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名称大小下载信而富股价单日暴涨33%，10月涨幅接近60%
中金控（）：信而富股价单日暴涨33%，10月涨幅接近60%
10月11日，美股上市的中国P2P平台信而富股价单日暴涨33.08%，报收于10.46美元/股，盘中曾一度高达10.52美元/股，创下自4月28日上市以来的股价新高。
此前在7月时，信而富的股价也经验了一次拉升。6月30日信而富股价报收于5.72美元/股，7月19日信而富股价报收于6.96美元/股，涨幅高达21.68%。但在今后的2个月内，信而富股价走势一向处于横盘震荡的状态，每股单价在6.07美元至7.06美元间波动。
进入10月后，信而富的股价迎来了“腾飞”之势，并创下股价汗青新高。相较于9月29日收盘价6.59美元/股，避免今朝，信而富股价涨幅已靠近60%。参照7月股价上涨的环境来看，本次信而富股价大幅上涨的缘故起因，或者与将要宣布的2017年度第三季度财报有关。
根据Q2财报表示，信而富2017年第二季度净营收1520万美元，同比增添9%；净亏损1350万美元，相较于客岁同期的净亏损590万美元，亏损局限有所扩大。
在运营方面，避免日，信而富平台累计借钱人达270万人，累计笼络买卖营业笔数达2000万笔，一再借钱人占比为72%；二季度笼络借钱买卖营业总额7.21亿美元，同比增添244%。个中，笼络的现金斲丧类借钱买卖营业额同比增添431%至6.38亿美元，笼络的糊口方法类借钱买卖营业额为0.83亿美元。且初次实现现金斲丧类借钱的毛收入高出糊口方法类借钱。
与此同时，作为中国首家美股上市的P2P公司宜人贷(YRD)昨日股价也收成了4.01%的上涨幅度，报收于48.80美元。而且，通过k线图我们可以看出，宜人贷股价一向处于波动上升的走势，进入10月以来，宜人贷的股价涨幅也高出了16%，并在10月10日革新了上市以来的股价新高，每股单价高达50.59美元。
其它根据调查发明，信而富股价走势与宜人贷上市之初的走势略有相似之处。二者在上市之初股价走势都不理想，更是一度跌破刊行价，在触及底部之后，二者的股价才逐步回升。对比刊行价10美元，宜人贷在不到2年的时刻内，股价已经实现了近5倍的增添。不过，将来信而富可否复制宜人贷的股价走势仍有待调查。
继宜人贷、信而富成功上市之后，克日互金规模内的上市动静频仍传出，个中众何在线9月28日成功登岸港股，刊行价59.7港元/股，股价曾一起飙升至97.8港元/股。除此之外，网贷，和信贷和趣店也已向美国SEC递交IPO申请，不过详细的上市所在还尚未明晰。
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信而富欲救中国5亿信用弃儿：大兵还是大鹏
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从&现金贷&到明确定义的一个5亿爱码族，信而富缓缓打开了一个巨大的蓝海市场，它不但能提升估值，坐实独角兽角色，在巨头林立却壁垒多多的市场，发挥技术突破力与开放平台的价值，引领新一波创新。 一家总部位于上海的互联网金融企业，要拯救中国5亿信用&弃儿&，覆盖一个全球最为庞大的消费信贷市场。 这公司名叫信而富，总部位于上海。它为这5亿人群起了一个很好听的名字：爱码族。 漂亮名字背后，却是一幕尴尬：这庞大群体长期生活在主流征信体系之外，像是一群信用社会的&弃儿&。它与正在倡导的普惠金融理念之间，呈现出巨大背离与反差。
在整个互联网金融市场，信而富并非巨头角色。它的野望是拯救大兵情结，还是一个煎饼侠把玩创意营销？ 要知道，这家公司去年在完成4500万美元C轮融资，根据华尔街日报报道，其欲在2016年上半年在美上市。 爱码族：庞大的5亿信用&弃儿& 信而富首席战略官王峻给出了&爱码族&命名来由。它来源于英文EMMAs，也即Emerging Middle-class Mobile Active consumers的英文缩写。显然，它带有移动互联网时代的特征。 &爱码族是成长中的新兴一族，通俗地说，就是手机控，在搜索、浏览、社交、购物、支付等等一系列互联网行为上有大量的数码足迹。&他说。
（信而富首席战略官王峻） 除了移动互联网行为特征，这个群体画像，建立在一份基于8000多人的调研报告上：多数在二、三线城市；刚进职场没几年；目前收入并不太高；多数人目前无房无车；数量庞大，整体积极向上，代表着一个国家未来的核心消费力与人才储备&& 但另一维度上，这个庞大群体，却像是一群边缘人，甚至是被遗忘、遗弃的一类。 这一维度正是中国的征信体系。
