后获批率可以达到30%以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过“天机”模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。

大数据风控系统之所以成为可能，是因为每个人在网上留下的数据痕迹，通过大数据的分析和预测技术，就可以智能化判断一个人的信用风险。通过风控模型的梳理和分析，就能得出有关贷款行为的需求、申请什么类型贷款、申请金额，逾期及违约可能性等结论，这构成了对个人用户进行信用风险评估。

记者了解到，大数据风控是一个需要不断完善优化的过程，从来就没有标准的解决方案。据悉，目前，大数据风控最有条件的仍然是阿里和腾讯。阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用，除了接入阿里的电商数据和蚂蚁金服的互联网金融数据外，还与外部的公共机构、商业机构达成广泛的合作。腾讯掌握着基于微信的社交信息数据，也即将推出自己的大数据征信。

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