P2P平台玩转大数据技术

目前，随着互联网技术的发展，网络上大大小小的P2P平台多不胜数，据估计应该超过了三千家。随着人们对P2P金融模式接受程度越来越高，就各大P2P公司而言，随着业务规模的不断扩张，投资额和投资用户的飞速增长，大数据技术不再是虚拟炒作的概念，而是切切实实需要的工具。怎样玩好大数据技术，正是目前刻不容缓需要思考和探索的问题。网贷平台一旦上规模就将考虑招募大数据人才，搭建自己的大数据平台，一方面由于业务产生越来越庞大的数据需要大数据技术来处理，另一方面平台也试图通过大数据技术寻找和优化未来的商业模式。

一、从定位客户画像来看

对于P2P网贷行业来说，通过收集借款人或投资用户的个人信息、社会活动信息，能够比较全面掌握一个人的信用状况，通过大数据分析能判断用户的还款能力和还款意愿。美国P2P平台ZestCash就将大数据应用于其贷款模式中，通过数学模型对大量个体数据运算作出贷款决策，参考的信息包括用户社交、交易、健身记录甚至浏览网页的反应。

大数据的引入可以帮网贷平台相对轻松找到合适的投资人，并根据他们以往的投资习惯判断他们今后的投资意愿。后期，通过对累积数据的灵活处理，还能为投资人设置多重标签并为其制定出一整套量身定做的投资方案，实现精准营销。

二、增强风控机制

如果没有好的风控，互联网金融业务做得再大，最后也是竹篮打水一场空。利用大数据进行风控，被认为是P2P公司提升服务安全的重要手段，是未来平台的核心竞争力。平台可以利用借款人授权提供和平台主动搜集的信息这些大数据，建立一个巨大且永久的数据库，从而能够更加严谨和高效地为借款人进行审核，这对于以风控为核心的P2P行业而言至关重要。

另外，除了自身积累的投资人数据外，获取更多的互联网金融数据用来做风控，还需要借助外部资源数据的收集。比如电商大数据、信用卡大数据、社交网站大数据、小额贷款大数据、第三方支付大数据以及生活服务类信息数据等等。

P2P的风控人员往往来自银行等传统金融机构, 具有的经验更多来自传统的风控模型，对于互联网上数据的挖掘也还是处于新尝试阶段。但是对于P2P来说，识别用户借款用途的真实性，更加有效地防止和减少坏账的发生，传统的风控模式加上大数据才是完美组合，这就需要P2P的风控平台在招聘的时候考虑大数据人才的引进。

三、完善征信系统

网贷理财行为如果用大数据记录和分析，将会更好的促进征信系统完善。有了大数据支撑的网贷与征信系统，借款者也不会轻易违约，因为那样代价会很大。从这一方面说，大数据也帮助网贷平台掌控风险，把安全系数提到最高。除了自建征信平台，更多网贷平台选择与个人征信机构合作，直接采用引入征信机构的信用评估，其信用评分都是建立在大数据基础上的，这些数据来源是电商数据、互联网金融数据及公共机构的数据。

网贷平台查询用户的信用评分，必须先获得用户授权，在流程上则和查询央行信用记录差不多。现在大数据已经在P2P网贷有所应用，例如李 克强总理在深圳见证微众银行完成的第一笔放贷业务也是这样的例子，该银行既无营业网点，也无营业柜台，更无需财产担保，而是通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款。

大数据对于P2P网贷具有不可限量的作用，但是大数据应用于网贷并非一朝一夕就能完成，而且这也是一个涉及多领域多方面的系统工程，虽然在实际应用中尚且不成熟，但P2P网贷应用大数据已是一个不可阻挡的趋势，需要不断改进完善。如何利用大数据技术提高平台的核心竞争力，如何利用大数据设计安全、合理的商业模式，为投资人和借款人提供个性、安全的服务，将成为各大P2P公司需要思索的重要问题。