P2P不能迷信大数据 用其做风控不如做营销
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来源：新浪创事记
目前，在国内金融领域，用大数据做风控，成功的案例只有两家，一家是阿里小贷，另一家是证监会。如果说P2P执着雨打数据风控，不如尝试用大数据做营销。事实上，大数据的提出者谷歌就是利用大数据做营销的。
目前，在国内金融领域，用大数据做风控，成功的案例只有两家，一家是阿里小贷，另一家是证监会。如果说P2P执着雨打数据风控，不如尝试用大数据做营销。事实上，大数据的提出者谷歌就是利用大数据做营销的。 作为互联网金融的一种模式，P2P行业如何发展一直是舆论的焦点。其中最被大家推崇的一种观点是P2P的发展必须结合大数据，无论监管、媒体、还是我们从业者，都达成了共识，许多公司为之努力并且做了尝试。但是我却认为，P2P不能迷信大数据，大数据并不是万能的，与其执着于用大数据做风控，不如用来做营销。一、P2P的大数据为什么做不了风控? 目前，在国内金融领域，用大数据做风控，成功的案例只有两家，一家是阿里小贷，另一家是证监会。阿里小贷通过卖家海量的交易信息和流水，在几秒钟内完成对商家的授信;证监会通过海量的交易信息挖掘出关联交易，捕捉老鼠仓的基金经理。也有其他一些电商平台号称利用大数据做风控审核，但是其模式的实质是应收账款质押融资(类似保理)或者是货物质押式融资。其实阿里和证监会之所以成功，原因在于两点，一、数据可以做到即时更新，既数据是鲜活的;二是平台本身对用户有约束力。这两点也被人们称为闭环的数据。那么问题就来了，目前国内的P2P公司并没有闭环的交易数据，对用户的约束力也不足够，那么又何来跟大数据结合一说呢?有人说利用客户多维度的信息，例如近千个维度，对借款人做综合的评估。这种方式听起来不错，但实际情况是，对一个人信用的评估如果用这样的手段，会发现维度和维度之间并非相互独立的，而是有逻辑关系的，1000个维度中实际有用的维度可能只有100个，900个是没用的，也就是说这样一个风控模型几乎是建立不起来的，纬度的逻辑关系会有冲突，就算真的建立起来了，能通过该模型验证的也极可能是人格完美的人，例如耶稣和甘地，而不是金融信用良好的客户，不同的数据纬度应该对应一个人不同的方面，绝大多数的纬度根本体现和一个人金融信用的相关性。再说数据来源，有一种说法是互联网上的社交数据可以作为参考依据，这其实牵涉到两个问题。其一，在互联网上人性是被放大的，现实中不敢说的话，在网络上却敢说，现实中内向的人在网络上或许会非常外向。也就是说互联网上的社交信息很难还原现实中人的信用;其二，社交信用并不一定能代表金融信用。据征信公司根据以往的征信记录来看，人的信用是多方面的，例如朋友信用、爱情信用、事业信用、其他社会信用和金融信用等，如果把每一类信用都看成一个面，其他几个面的信用与金融信用并不一定存在相关性。最近我去英国考察，国外有朋友用facebook上的社交数据做金融的尝试，即利用互联网上的个人信息评估其信用，并作授信。目前这项服务的相关数据还未披露，但是通过一些国外的朋友间接打听，网络上的社交金融可能并不成功，原因就在于此。二、P2P的大数据如何做创新? 如果说P2P执着雨打数据风控，不如尝试用大数据做营销。事实上，大数据的提出者谷歌就是利用大数据做营销的。打比方说，现在某平台有一位借款用户，如果他的借款次数在2次以上，且还款情况良好，可以通过数据分析，我们可以用系统的方式为他量身定制贷款方案，利率、手续费、还款方式、期限、额度等都会和原来的服务不同。这个看似简单，背后要做的工作很多，首先要看过往的借款记录，该平台会通过他的以往数据信息推算出他在什么时间节点需要资金周转，例如一个借款人申请借款的时间是8月，但可以通过计算得知他资金周转其实发生在6月，再分析数据，是因为5月份的货物滞压造成，再进一步分析造成货物滞压的原因。