未来的P2P是大数据的P2P

文 张扬

大数据和P2P结合，应用于风控，至今还没有成熟的案例。但是把大数据的理念和技术运用在营销上却有着不错的作用。

作为互联网金融的一种模式，P2P行业如何发展一直是舆论的焦点。其中最被大家推崇的一种观点是P2P的发展必须结合大数据。这个观点新新贷也认同，并且做了一些尝试。但是从结果来看，不能迷信大数据，大数据并不是万能的。

目前在国内金融领域，真正利用大数据做风控成功的案例只有两家，一家是阿里小贷，另一家是证监会。阿里小贷通过卖家海量的交易信息和流水，在几秒钟内完成对商家的授信；证监会通过海量的交易信息挖掘出关联交易，捕捉老鼠仓的基金经理。从这两个案例可以看出，阿里和证监会之所以成功，原因在于两点：一、数据可以做到即时更新，既数据是鲜活的；二是平台本身对用户有约束力。这两点是大数据运用于风控成功的原因，也被人们成为闭环的数据。那么P2P公司并没有闭环的交易数据，对用户的约束力也不足够，那么又何来跟大数据结合一说呢？未来P2P的发展又应该如何利用大数据呢？

有人说利用客户多维度的信息，例如近千个维度，对借款人做综合的评估。这种方式听起来不错，但实际情况是，对一个人信用的评估如果用这样的手段，会发现维度和维度之间并非相互独立的，而是有逻辑关系的，1000个维度中实际有用的维度可能只有100个，900个是没用的，也就是说这样一个风控模型几乎是建立不起来的，纬度的逻辑关系会有冲突，就算真的建立起来了，能通过该模型验证的也极可能是人格完美的人，例如耶稣和甘地，而不是金融信用良好的客户。因此不同的数据纬度应该对应不同的方面。

再说数据来源，可能大家认为互联网上的社交数据可以作为参考依据，这其实牵涉到两个问题。其一，在互联网上人性是被放大的，现实中不敢说的话，在网络上却敢说，现实中内向的人在网络上或许会非常外向。也就是说互联网上的社交信息很难还原现实中人的信用；其二，社交信用并不一定能代表金融信用。据征信公司根据以往的征信记录来看，人的信用是多方面的，有朋友信用、爱情信用、事业信用、其他社会信用和金融信用等，如果把每一类信用都看成一个面，其他几个面的信用与金融信用并不一定存在相关性。最近去英国考察发现facebook正在做社交金融的尝试，即利用互联网上的个人信息评估其信用，并作授信。目前这项服务的相关数据还未披露，通过一些国外的朋友间接打听，facebook的社交金融可能并不成功，大概原因就在于此吧。

说了这么多，那么P2P如果要和大数据相结合，那么应该怎么做呢？目前新新贷就在做一些尝试。大数据和P2P结合，应用于风控，还没有成熟的案例。但是把大数据的理念和技术运用在营销上却有着不错的作用。例如新新贷的借款用户，如果他在新新贷借款2次以上，且还款情况良好，可以通过数据分析，用系统的方式为他量身定制贷款方案，利率、手续费、还款方式、期限、额度等都会和原来的服务不同。

那么新新贷为什么敢做这样的尝试？截至目前新新贷服务过25000位借款人，其中95%是小微企业，约8000家成功在新新贷的平台上获得融资。17000家的借款人虽然没有通过审批，但是他们的信息却为新新贷的营销方案提供了数据支持。将服务过的小微企业按照行业来划分，其中主要是围绕“衣食住行”几个行业，衣食很好理解，但住不是房地产，而是一些三线四线城市的小旅馆小酒店，行指的是旅游业相关的，尤其像陕西西安一些小的旅行社、纪念品商店，他们的淡旺季差异非常明显，有融资的需求，新新贷就通过对他们的数据积累来提供他们需要的融资方案，目前在营销上新新贷可以做到有些用户可能还没想到自己需要融资，但是可以通过他过往数据的分析，提前向他推送借款的服务方案。

如果一位借款人在新新贷有借款记录，新新贷会通过他的以往数据信息推算出他在什么时间节点需要资金周转，例如一个借款人在新新贷的借款时间是8月，但可以通过计算得知他资金周转其实发生在6月，再分析数据，是因为5月份的货物滞压造成，再进一步分析造成货物滞压的原因。贷后管理中，新新贷的客户经理会了解借款人的经营情况，之后会分析出可能造成他下一次资金周转的时间，提前推送定制的服务方案。这些工作看似简单，但是在实际操作过程中会根据他的年龄、学历、所在地区、交易流水等情况和数据库中类似的借款人做对比分析，评估他的优势劣势，和同行业企业的相似程度，根据以往借款人的额度、利率、还款方式等信息，评估借款人的额度、利率、还款方式等等。同时，新新贷获得了借款人的交易信息，很容易知道他的进货成本和上下游企业的信息，并且通过数据库为借款人匹配出上下游企业，为借款人牵线搭桥。目前，新新贷尝试了几个这样的服务方案，都取得了不错的效果。

但是P2P最终还是希望用大数据完成授信和风险控制，刚才已经谈到，要利用大数据做闭环的风险控制，这样才能降低成本，用小额信贷的方式服务好用户。最开始提到，这必须有数据即时更新和平台约束力两个特征。那么对新新贷来说，无法直接做到这两点，但是可以通过其他的方式无限接近这两个特征。其一，需要更新用户的数据，新新贷要求风控人员在客户贷后3个月对客户进行2次尽职调查，对用户的信息做更新，重新评估其违约的概率。有人说这么做会增加成本，但新新贷认为，对一家P2P公司来说，现在正处在数据原始积累的过程中，有必要清楚地知道借款人最新的数据。未来P2P的核心竞争力与其说是风控能力，不如说是数据的积累和数据的处理能力。新新贷服务过的小微企业客户，他们的账目往往很乱，需要还原他们的资产负债表，对他们进行财务输出，建立财务的标准，这些标准的信息积累就为数据积累做好了度量衡。再者，新新贷会为借款人提供货款的催收服务。服务过的小微企业中有一部分盈利能力不错，资产负债表良好，但是因为账期长，现金流量存在问题，应收账款收不回来，这时就会给客户提供催收的增值服务。

这些工作看似不够互联网化，不够科技化，但是只有这样的工作才能获得用户精准的数据，有效的数据，否则用系统的手段处理，就会在大量的洗脏数据的过程中，增加机会成本。