京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据风控成P2P救命稻草
根据最新的统计数据,整个网贷行业的累计交易额已突破万亿规模,比之前行业机构所预测的年底突破万亿还提前了几个月时间。可见整个行业的发展已经远远超出了大家的预期。长期以来,风控就是P2P行业悬而未解的难题,而今随着行业规模的整体爆发,如何破解风控难题更显得尤为紧要。在传统风控跟不上行业发展的今天,大数据风控能否成为P2P行业的救命稻草?
流量时代已经终结,优质资产瓶颈的突破能否依赖大数据风控?
在P2P行业发展早期,P2P平台往往只需要依赖现有资源就能支撑起平台资产端的需求,但是随着平台规模的发展,投资者数量逐渐累积,对资产端的需求也越发旺盛。换句话说,当一个平台的交易规模发展到特定阶段的时候,就难免遭遇资产端的发展瓶颈,亦即如何保证优质资产的供应以满足现阶段的理财需求?
对于P2P平台而言,通常情况下,优质资产的供应速度明显落后于新增投资者的导入速度。现阶段的P2P平台,在资产端的开发上不外乎两种形式,一是依赖平台自建的线下团队;二是引入小贷公司等传统的金融机构,由合作方提供资产。但不论是哪种形式,出于对资产质量、风险的管控,都要求平台需要配备具备一定水平的风控团队。可见P2P平台往往需要投入巨大的人力和时间来寻找优质资产,由此便导致资产供应的步伐缓慢,难以跟上现有的理财需求。一边是求“资产”若渴的投资者,另一边是大浪淘沙般的资产开发现状,为了防止投资人流失,就要保证资产供应的数量,但抓了数量,就有可能忽略质量。因此在这个阶段,多数平台的逾期、坏账率也会同步上升;或者为了确保资产的质量,无法按需提供资产,将导致平台无法快速扩张,甚至出现原地踏步的现象。
那么,优质资产的开发之所以难,外因是市场的信贷资产现状的窘迫,内因则主要来源于P2P平台的风控水平羸弱、风控成本过高,从而增加了资产开发的难度和成本。目前绝大多数网贷平台都是以中小额放贷业务为主,所沿用的也是传统信贷业务中风控手段,因此导致人力和时间成本投入过高,不具备互联网时代的高效性。相比之下,大数据风控通过核心数据建模,来对借款用户进行资信评估,以此来预测其违约概率,能够大大节省传统风控环节中的人力成本。
那么,大数据风控在P2P行业的应用现状如何?是否能够帮助平台突破资产业务瓶颈?根据我目前了解到的情况,不少网贷平台都已经开始引入大数据风控。以芝麻信用为例,目前芝麻信用已经对接了国内多家P2P平台,为其提供大数据支持,但是平台仅靠芝麻信用这一家征信机构的数据来进行预判显然是不够的。另外,由于国内征信体系的不健全,因此不同征信机构所提供的核心征信数据也有所偏差。比如,央行的征信报告,更多的是针对你在传统金融机构的信用历史,芝麻信用的数据库则来自于你在互联网上的消费数据,腾讯则更侧重于社交数据的搜集。整体而言,单一的数据很难提升征信数据的可靠性,未必能够提升整体风控水平。但是,如果同时接入多家机构的征信数据,不仅有望提供整体风控水平,还将进一步简化当前烦冗的风控流程,增强风控便利性,进而带领P2P行业突破资产发展的瓶颈。
行业即将整体爆发,大数据风控成必然
从2013年开始,就不断地有言论称整个网贷行业已经开始爆发,但是就目前来看,个人认为整个行业还只是处于爆发的初期阶段,离整体爆发仍然还有很长一段路需要走。如上文提到的,整个网贷行业的累计成交额刚刚突破万亿,理财用户的规模也还远远没有呈现出爆发的趋势。用户市场增速缓慢,主要是网贷行业负面消息从未中断,导致用户市场的投资理财需求一直被压抑,长期得不到释放。但是,随着政策监管的落地,整个行业必然会呈现出整体爆发的明显趋势,相信在未来五年内,整个网贷行业的用户市场规模能够破亿。那么一旦P2P行业成为大众参与的理财市场之后,在巨大的理财需求面前,资产端后劲不足的形势将更加严峻。
当前,国内已有不少P2P平台出现资产供应问题,或者面临逾期、坏账难以控制的问题。更有不少一线平台呈现转型趋势,由早期的流量竞争转变为资产竞争,部分网点平台甚至还开始走出国门、寻求海外优质资产。可见,国内的网贷企业对于优质资产的需求。而风控长期作为优质资产供应中最重要的环节之一,未来大数据风控一旦得以全面运用,将对P2P行业优质资产的批量供应起到决定性的作用。
大数据风控仍在发展初期,后续仍需完善
由于国内的整个征信体系尚未完善,因此颇具创新性的大数据风控还处于发展初期。以芝麻信用和腾讯的征信体系来说,芝麻信用拿到的多是消费数据,腾讯拿到的是社交数据,反映到违约概率的预判上,芝麻信用的数据更偏向于评估借款人的还款能力解决的是还款能力,而腾讯的征信则侧重的是还款意愿的预判。
由此看来,现阶段每家机构所提供的征信数据都是相对比较单一的,甚至很长一段时间内都不会出现一家能够提供全面征信数据的服务商。那么,这就使得网贷平台在接入大数据风控时,不得不同时对接多家征信机构,因此一定程度上也会增加平台的大数据风控成本;另外,在拿到大数据之后,平台要怎么用?就需要平台建立一套基于大数据的风控模型来进行数据汇总,以便日后分析。所以,网贷企业所希冀的通过大数据来为风控提供解决方案,其前提是未来能够出现一套成熟、完善的风控系统。
鉴于当前互联网领域内,大数据的热度急速上升,未来大数据风控或有机会成为下一个蓝海市场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15