贷后管理中，客户经理会了解借款人的经营情况，根据更新过的数据，利用系统的方式推算出可能造成他下一次资金周转的时间，提前推送定制的服务方案。这种服务方案更像量身定制，而非让客户被动接受他不一定适合的信贷产品。在服务方案的制定过程中会根据他的年龄、学历、所在地区、交易流水等情况和数据库中类似的借款人做对比分析，评估他的优势劣势，和同行业企业的相似程度，根据以往借款人的额度、利率、还款方式等信息，重新评估当下借款人的额度、利率、还款方式等等。目前，我们已经尝试了几个这样的服务方案，做到了客户自己还没有发觉有融资问题是，我们就提前推送服务。三、没有大数据，还能做数据挖掘 但是P2P最终还是希望用大数据完成授信和风险控制以降低服务成本。刚才已经谈到，那除非是用闭环的大数据才有可能，也就是说必须有数据即时更新和平台约束力两点。如果P2P无法直接做到这两点怎么办?我觉得可以通过其他的方式无限接近这两个特征。其一，不定期更新用户的数据，以我们来说，风控人员在客户贷后3个月后必须对客户进行2次尽职调查，对用户的信息做更新，重新评估其违约的概率。有人说这么做会增加成本，但P2P本来就在做商业银行和BAT都不做的脏活累活。对一家P2P公司来说，现在正处在数据原始积累的过程中，获取借款人越多真实数据越有利。未来P2P的核心竞争力与其说是风控能力，不如说是数据的积累和数据的处理能力。另一方面，小微企业客户的账目往往混乱，在实际的风险控制中还需要还原他们的资产负债表和现金流量表，对他们进行财务输出，建立财务的标准，这些标准的信息积累就为数据积累做好了度量衡统一的准备。这些工作看似不够互联网化，不够科技化，但是只有这样的工作才能获得用户精准的数据，有效的数据，否则用系统的手段处理，就会在大量的洗脏数据的过程中，增加机会成本。我个人认为，与其执着于在线上获取数据，不如脚踏实地在线下做好借款人的数据分析。例如，我们在数据积累的过程中，发现抽烟的借款人逾期率高于不抽烟的人，有宗教信仰的借款人逾期率低于没有宗教信仰的借款人，世界杯期间看足球的借款人违约率高于不看足球比赛的借款人。借款人的这些信息和数据几乎是没办法在线上获取的，即使获取也无法核实真伪，但是通过线下实地走访，这些信息很容易获得。这些有参考价值的数据对大数据和风险控制结合是有帮助，排除对借款人最有影响的地区、行业等因素，用户自身的一些行为是否存在相关性，是对风险控制审核的重要参考。P2P结合大数据的路还很漫长，目前国内还没有成功的案例，大数据对P2P来说首先用于营销，其次用于风险控制，在数据的积累过程中去做更多深入的挖掘，可能才是真正的未来。【延伸阅读】阿里P2P引入大数据 是否会成为美丽的泡沫? 阿里巴巴的P2P平台实际上就是先前推出的招财宝，其采用平台不负责拓展借款标的以及风险审核的方式，主要交由合作的金融机构做，并采用大数据作为辅助。目前与招财宝合作的金融机构有40余家，另外还有100余家正在排队等待接入。
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本报讯（记者 郝子朔 实习生 杜甚彦） 昨日，是全国公安机关打击防范经济犯罪宣传日，石市公安局联合有关行政部门，在先天下广场举办打击和防范经济犯罪宣传日活动。在多发性经济犯罪中，非法集资活动涉及内容很
《瞭望东方周刊》记者李慧/北京
浙江衢州报道对于发展迅猛、体量越来越大的P2P网贷,监管和法规一直滞后，税收管理也不例外尽管发生了许多不光彩的事件——老板卷款跑路、涉嫌集资诈骗，但P2P网贷平台的发
央广网北京7月21日消息（记者刘祎辰）据中国之声《央广新闻》报道，过年时燃放烟花，不少烟花上都有“熊猫烟花”的商标。可如果这家烟花行业唯一的A股上市公司也开始做互联网金融投资产品，而它并不是唯一一个看
