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上一版3  4下一版 2015年4月17日 星期 放大 缩小 默认
P2P网贷借力大数据防风险
本报记者 钱箐旎

□ P2P在风险管理上要面临缺乏央行征信、信贷数据有限,以及政策不确定性的挑战

□ 目前已有包括积木盒子、拍拍贷、好贷网等在内的网贷平台正式发布基于大数据的风控模型

一边是监管政策落地预期的逐渐增强,一边是行业竞争的压力日益增大,在这样的背景下,P2P网贷平台是否拥有足够的风险控制能力来应对?

网贷之家发布最新统计情况显示,2015年3月共曝出56家问题平台,环比上月降低28%。问题平台发生率虽然下降到3.40%,但仍然远超去年同期水平(0.84%)。这些问题平台呈现地域性集中分布,多位于山东、广东、北京、四川和浙江。

从运营时间上看,问题平台的平均运营时间达到7.51个月,较上个月有所缩短,绝大多数都是1年以内的新平台。锐忻投资、盛泰投资、安贷创投和欧亿投资等新平台上线不到一个月即跑路。

“在关注平台诈骗、跑路同时,P2P网贷平台运营风险也不容忽视。”网贷之家有关人士表示,3月多家平台曝出坏账消息或者合作机构出现问题,机构间风险传递问题也值得多加留意,与此同时也暴露出部分平台薄弱的风险控制能力。

可以看出,传统金融结构的风控模式对于P2P网贷平台来说较难适用,目前已有多家P2P网贷平台积极与征信机构合作,构建新的风控模式。业内人士认为,未来随着行业监管的出台和征信体系的日益完善,基于大数据下的P2P网贷平台的风控能力或将有所提升,P2P网贷蓬勃发展仍然可待。

据《经济日报》记者了解,目前已有包括积木盒子、拍拍贷、好贷网等在内的网贷平台正式发布基于大数据的风控模型。“相较于传统金融,互联网金融P2P在风险管理上虽然要面临缺乏央行征信、信贷数据有限,以及政策不确定性的挑战,但互联网更大的机遇在于数据、技术,和它们的可拓展性。”拍拍贷风险总监顾鸣表示,通过互联网,我们可以接触庞大的用户群,能够收集海量的碎片化数据。这样的数据非常适合对P2P风险进行进一步分析。

以拍拍贷推出的魔镜系统为例,该系统的核心是大数据,其中大数据模型是拍拍贷历经8年、依托600万在线用户、积累近40亿条数据而成。基于该模型,魔镜可以做到针对每一笔借款给出一个相应的风险评级,以反映对逾期率的预测。最后系统再依据风险评级形成风险定价,来保证收益和风险相匹配。

“传统的风控模式,无论是银行还是中小信贷机构,都更多关注静态的风险,是对风险的预判,而大数据更多关注的是动态的风险,是对动态风险的把握。”好贷网大数据事业部总经理吴昊表示,如好贷云风控平台除了强调对事前风险的把握之外,还会对数据库的风险因子变化提供即时的反馈,如果一个人在第一家信贷借款之后,频繁向其他信贷机构申请贷款,我们会第一时间通知第一家机构,防止潜在风险发生。

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