绿麻雀网贷系统：大数据尝试下的P2P网贷

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经历了余额宝发起的互联网理财浪潮后，各种金融平台如雨后春笋般涌现，使得许多只靠高收入吸引人的平台开始褪去光环。市场迫切需要一支实力雄厚、操作规范的正规军来引导市场发展，提高行业水平。那么如何应对这个行业的相关风险呢？

谈到p2p，业内许多人会将这个行业与大数据捆绑在一起。有效利用互联网数据是阿里小额贷款实现低坏账的秘诀之一，也是p2p行业数据风险控制的一种模式。

与传统金融系统的信用信息系统不同，p2p行业的数据主要分散在各种平台上，由于平台不同，数据无法有效串联，极大地阻碍了p2p行业的发展。笔者认为，p2p行业要想实现真正的大数据，就应该在呼吁政府开放其信用信息系统的同时，积极开放自己的数据库，使整个行业的数据能够形成有效的数据链接。

在这种背景下，如何控制p2p网络借贷的风险已经成为整个行业和投资者关注的焦点。然而，具有互联网基因的p2p网上借贷，利用互联网相关的创新手段来解决问题，无疑是顺理成章的事情。许多互联网金融公司已经围绕这一方向给出了降低网上贷款风险的解决方案，大数据通常被认为是一种想法。

有人说，在风险控制过程中，大数据是基础。除了互联网上的搜索和社交网络等大数据之外，大数据主要是指对p2p客户财务能力的了解，包括客户最基本的收入情况、债务情况和各种贷款情况。此外，它还包括用户行为数据，如网站操作行为和离线应用行为。P2p需要信用报告数据，而信用报告数据是其基石，必须对其进行改进。有了这些数据，就有必要细分各种客户，模拟各种参数，进行各种测试，并建立一个非常好的风控制模型。

通过互联网收集这些间接证据的成本无疑远低于线下审计。由于广泛的来源和丰富的数据收集，这些线索可以更全面地反映借款人的情况。

然而，大数据的应用门槛并不低。p2p行业有两种方式来做真正的大数据:一是建立自己的生态系统来了解客户特征，二是进行数据挖掘来寻找关键数据。前者侧重于通过稳态信息源尽可能减少信息中的噪声，为风险控制决策获取有价值的信息；后者是确定这些数据如何与一个人的信用状况和还款能力相关联，以及这种关联是否可靠。