据经济之声《央广财经评论》报道，昨天，百度罕见地“自断财路”,宣布全面清理不良P2P网贷平台，对在百度进行推广的P2P网贷平台“短期内全面下线”。目前被百度下线的P2P网贷平台已经超过800多家，百度
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李女士 旅行贷款3000元
李女士是一家普通私营企业的小白领，约好和同事一起台湾旅游，就是平日积蓄不多又不好意思找周围朋友借。在网上看到拍拍贷的广告后打算来尝试一下。在拍拍贷工作人员的协助下，李女士很快就完成了所有手续顺利拿到贷款。
刘老板 旺季周转30万元
白手起家的刘老板是一家淘宝皇冠店的掌柜，每年为筹备购物节的来临都要提前几个月做准备，往往资金要积压数月之久周转不开。某天一个来自拍拍贷的电话给了他新的解决办法。凭着网店的交易信息和个人资料，刘老板就顺利从数十位网友手中募集到了30万元的资金，让他在旺季能做出更加漂亮的成绩。
P2P网贷平台推荐专题【字号： 】 【】 【】
宜信唐宁：不能单纯依靠大数据做风控
作者：曹乘瑜来源：中国证券报?中证网
　　大数据风控被看作是互联网金融的“王牌”。然而P2P网贷宜信CEO唐宁近日表示，单纯依靠互联网大数据做风险控制并不可行，线上线下结合才是中国互联网金融成功的必由之路。尤其是农村金融市场，这一潜力巨大的市场，需要与线下渠道合作，获取具备有效信用的客户，同时需要强大的研发能力将线下信贷数据获取过程标准化，降低成本，从而真正发挥互联网金融的优势。　　8年来，数千家P2P公司如雨后春笋出现，中国已成为国际上第一大P2P互联网金融市场。唐宁表示，金融交易互联网化是大势所趋，互联网和移动互联网大数据，正在推动中国金融进行革命性的创新。　　但他认为，在网上进行金融交易还属于很早期的阶段，互联网金融需要线上线下相结合。　　首先，部分平台需要线下网点帮助增信。“比较严肃的金融服务，很难要求一上来就达成非常高的信任度。互联网数据能够起到非常大的帮助作用，但在现阶段，很多基础数据需要线下网点的沟通，以帮助增信。”唐宁认为，有几类业务需要线下配合，如稍微复杂的财富管理业务，包括税务方面的规划、遗嘱规划等，就需要与专业人士交流。此外，小微企业主不会一开始就对评估平台有较高的信任度，提供有用信息给评估平台去评估额度，也需要线下网点去寻找小微企业主。　　其次，风控不能单纯依靠大数据。唐宁表示，部分人群的风控不能用大数据解决，例如，如果P2P平台要服务一些没有明确稳定现金流的小微企业主，就可能需要信贷员到小微企业主的场所，去查看其电表、水表、工资表。“单独依靠互联网信息做风险控制，被证实在中国现阶段以及未来很长一段时间不可行。”唐宁说。　　线下工作无疑提高互联网金融的成本，削弱线上优势。对此，唐宁表示，可以采用渠道合作，同时积极研发风控标准化流程来解决这些问题。“线下调查方面，需要很强的标准化，才能提高线下效率，降低成本。”　　在农村金融P2P上，宜信目前采用的是与线下小额信贷助农组织合作的方式，其线下合作方包括县级妇女发展协会、扶贫经济合作社、地区扶贫项目促进会等等。唐宁表示，这种渠道合作本身也具有有效性，因为合作渠道可以提供具有有效信用的客户。　　唐宁认为，农村金融未来市场和城市不相上下，尤其是农村产业化和集约化下的农机具需求，带来小微租赁市场光大。“像收割机、拖拉机、烘干塔等等这样的设备可能只需要10万元、20万元或30万元，额度很小，但是农户又买不起。而他一旦有了这些工具，不仅自己能够节省人力物力，同时还能够赚外快，所以市场需求非常大。”唐宁说。
