京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈P2P评级背后的“大数据”_数据分析师考试
P2P的发展,给国内的金融市场带来了翻天覆地的变化,同时,也为国内金融市场衍生了许多需求,比如第三方支付,比如担保公司,再比如评级。
据响当当从第三方了解的行业数据显示:截至2015年4月,全国有1819家运营平台,成交量达551.45亿元。去年4月份,运营平台数量为1073家,成交量为148.92亿元。可见,在过去的一年中,P2P行业的成交量翻了近4倍。
P2P平台数量迅速膨胀,他们在享受行业盛宴的同时,也饱尝残酷竞争之苦。“增信”是他们需要完成的重要任务,有的P2P平台大肆宣传自己与第三方支付公司的资金托管合作;有的平台打出自己与银行的“亲密关系”或干脆直接“抱大腿”;有的则狐假虎威的直接将一些机构的“评级结果”亮出来。
无疑,在跑路潮这个人心惶惶的P2P行情下,投资者面对鱼龙混杂的P2P平台,真正需要的是一些投资的指导和意见。而一份可靠公正的评级报告则是对平台的“雪中送炭”,而为平台加分不少。在过去的一段时间里,很多机构发布了各种各样“排名”、“黑名单”等评级报告。据了解,这些机构大多是自掏腰包完成报告的,他们“赔本赚吆喝”的背后是希望借助评级掌握P2P的行业话语权。
当前,P2P评级主要是针对平台的整体评级。有的评级机构会对平台进行深入调查,包括对平台自身的调查和向其他平台了解情况,但这样的机构并不多。不少机构采用的数据主要来自各种公开信息和P2P平台自行报送,这些数据的真实性和准确性有待考察。以坏账核算为例,目前各家平台对于坏账率的界定标准和计算方式差距较大。一般来说,P2P平台采用坏账总额除以贷款总额的方式核算坏账。逾期时间大多分为三个月、六个月、九个月、一年不等,各家平台逾期时间的选择并无统一标准,一些平台为了拉低坏账率故意设定较长的逾期时间。很多时候,评级机构并未对数据进行核实,或对平台实地调查,因此不少评级结果缺乏可信度和公信力。
其实,P2P评级面临的最大问题是数据获取。坏账率、利润、产品这些内容属于P2P平台的敏感数据,评级机构没有权利要求强制披露,只能基于信息可获取、可量化两个标准评出平台发展指数。在数据缺失的前提下,评价平台的安全性是比较困难的。
更为重要的是,P2P评级目前来说,很难形成可持续发展的商业模式。为什么呢?按照国外和债券市场的经验,评级应由被评价主体付费,即P2P平台自己来付评级费。但国内目前P2P平台很少主动要求做评级,其一,网贷平台不愿公开真实数据;其二,网贷平台不愿花这笔“冤枉钱”。而后出现的情况也就在意料之中了:很多P2P评级报告都是评级机构自己掏腰包做的,他们占领话语权、炒作提高知名度的诉求成为其他商业机会和利润来源。
很多人没有意识到这个问题的严重性,事实上这是一个很现实的问题。在此借用“没有买卖就没有杀害”好像不太恰当,但却很贴切。有供必有求。评级机构需要生存,所以找到买单者至关重要。响当当风控总监从业界内了解到内幕:“一些所谓的评级机构会追着平台做评级,只要平台花几万块钱,就能获得想要的排名。还有一些机构有"敲诈"嫌疑,平台如果不花钱,就给你弄个类似"黑名单"的东西。”也就是说,这些评级机构一边靠P2P公司养活,一边又给他们评级。这又爱又恨的关系使得这些公司或者机构在评级时很容易“感情用事”。
归根结底,鉴于国内的金融环境,P2P发展的核心始终取决于自身运营模式及风控手段。相较于其他互联网理财平台,响当当首创三重风控,典当兜底的风控模式,一切债券均有实物抵押,即使借款人对响当当逾期还款,典当行的“绝当品变现”机制,也能完美的避免响当当平台对投资人的违约。响当当典当合作,实物理财的互联网金融新模式,无疑在目前的P2P行业乱象内“出淤泥而不染,濯清涟而不妖。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06