大数据在防范P2P网贷产业链金融风险的应用

杨立 丁燕 林喜阳

摘 要：P2P网贷成为一个新兴行业，对收集社会闲置资金、将间接融资转变为直接融资有极大的帮助，它在大数据和互联网的协同下不断发展，但平台违规操作、借款人违约等现象层出不穷，所以在风险防范上极为重要，而在风险防范过程中大数据又起着至关重要的作用。本文通过对P2P网贷产业链上的各个组成部分进行分析，得出我国P2P网络贷款存在五大风险因素，即市场风险、信用风险、操作风险、技术风险、政策风险的结论，并深入探究了大数据在其中的应用。

关键词：风险防范;P2P产业链;大数据;风险预警;借贷平台

中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）01（b）--03

众多学者在研究P2P网贷平台时都认为其生产链是存在问题、存在风险的，且一些学者对P2P风险进行了深入的研究，不仅提出了存在哪些风险、推断出存在风险所产生的危害，还提出了相应的防范措施，随着研究的深入部分学者认为大数据在P2P风险防范也起到了一定的作用，本文则从这个角度出发系统地探究大数据在P2P风险防范的应用。

1 文献综述

Xu J J（2015）部分学者通过数学模型将多指标大数据源进行计算得出相应的风险预测结果来预估可能发生的风险。徐恪等（2014）从更为实际的角度出发，通过在线网络大数据源来构建更具可操作性的P2P网贷风险预测模型。此外，大数据在供应链上的金融风险管理也有一些研究。Shearer（1998）借助大数据手段度量供应链金融新模式下的新风险特征，Diercks（2004）认为先进的大数据监控手段在供应链金融的风险监控中十分必要。

邓建鹏、熊明等（2014）提出可以通过大数据建立征信系统和设计网贷产品;王楚珺，刘会芳等（2015）探究了利用个人基本资料、社交网络情况、电子商务平台数据、资金情况等大数据来对借款者进行信用评估，从而有效降低P2P网贷平台的风险;林春雨、李崇纲（2015）创新性地将平台的风险预警与大数据技术结合，通过采集大量数据、运用Spark分布式平台计算等大数据技术，构建了一个较为成功的P2P网贷平台风险预警模型;杜永红、石买红等（2016）认为P2P平台存在市场风险、操作风险、信用风险、法律风险;宋兆磊（2018）对P2P网络贷款产业链组成部分同样进行了研究，并进行了相应的指数实证分析，推论得出我国P2P网络贷款存在信用风险、操作风险、技术风险、政策风险四大风险因素，并对四大风险因素在P2P网贷平台发展中带来的危害进行了说明。

2 研究方法简介

在风险预测模型的基础上，采用概率统计方法建立风险防范理论模型，并通过大数据挖掘方法探求出风险防范的机要节点，制定防范机制模型;再通过计算机数字模拟试验的方法进行有效性验证;结合大数据挖掘分析物理空间数据源和网络空间数据源，构建多维实证分析模型进行方法机制的实证研究，对其实用性以及社会应用性进行有效验证。

3 研究结论

3.1 P2P借贷平台目前面临的风险

3.1.1 市场风险

几乎所有金融机构都会面临市场风险，市场风险指的是因利率变动、通货膨胀、经济危机等因素影响导致市场情况发生重大变化，投资人可能因此导致亏损的风险，就比如最近疫情的出现导致2020年的经济一度处于低迷状态，对P2P行业来说也是一次冲击，不少平台都因此倒闭破产。那么对于P2P机构来说，我们应该如何设法降低市场风险呢？降低市场风险的一个重要途径就是主打个人的小额信贷业务。因为个人的小额信贷业务主要针对的是个人消费和小本经营，受市场波动影响较小，可以通过一些方式消除，比如大数法则和利率覆盖风险。

3.1.2 信用风险

信用风险是P2P平台最基本的风险之一。 在当今社会诚信环境下信用风险尤为严重，信用信息系统不能覆盖所有个人还只能依靠信用信息服务机构。信用风险在我国盛行的主要原因是个人信用体系在我国没有得到改善，我国企业的个人信用体系还处于建设阶段，很容易造成个人信用信息的不匹配。一般信贷很可能面临无法及时偿还本息的风险，即信用风险的存在。 因为P2P更多的是面对中小企业或者个人，他们的贷款质量远远低于商业银行。 因此，特殊的风险管理手段如拆分资金重组、在线和离线审计等，全部展示着他们的交易容易受信用风险的影响。

对于平台借贷双方来说，对方真实身份审核难度较大。 网贷公司P2P门槛低、审核简单，与传统的银行金融机构相比，不需要提取准备金。 P2P网贷依托互联网应运而生，其本质具有虚拟性。因此，在贷款人和借款人的信用状况审计和评价过程中，即使引入了相关的审计机制，仍然很难确定审计数据的100%准确。