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China Securities Journal. All Rights Reserved风控一直是金融市场的重要核心，作为新兴业态的金融科技，其风控建设尤为重要。但金融科技公司如何做风控呢？众所周知，在科技与创新双重驱动下，火热发展的大数据被引入金融风控领域，极大程度提升了风控效率，降低了金融成本，因而大数据风控这项新技术在金融领域“威望极高”，坊间一说风控势必离不开大数据。不过，对于金融这个庞杂繁琐的生态体系而言，风控不是只有大数据一种。风控起源——IPC人工验证识别欺诈1月6日，知名金融科技公司钱牛牛宣布其母公司与京东金融达成B+轮战略合作。在这场聚集了政府、学术、创投、金融等多个领域专家的发布会现场，钱牛牛引出了大数据风控之外另一行之有效却鲜被提及的风控体系——IPC人力验证。IPC风控技术起源于德国，由传统人工审核演变而来，其技术核心主要是通过考察借款人的还款能力，衡量还款意愿来评估客户偿贷可能性。不同于大数据机器风控的集中，IPC人力风控主要是打散，每个信贷员独立管理一个客户，负责从贷前审核、贷中验证以及贷后催收的整个流程体系。采用双人四眼和三级交叉验证技术，对所获取的数据进行两两比对，误差小于5%则视为合格，反之则为不合格。而IPC模式人力验证的特性决定了这项技术的展开需要十分优秀的信贷技术人员，对风控能力的要求非常高，但培养一名成熟的信贷人员至少需要1年时间，审核员需要2年以上，门店经理则需要从信贷员做起，一般需要4-5年时间。因此，对于一般金融机构和公司而言，相比于大数据风控的轻巧、便捷，IPC技术则显得十分“笨重”，运用这项技术进行风控的的企业和银行机构则是寥寥可数。目前，中国仅有少量金融科技公司以及国开行、包商银行、中安信业等传统金融机构在使用。但不可否认的是，对于机器风控难以识别的欺诈行为，IPC这项以“人”为核心进行验证的技术有着得天独厚的优势，它能通过人的情感对欺诈行为进行判别，弥补机器风控的薄弱环节，机器则永远不能代替IPC人力风控技术的情感判别部分。基于此，以技术见长的钱牛牛尝试运用互联网技术对传统IPC验证的劣势部分进行二次改造，降低IPC审核较多的人工依赖、大幅提升效率，并成功推出将IPC技术与大数据风控深度结合的资产线品牌——恒业贷，针对金融科技公司5-10万元梯度借款项目所对应客户进行精准个人授信，很好的解决了中国信贷市场复杂多变、信息不对称的风控顽疾。正是这种重风控、重技术、不断寻求突破的踏实进取态度，使钱牛牛母公司能够在资本弥漫的寒冬时期受到京东金融的垂青，双方达成深度战略合作，联手进军万亿小额信贷市场，开拓更深广的信贷未来。风控革新——大数据机器风控解决效率当然，本就擅长智能建模的钱牛牛公司，在得心应手使用IPC人工验证技术之际，同样将大数据风控做得风生水起。公司上线运营之初，这个由百度、腾讯、大众点评等国内知名大型互联网公司离职高管组建的创始人团队，在技术感知和经验方面都有着超乎常人的敏锐。腾讯出身的资深科学家工程师、钱牛牛CTO胡亮认为，尽管传统金融人力风控有着不可替代的重要元素，但真正的金融科技公司在汲取传统金融风控的精髓之外，更应当运用科技手段解决传统风控遗留的效率问题。因此，钱牛牛创建早期，胡亮便带领一支精干的技术队伍展开了对金融效率提升的探索。以数据建模为基础，搭建了一套使用动态数据评分模型为借款人和担保人进行打分授信的机制，风控效率得以大幅提升。但胡亮认为，这远远还不够。去年9月，通过与腾讯“天御”反欺诈系统协作，经过两个多月的探索研发，一款基于腾讯近20年所建立的社交用户数据的智能云风控系统——元方，就此问世。据了解，元方系统针对金融风控围绕“人”这一不变特性，对传统风控技术进行升级和优化，通过机器抓取借款人大量社交行为数据，再运用机器学习方式综合判断借款人的欺诈行为强弱性和信用历史优良度，并将判别结果数据反馈数据库进行二次清洗和学习，在严格控制坏账和逾期的同时极大程度的提升借款通过率。