网贷如何跳过风控软件被大数据风控了，可以消除吗？对以后的生活有没有影响？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-10 13:21 标签： 网贷风控系统
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什么是大数据风控，P2P大数据风控到底有没有真疗效?
　　什么是大数据风控，P2P大数据风控到底有没有真疗效?
　　什么是大数据风控?
　　大数据风控即大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示。
　　互联网金融大数据的采取渠道主要是通过对流量较大的平台以及同类大平台上的数据进行挖掘，并建立信用评级发放金融产品，其次便是一些互联网金融公司主动将数据贡献给第三方征信机构，再对这些征信数据进行分享，不过值得注意的是，这只是一部分的数据，并不是每家企业都愿意将数据无条件风险的。
　　大数据风控利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险，能够有效的减少投资人的投资风险，在一定程度上有利于保护投资人的资金安全。
　　在P2P风险控制层面，在P2P企业中谈及风控，大家都会不约而同地说用大数据来做风控，但再去细问，大多数都是语焉不详，这既有商业机密的考量，但更重要的原因是大数据挖掘的能力不足大致的，大数据真正的技术含量和价值体现在提取和利用上，而不在于对数据的占有。目前国内的数据大多处于独立孤岛，很难形成由共享而成的数据链和数据网，而这恰恰是大数据风控所需要的。
　　中国P2P行业的风控现状
　　P2P网络借贷起源于英美，是一种基于互联网的陌生人借贷模式，后被引入中国。最原始的P2P模式被称为纯线上模式，贷前、贷中、贷后及相关过程中的一切尽调、审核等都在线上完成。但这种模式得以成功的前提是拥有一套完善的征信体系作为社会基础。众所周知，英美国家的民间征信体系非常健全，民间更是不乏成熟的信用评级机构，为其P2P行业提供了发展的沃土。但是国内不论是社会信用环境还是民间征信体系的建设都与英美天差地别，因而P2P被引入中国之后，为了适应国内市场，便由原始的纯线上模式演变为线上线下相结合的模式。由于线上+线下模式的特殊性，导致国内P2P行业难以效仿西方国家以数据分析来建立风险模型，而是开发出了线上融资、线下风控的风控方式。
　　当前国内的P2P行业风险控制主要在贷前及贷后两个阶段上强化。
　　1、贷前：信用审核
　　贷前的信用审核主要依靠线下完成，需要线下的风控人员或信贷员进行实地走访，对借款人的实际生活、经营环境进行调查，清晰掌握其收入、负债等资产情况，以此预测出借款人的还款意愿及还款能力。P2P虽然基于互联网，但就目前来看，贷前尽调上使用的方法与传统的小贷公司无异。这种模式在中国不完善的征信环境中得以发展成熟，尽调数据也具备一定参考价值。但其劣势也显而易见，一是增加了P2P平台的人力和财力成本;二是对借款人的评估和预判往往依赖于风控人员的主观判断，因此从某种意义上来说，该借款项目风险是否把控得当与工作人员的经验多少有一定关系。
　　2、贷后：担保增信
　　对于P2P平台而言，一方面由于自身技术能力有限;另一方面则受限于严重的信息壁垒，因此在批复放款之后，难以监控借款人的真实经营状况及借款款项的具体流向，导致项目不良率居高不下。为了最大程度地降低风险，99%的P2P平台都会强化贷后风险管理手段，亦即在最后阶段引入担保机构进行风险共担。担保机构会承诺对该笔借款项目进行全额本息担保，一旦极端风险事件爆发，将由担保机构对投资人进行本息偿付，随后再进行逾期、坏账项目的追偿及催收等后续工作。
　　由于当前P2P行业普遍采用的风控模式均来源于传统手段，过于依赖人工，难以有效规避从业人员在信审过程中可能出现的道德风险和诈骗风险。因此，P2P平台虽然在高呼创新风控，但实际上并没有解决核心问题。换言之，风控难题依然是当前行业发展过程中一道难以跨越的坎。
　　从P2P平台诞生的那一刻起，几乎所有的P2P企业都在说风控，但事实上中国P2P平台的风控一直在红色警戒线边缘。大数据风控固然重要，但它并不是唯一能把握平台命脉的途径。
　　因为，大数据未必能说明征信
　　&借助大数据技术，我们平台建立了全生命风控体系，有效解决了征信问题。&这是不少P2P网站的宣传口径，进一步说，大数据是将过去的数据收集统计，通过数据分析，找出以往风险的着落点和发生难易大小概率，为未来的风险预测和控制提供参考。
　　然而，真正要实现大数据的这种作用，必须具备两项条件，一是数据够多，也就是样本量要充足;二是数据要有用，无效数据无意义。
　　我们知道，P2P业务是基于征信背景的借贷业务，试想一下，当我们在评核一位借款人是否符合借款条件时，都需要考虑哪些依据?比较直接的应该包括这位借款人以往的借款记录(反映还款意愿与能力)、收入是否稳定(反映还款能力)、是否有其他方面的担保，比如房产的抵押、他人担保等等，而这些情况从目前来看，要通过大数据采集、分析尚有难度。除了央行征信报告以及一些平台推出的借款人&黑名单&外，有价值的信息参考还很少。而且很多平台虽然有大量的个人社交数据，但缺乏金融数据、交易数据，这都无法有效建立起自成一体的风控模式。