3.1.3 技術风险

P2P平台面临的技术风险主要体现在以下两个方面：一方面，P2P平台的业务依靠互联网技术开展来实现一对一的借款人与出借人精确的资金借贷关系。因此业务的开展需要平台采用一个安全有效的交易软件以及创设一个健康的网络环境。如果P2P平台的操作系统不够强大又或是存在相关的安全漏洞，就可能会导致平台崩溃，甚至被黑客入侵导致平台信息泄露。又或是信息技术系统存在因软硬件不够强大，用户数量大幅上升时软件无法承载等原因无法正常运行，那么就会影响业务的顺利进行从而导致出借人失去对平台的信赖取消合作，平台因此失去客户。另一方面，由于技术人员操作不当，判别实力不强或将感情因素代入工作，对借款人和借款项目核准不够严格，导致资金借出后无法收回，使得平台收益受损。

3.1.4 法律风险

在互联网信息平台有大量用户信息，比如姓名、家庭住址、财务状况等，对平台来说这些信息仅仅是用来评判信用的依据，但在不法分子眼里贩卖这些信息成为一种赚钱手段，信息如果被不法分子利用则会产生泄密风险。同时又或者P2P网贷平台对出借人或借款人的身份审核缺乏一个严格的流程，可能会出现借款人利用虚假身份、虚假项目募集资金，或者出借人利用多个虚假身份在互联网平台上出借资金来达到非法洗钱的目的，此时P2P网贷平台、借款方、出借方就会面临相应的法律风险。

3.1.5 政策风险

政策风险是指由于政府有关P2P市场的政策发生重大变化或是有相关重要的举措、法规出台，导致P2P市场在政策作用下受到影响，从而给投资人带来收益受损或者资金无法收回的风险。因政策发生变化，或者出现现有法律无法解决平台出现的相关法律问题、执法环境不完善等，都会对P2P行业产生相应的影响。目前P2P在我国还属于金融创新行业，对于金融创新企业和行业的政策、法律法规，我国本就处于不完善的阶段，如果政府在此时出手干预P2P行业的运作，比如出台对P2P行业的限制性政策、法律法规，则定会阻碍整个P2P行业的发展，甚至还会淘汰一批新起的P2P网络借贷平台，导致频频倒闭的现象发生。

3.2 大数据在防范P2P产业链金融风险中的应用

3.2.1 搭建信息共享平台，建立全面征信系统

在大数据时代背景下，P2P网贷平台应当充分利用好大数据技术，提高对数据库中数据的利用程度，现阶段我国大数据相关基础建设并不完善，一是信息不够全面，二是大数据技术不够普遍，而且许多数据库并没有对P2P网贷行业开放，也就是说平台没有查看数据的权限，那么平台获得相关的用户信息十分局限。各行各业之间的数据资源也没有实现信息上的共享，顶多是P2P行业间内部的信息共享，目前国内仅有阿里小贷、拍拍贷等少数的P2P网贷平台利用客户交易过程中产生的数据判断客户的信用状况，但是仔细分析这两个平台背后都有交易平台作支撑，意思就是交易平台能给这两个网贷平台提供大量顾客的交易信息以此来分析用户的信用状况，但多数P2P网贷平台只拥有网贷数据并不具备这样的优势，在这种情况下，为了促进P2P行业的发展，我们更应该努力搭建大数据共享平台，而且要努力实现数据全行业共享，这种共享不仅体现在P2P行业内部的信息共享，也可以尝试与银行、政府、其他企业，甚至微信、QQ等社交软件平台建立合作关系，实现数据的共享，最好是能由政府出面建立大型数据库来带头汲取各行各业数据并且进行有秩序的共享，一旦成功，P2P平台则可以利用数据库中的信息获取个人和企业数据，并利用大数据技术找出其中的相关关系，分析出借款人的信用状况，从而防范信用风险。

3.2.2 利用大数据进行风险评估防范市场风险

从社会认知理论我们可以知道，一个人各方面的行为可以推断出他的品质，那么我们可以将一个人的信用好坏作为因变量，将一些指标作为自变量来探究指标与信用状况的相关关系，所有与借款人相关的数据都有可能体现出借款人的信用状况，从而影响到其贷款资金的安全性，利用大数据进行风险评估可以借助相应的指标，主要分为以下四个指标。

（1）个人基本资料。如性别、年龄、身份证号等个人身份信息，这些相关身份信息可以用来追踪借款人的活动，而家庭状况、婚姻状况、居住地、工作的稳定与否可以判断个人的还款意愿。一般来说，一个人如果家庭美满、住所固定、工作稳定那么违约率会大大降低，反之亦成立，而且这些个人的基本信息可以通过公安系统查询确保其的真实性。