对于欺诈行为严重者，元方系统则直接做拉黑处理。当前，元方风控为钱牛牛母公司旗下三大资产线提供纯线上风控决策，日均处理借款申请数千条，所建立的黑名单信息高达数万条。另外，元方还与芝麻信用、前海征信、中国银联、同盾等巨头机构达成深度合作，实现彼此数据互通。元方风控所搭建的智能、强悍、冷静的欺诈识别模型，刷新了金融市场风控效率极限，为小额信贷市场频繁发生却难以根除的欺诈、骗贷行为提供了高效率、低成本的解决方案。风控+催收——实现个人完整授信元方大数据机器风控解决金融市场风控效率，IPC人工验证识别欺诈骗贷行为——如果你以为这就是钱牛牛这家知名金融科技公司的终极风控武器，那可就大错特错了。钱牛牛创始人团队认为，风控应是集贷前审核、贷中验证与贷后催收为一体的综合流程体系。因此，在同行企业因自建催收成本较高而纷纷选择外包时，即使有了线上大数据机器风控与线下IPC人力验证双重结合的强大风控武器，钱牛牛依然建立了科技化的电催中心与十分有效的地面催收体系。但是，与单独建立地面催收体系不同，正因为IPC人工验证需开设线下门店的特性，钱牛牛顺势建立地面催收则一切水道渠成，而与单独建立地面催收体系相比，无论是所耗费的人力成本还是物力成本都要低得多。催收作为直面借款者，不断与人性博弈的关键一环，在工作开展过程中其实会产生很多前期风控所接触不到的关键性指标，这也是钱牛牛坚持自建催收队伍的重要因素之一。钱牛牛催收团队通过线上电催中心与线下催收队伍分工协作，对其母公司旗下件均2000元的即时现金贷、件均3-5万的消费信用贷与件均5-10万的柜台式借贷实施分层催收，不断分析欠款人群不同梯队的共性与差异，再将所获特征数据反哺到元方风控，进行二次学习。不断自我学习与迭代，正是大数据风控的关键所在，倘若将催收从风控体系砍断或外包，则无法获取完整的借贷流程信息，整个风控系统有效性也将大大减弱。这种风控+催收的完整借款人授信之下，钱牛牛优异战绩显而易见：1%-3%的浮动逾期，低于0.5%的坏账表现，放眼整个行业都可称得上十分漂亮。正如钱牛牛CEO倪抒音接受采访时所说：“对于一家优秀的金融科技公司来说，风控不是目的，基于人的画像才是目的，有了画像，有了需求，才有场景，最后的结束是要脱离场景，而将关注点放回到“人”的身上。”好的风控不是单一的骄傲，而是多元的丰富。风控是个综合的技术活儿，除大数据机器识别之外，还有IPC人工审核逻辑。机器与人两相协作，贷前贷后双双开花，多层次模型建设，最终实现金融风控的腾飞，应当是一家金融科技公司真正要做的事儿。
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日，华为今天在德国汉诺…
春节期间，很多家庭出现了亲友们相聚时拿起…大数据风控,是为了让金融机构在风控上少走弯路
作者：佚名
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　的到来，悄无声息地影响和改变着人们的生活方式。
　　目前来看，已逐步应用到各行各业，甚至某些领域已非常成熟。于是我们看到，在媒体行业，大算法正在逐步替代传统人工编辑，精准高效地为读者推送内容;而在金融科技这个热门领域，大数据风控已成为众多机构或创业公司炽手可热的追逐对象，大数据风控一跃成为业界广泛认可的风控技术手段。
　　在这个领域内，此前已有、阿里、、京东等巨头入局，他们不断声称自己是大数据公司。同时我们也看到，诸如蜂科技这类独立第三方大数据风控服务商也在崛起。
　　业内人士，在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。
　　“骗贷”闹剧成为不少机构曾经踩过的坑
　　“借钱不用还，只要你成功借到款，我们支付你500块现金”。这样的话，不止一次出现在“骗贷”事件的媒体报道中。天上掉馅饼的好事砸晕了这些所谓的“借款人”，他们大多文化程度不高、年龄较大且收入微薄，且不具备良好的偿还能力。