　　观点：P2P做大数据风控，虽然无法照搬电商模式，但在适当范围内可以尝试。
　　假设P2P平台能够采集到一定基数的真实用户数据，将可以建立一定容量的数据库，以此为核心建立数据模型。第一，信用评分模型。平台可以通过评估用户的历史收入、资产、职业、年龄等信息，来估算出借款用户的信用风险分数，以此预测其违约风险。但这种模型的局限性在于历史数据的时效性及参考性十分有限，因而需要平台对用户数据变量进行定期监测及更新。第二，违约概率模型。与传统的人工经验预判概率相比，P2P平台可以通过积累用户的历史数据，从中提炼出借款用户的违约概率。
　　线上+线下模式安全性更高
　　相对来说，如果P2P平台的风控措施是线上与线下相结合的方式，安全性会更高一些。直向投资总经理郑希军认为，在当前信用体系建设尚不完善的阶段，抵押是规避风险的有效措施。直向始终坚持房产抵押借款，按照房产股指的一定成数获取贷款，即便出现坏账，通过房产拍卖能够第一时间向投资者兑付本息，相比信用担保方式更有保障。 　　南方财富网微信号：southmoney
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48小时排行网贷监管下转型后的思考——用大数据武装风控-每日中国
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网贷监管下转型后的思考——用大数据武装风控
核心提示：
&& &网贷&监管新政实施已过一周年，一年的时间，令网贷行业告别了政策空窗的野蛮生长阶段。在严监管的压力下，转型成为了大部分平台求生的唯一出路。&
&&&&转型求生存&
&&&&&必须转，不转就会死。&中国互联网经济研究院副院长、中央财经大学教授欧阳日辉曾这样强调大额信贷平台转型的紧迫性。网贷平台&贷财行&
&& &网贷&监管新政实施已过一周年，一年的时间，令网贷行业告别了政策空窗的野蛮生长阶段。在严监管的压力下，转型成为了大部分平台求生的唯一出路。&
&&&&转型求生存&
&&&&&必须转，不转就会死。&中国互联网经济研究院副院长、中央财经大学教授欧阳日辉曾这样强调大额信贷平台转型的紧迫性。网贷平台&贷财行&运营总监李大威也坦言：&监管形势的变化之下，大多数平台都会感到压力，但平台的转型难度更多取决于自身的业务模式，即平台早期是否能坚持借贷撮合本质、不做资金池等业务设置。&&
&&&&有些平台没能撑过转型的震荡。就在上个月末，网贷行业&带头大哥&红岭创投宣布将利用三年时间完成清盘，退出网贷市场。&
&&&&网贷平台转型成了生存下来的必经之路。贷财行运营总监李大威解释说：&在严监管之下，考虑到行业风险和行业细分等多重因素，网贷的发展被重新定位，从原先网贷被单纯的定义为提供信用增值服务的平台逐渐转变为出借方和借贷方的撮合，成为提供信息服务的中介。而能否顺利完成角色转变，成为了平台后期发展的一剂良药。&&
&&&&用大数据提升平台风控实力&
&&&&在平台转型之际，平台的安全性被大大关注。大数据时代，数据的价值不言而喻。风险管理体系由大数据数据模型和人工审核交叉验证组成，降低了人工审核成本，审批效率大大提升。贷财行风控总监邹洋表示贷财行引入了大数据作为补充，最大可能地搜集数据来验证有效性问题。&
&&&&据有关数据显示，目前有征信记录的人只占总人口比例的20%至30%，剩余的70%至80%人口都是没有征信记录的。如何判断这些人的信用情况是网贷平台面临的重要挑战。对此邹洋表示：&大额企业类资产方面主要需要做的是深挖，将相关联的信息用现场尽调的方式进行发掘、关联、解读和辨别。而对于零售类，特别是小额分散类资产，则需要从真实性、道德风险、信用风险等层面来管控。所使用的信息可以来自交叉验证的渠道，特别是针对缺乏信用记录的客户，单纯依赖征信报告无法起到作用。&&
&&&&贷财行一直以来非常重视数据的作用，邹洋补充说道：&基于海量多源数据的更多判别元素对行业和平台的影响很大，特别是在欺诈风险管理上，大数据对行业有突破性的帮助。通过信贷中央数据库等权威数据的建立，平台在资产甄选、风险把控上做得更加规模和精准，也能实现更多更好的业务撮合模式。&&
&&&&现阶段，网络借贷的模式创新仍然趋于保守，要通过大数据风控向传统金融无法触达的长尾群体渗透还需要漫长的一段时间。但随着行业在大数据、区块链、云计算等新兴技术的不断发展和应用，相信未来会有越来越多的平台走向大数据风控领域。
编辑：mitiplus
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大数据风控
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