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6月份网贷平台纷纷与征信机构合作

2015年06月12日 07:34    来源: 中国经济网—《经济日报》     陈 静

  6月份网贷平台纷纷与征信机构合作——

  P2P风控“试水”大数据

  

  成交额不断创新高,投资人数不断增加,P2P网贷平台的发展如火如荼。然而,跑路、诈骗等问题也时有发生。P2P网贷平台的风险控制成为公众关心的话题。近期,多家平台和服务机构引入大数据技术,希望靠技术手段为P2P网贷保驾护航

  P2P网贷平台的发展如火如荼。来自第三方研究机构的数据显示,截至今年5月底,P2P网贷行业历史累计成交量突破6000亿元,正常运营平台1946家,环比上涨6.98%。这种因互联网兴起的融资方式,得到越来越多投资者的认可。今年3月,P2P投资人数已达到96.16万,环比上涨18.92%。

  然而,另一方面,关于P2P网贷平台圈钱跑路、融资诈骗的新闻也不绝于耳,P2P网贷平台的风险控制成为公众关心的话题。近期多家平台和服务机构引入大数据技术,希望靠技术手段为P2P网贷保驾护航。

  大数据谁在用

  目前看来,利用大数据技术进行风控的主要有2类企业,一是P2P网贷平台本身,主要是通过数据对借款人进行资格审核;二是P2P网贷服务平台,主要是向消费者提供风险预警。

  使用大数据技术,首当其冲的问题就是数据从哪里来?从网贷平台方面看,不少公司自起炉灶建立数据收集和分析体系,诸如宜信宜人贷和安心贷等。宜信创始人唐宁表示,利用这一技术,宜信宜人贷已在北京、福建等地开通“极速模式”服务,借款人无需提交财产证明和信用报告,10分钟便可快速完成借款审批流程。

  然而,从6月开始,更多网贷平台选择了与个人征信机构合作,直接采用引入征信机构的信用评估。目前,已有信而富、点融网、玖富、银湖网等多家P2P网贷平台宣布与芝麻信用或腾讯征信合作。如信而富和腾讯征信共同推出了“现金贷”产品,普通用户在手机QQ客户端可以实现借款,点融网则和芝麻信用达成合作。“点融网的风险控制经验,将与芝麻信用的海量数据优势结合起来,‘芝麻信用分’将作为审核合格借贷人的指标之一。”点融网联合首席执行官郭宇航表示。

  无论芝麻信用还是腾讯征信,其信用评分都是建立在大数据基础上的。芝麻信用方面表示,“芝麻信用分”主要接入了阿里巴巴集团的电商数据和蚂蚁金融的互联网金融数据及公共机构的数据。芝麻信用业务负责人告诉记者,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。

  另一些大数据的使用者,则是诸如融360和理财魔方等第三方服务机构。融360和中国人民大学今年2月联合发布了《2015年网贷评级报告》。5月底,理财魔方则和市场研究机构易观智库、中央财经大学一起发布了《P2P网贷平台风险评级报告》。理财魔方CEO袁雨来介绍说,这份评级报告数据来自于理财魔方监控的2229家P2P网贷平台,“我们平均每天监控10000个以上的P2P标的,再将包括利率、财务指标、用户人数等在内的数据与易观智库的行业数据进行核对校验,最终形成了评级体系。”他说。

  大数据管用吗

  P2P网贷平台和服务商们为何青睐大数据?记者采访了多位业内专家。他们表示,数据风控模型的可能性,来自于互联网时代丰富的数据痕迹,对这些痕迹进行分析,就能够智能化地判断用户和平台的潜在风险,得出有关违约可能性、标的利率是否合理等一系列结论。

  “比如,可根据跑路平台或者问题平台的历史数据进行分析,得出核心风险指标和风险特征。一旦正常运营的平台出现这些特征,评级体系就会立刻提醒。与消费者的感性体验相比,量化数据显然更具可靠性。”中央财经大学中国互联网经济研究院研究员赵宣凯表示。

  融360负责风控的副总裁李英浩也表示,未来借用芝麻信用或者融360的大数据风控服务,P2P网贷平台上5万元以下的小额贷款申请将有可能完全在线化,不再需要人工的审核流程,甚至可以做到10分钟之内完成。

  P2P网贷平台风控体系中的大数据运用仍属“试水”。中国社会科学院金融研究所副所长何德旭表示,针对个人用户的信用评估相对简单,但对平台的风险预警则存在一定“瓶颈”。其一,即使是平台公布的数据,真实性也很难考证。同时,各个公司的数据口径也存在差异。此外,对数据评估指标体系的选取和权重究竟如何确定?从目前来看,各家的一级指标相差不大,都包括信用风险、市场风险、流动性风险等指标,但在二级和三级指标的选取上则存在较大差异。

  易观智库分析师沈中祥也坦言,在构建风控评级平台时,他们曾采集103个维度的数据,但真正被分析的只有63个。“因为不同平台和不同来源的数据,在单位和准确性上各有不同,难点就在于如何将这些数据纳入同一个标准体系中来。此外,还面临着对以往跑路平台数据样本量掌握不足的问题。”不过,他告诉记者,目前正在尝试通过对同一平台不同来源的数据进行交叉验证,以提升数据的准确性,解决在大数据技术中普遍面对的数据清洗问题。(经济日报 记者 陈 静)


(责任编辑: 魏京婷 )

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