　　按常理，这些人并不符合大多数贷款公司的放款条件。但是这“按常理”的事情却“不按常理”地发生了，而当真相大白的时候我们会发现，剧情的发展都由诈骗团伙一手操控，灯下黑的初衷一下子遁形。
　　每每看到这些报道的时候，不由得惊出一身冷汗。在不断追逐利益的金融界，他们抛出的疑团，造成的巨额损失，令人瞠目结舌。
　　反观大数据风控行业现状来看，目前应用比较成熟的领域主要分布在消费分期、小额信贷等行业。于是乎，对于在大数据风控为成熟应用之前，团伙欺诈、银行飞单这样的新闻见诸报端也就见怪不怪。
　　欺诈损失团伙型的现状，反而给反欺诈指明了一个方向。
　　之于团伙欺诈，要提交大量的申请表，相互之间肯定有很强的关联。如果机构及时利用及机器学习，用算法、规则去过滤审核申请表，进而，靠大数据、人工智能、风控手段，对人员进行风险防控成为了当下众多金融机构们的解决这一问题的重要手段。
　　现阶段，对金融机构来讲，大数据的应用显得越来越重要，一方面它能够帮助平台实现科学严谨的风险把握，另一方面还能有效地提升用户体验，提高金融服务效率，降低金融服务成本。
　　“在我国，消费金融发展的最大障碍就是个人信用体系的不健全，尤其是消费金融行业，个人信用信息非常分散，难以形成聚合效果。”云蜂科技杨立恒认为，随着大数据风控的发展成熟，这些问题都将得到逐步解决，“骗贷”、“欺诈”将得到有效遏制。
　　打破信息孤岛，云蜂科技用大数据风控助力金融机构发展
　　从2015年开始，我国的互联网消费金融进入高速发展期，仅仅一年时间，消费金融市场便达到万亿级级别，在互联网金融中占据重要地位。随着资本的大量涌入，平台也开始出现一些问题，其中各平台的风险控制问题尤为突出。
　　得益于互联网和的迭代发展，运营商、电商、社交平台、公安系统、教育系统、社保公积金等都积累了海量的数据。而这些数据，成为了支撑大数据风控的动力源。
　　事实上，现在众多平台关注的大数据，也被分为以学历数据、人行征信数据、公安数据等组成的第三方客观数据，及由交易偏向和兴趣爱好、人口学特征等行为数据等两部分。
　　“如果把互联网机构比作人体,大数据是肉;信用体系建设是骨骼;风控就是血液,三者缺一不可。气血循环不畅,人会生病,只有三者有机结合,人才能健康长寿。”云蜂科技杨立恒说，金融科技的萌芽发端，让诸多金融机构后续的发展，可以依赖于大数据和人工智能等方式做风控。
　　从科技角度来看，现阶段大数据有三个明显特点：第一是积累了海量数据;第二是运算速度越来越快快;第三，数据更加多样性。而在杨立恒看来，云蜂科技在这三都有众多优势。
　　“云蜂科技专注于前沿大数据及人工智能技术在金融领域应用“，杨立恒表示，云蜂科技通过提供大数据挖掘，采集与分析，风控系统，风控模型，级业务系统等科技产品服务，帮助各类互联网平台，金融机构创造价值。
　　在杨立恒看来，“大数据+人工智能”驱动下的大数据风控，可以使风控审核流程更，大幅提升风控效率。
　　“但是目前在数据覆盖率、匹配率等等问题上，大数据风控不能传统基于征信数据的风控。这也需要金融机构的风控人员根据自身平台的属性，判断申请人是否能成为自己平台客户”。杨立恒说。
　　“未来，云蜂科技的思路是引入、远距离面谈、反欺诈扫描等，深耕金融科技领域，利用这些前沿技术，构建起严密的大数据风控体系，帮助金融机构提升风险管理水平。”
　　当前，全球金融业的发展进入到一个新周期，金融科技和科技金融的火热，让金融业和新型金融科技迎来发展机遇。全球金融业正在经历一场前所未有的金融科技革命，传统意义上的金融业渐行渐远，而另一个更富效率与生命活力的金融业正渐行渐近。
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