（2）社交情况。借款人在社交网络上的交友情况、在微信、微博、QQ等网络平台上所发表的动态内容，以及发表动态的频率可以判断出其活跃程度，可以体现出借款人的性格特点。实验证明拥有好友数量较多的借款人其信用程度往往高于那些好友较少的借款人，如果一个人发的朋友圈动态总是积极向上的，说明这个人看待生活态度也是阳光向上的，那么就可能获得较高的信用评级。从这些方面来看，P2P网贷平台可以与QQ、微信、微博等社交网络平台合作，从而获得相关的信息来判断用户信用，当然平台也需要支付相应的费用给这些社交网络，一方可以新增盈利渠道，另一方可以获得重要信息，两个平台也算是互利共赢。

（3）电子商务平台。电子商务平台上可以说有海量的顾客交易信息，这些交易信息对于P2P平台来说意义重大，平台可以将用户消费水平与工资薪金水平进行对比，可以看出消费者是否在自己的工资水平之下合理消费，一般来说存在过度消费情况的借款人很可能还不上款，那么平台就不能轻易将资金借出，即使借出也要建立相关的防范措施。P2P网贷平台同样可以与淘宝、京东等电子商务平台合作，不仅可以根据消费者的消费情况来评估消费者的信用状况，还可以借助在电商平台上所积累的交易量等流水数据，评判在电商平台经营的小微企业的信用，为其提供无担保、无抵押的信用贷款。

（4）借款人的资金情况。这项指标可以说是平台判断是否借出资金的一个重要依据，它包括借款人的收入、支出、资产、负债情况，因为通过借款人的收入和支出情况可以直接看出借款人能否及时偿还借款，通过借款人现有的负债期限和金额可以分析出借款人的还款意愿，而通过借款人所拥有的资产如基金、股票、债券、理财产品及银行存款等，可以判断借款人的未来收益，从而对还款产生一定影响。

3.2.3 构建大数据风险预警體系

政府和其他相关部门将建立大数据监测预警系统，对P2P网络贷款平台进行实时监测，防范贷款过程中可能发生的欺诈风险，减少资金上的损失。 使用大数据监视系统设定的参数指标衡量P2P网络贷款平台的风险程度。量化预警指标，制定合理的评分标准，进行相应的划分，提出P2P网络贷款平台应当纳入重点监管对象的风险等级。大数据监控预警系统可以预警和捕获风险，在适当的时间掌握平台风险变化的同时，也有非法资金募集、欺诈、庆州等潜在风险有效防止性，P2P在线贷款平台也可以保护许多投资者的相关利益。另外，当P2P网络贷款平台不能满足ST时，监管部门可以积极引导它们，提出纠正意见，并监督它们的标准化运作。可以进行警告，平台也可独自发现问题在允许的范围内修改相应参数的值。

3.2.4 增强平台软硬实力，培养大数据方面的专业性人才

平台大数据起到的仅仅是助力作用，P2P行业能否继续发展下去还是得看各平台自身的实力，就像是饭店能否留住客户关键在菜品。各网络贷款平台应当不断对更新研究成果的关注，灵活运用这些最新的研究成果加入自己的创新思维，不断提高平台本身的能力。在这个提高的过程中，我们不能轻视人才的培养，反而要通过培养大量信息技术、大数据、金融等方面的专业人员，以此来防范不法分子的恶意攻击，加强对平台中储存的用户信息以及平台资金的保护，阻止平台被黑客攻击，降低发生技术风险的可能。

平台若不具备相应的软实力也会让平台受到不必要的攻击，因此建设品牌十分重要，这是增强自身软实力的关键，也是提高自身文化竞争力的重要途径。P2P网贷平台爆发出负面新闻的频率较高，导致用户数量减少，这说明品牌的形象会在一定程度上影响消费者的信心，平台需要关注舆论的导向，重视舆情对自身发展的影响。同时平台可以通过线上媒体进行一定的文化价值传播，不间断建设自身的品牌文化，让自身在同行竞争中有所优势和独特之处。

4 结语

目前P2P网络借贷行业的发展受到政府政策的影响不被看好，但总体来说P2P行业的发展切实地解决了中小微企业和个人经营者的融资问题，并且降低了资金流通的成本，促进了间接融资向直接融资的转化，相信在各地监管政策相继出台后，以及在大数据的辅助下，P2P网贷平台的野蛮扩张现象必定会有所改善，平台也会逐渐趋于正规化，行业会越来越规范，投资者的投资会越来越理性。

参考文獻

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Shearer A T，Diamond S K. Shortcomings of risk ratings impede success in commercial lending[J].Commerlial Lending Review，1998，14（03）：22-30.

Diercks L A. Identifying and managing troubled borrowers in asset-based lending scenarios[J].Commercial Lending Review，2004，19（05）：38-55.

徐恪，张赛，陈昊，等.在线社会网络的测量与分析[J].计算机学报，2014（01）：165-188.

邓建鹏，熊明，任一奇，等.大数据在P2P网贷中的应用与困境[J].金融电子化，2014（12）：38-40.