王峻披露的央行征信局信用数据显示，截至2015年10月，它覆盖的8.5亿自然人中，3.7亿有个人信贷记录，剩下的近5亿人有个人信息，但没有信贷记录。 &中国的银行以及绝大多数互联网金融企业的服务对象，是有个人贷款、征信数据的3.7亿人。&王峻说，近5亿人因没信贷记录，没信用记录，无房无车又没法抵押，征信数据不完整，你想要借钱，谁会帮你？中国金融服务无法真正覆盖他们。他们想办个信用卡都很困难。 5亿人是个什么概念？它是美国总人口的两倍。这帮&三无&青年，是没有竞争力或前途的一类么？显然不是，否则它在央行征信数据库里，一个字节都无法占据。数据证明，这近5亿人有相对稳定的工作记录、收入记录、公积金与社保数据，却没有信贷覆盖。 王峻的PPT显示，爱码族月收入分布上，5000元至10000元或1万以上占比约38%；3000元至5000元接近50%，低于3000元的约16%。能看得出，这覆盖了中国最广阔的就业群体。但就因初入职场，没有信贷记录，无房无车，导致他们成了被&遗弃&的群体。 这种局面导致中国一般性消费金融渗透率极低。
Euromonitor数据显示，美国等成熟市场，这一比例占据国内生产总值的20%以上，而中国仅占2%。 但信而富显然有着强烈的突破企图。信而富CEO王征宇博士说，这个市场是世界范围之内最大的市场，对于消费金融的发展是非常好的机会；王峻称，爱码族代表了一个庞大的消费市场，它为信而富公司的未来发展提供了一个广阔的蓝海世界，&提供了广阔的空间&。 谁&遗弃&了爱码族？ 既然爱码族有如此美好前景，为什么一个庞大的人群，长期逡巡在主流信用体系之外？谁&遗弃&了他们？ &这么巨大的市场，为什么银行没有干呢？为什么有那么多家机构，面对这个市场并没有采取一个非常踊跃的所谓&跑马圈地&的做法呢？&王征宇博士设问。 过去几年，我们看到互联网行业太多疯狂的圈地运动。2015年堪称是全球互联网业大规模整合、抢夺地盘的一年。
在面向爱码族的互联网金融服务市场，我们没看到这一幕。王征宇说关键问题在于，在中国，若想为爱码族提供服务，会有几个非常关键的挑战，足以吓阻一些主流玩家。 最大挑战是获客成本。王征宇表示，爱码族没有征信数据，金融机构要为他们服务，就需要自己搜集数据。对帮助用户获得小额贷款来说，搜集数据的过程隐含非常高的成本。 王征宇粗略举了一个线下获客的例子：在美国，到美国征信局获得1条数据或1毛钱，听起来很低，但加工后递交，电邮可能没人理，若发物理信函，1个信封2毛，1张信纸几毛，邮票几毛，加上人工成本，最终1封信发出，成本大概1.5元。而寄出后，接到信封的100人里，假如1人回复，等于150元仅获1人；200人有1人回复，等于300元仅获1人。 王征宇说，美国获客成本大概是三、四百美元，&这个数字是被证实的&。而中国一些线下机构获客成本大概三、四千元。
线上获客途径通常是通过流量，几元一个感觉不贵。但流量带来的注册用户不到1%。即便变成注册用户，借款转化率也很低。最终获客成本或高达五、六百元。 &线上获取成本是500，你怎么帮助他获得小额贷款？&王征宇说，这导致几乎银行、从业机构、互联网金融企业只做大额贷款。同等成本下，额度越高，资金量越大，成本会摊薄。 站在爱码族一边，若无奈借款，费率一定是魔咒。压力之下逾期可能性非常高，从而堆高行业风险。事实上，费率扭曲之下，还常会滋生欺诈。 &今天这个行业面临的关键问题是，由于信息不充分，特别是信贷数据缺失，要获取这些信贷数据、获取这些信贷行为的预测成本非常高，导致整个行业价格扭曲、费率扭曲，风险突显，而这样一连串的问题，使得今天中国银行没有办法迈入这5亿人的市场，P2P机构网络借贷服务也没有走入到这个市场来。&王征宇感慨地说。 那么，那些有着大数据的互联网巨头，是否有能力填补空间呢？ 王征宇表达了遗憾。
他说，中国许多互联网企业确实拥有大量客户数据，有大到世界级的社交、电商、搜索引擎平台，都在做互联网金融服务。但一个奇特局面是，它们各自的大数据，实现共享更困难。 &你无法想象一家大的互联网公司跟另外大的互联网公司之间数据共享，&他说，&数据孤岛&导致刻画一个没有信贷数据者的画像非常困难。 他透露，人民银行当初花6年才将全国银行体系数据整合一起，形成了央行指挥下的信用系统，但那是通过行政命令实现的。如果没有这层原因，时间还远。此外，互联网企业之外，还有行业数据、国企与公用事业掌控的数据。它们同样是割裂的。 这决定了爱码族不是信贷服务覆盖目标。人民银行统计数据显示，全国1万多家小额贷款公司，平均信贷额度在几千元钱的，全国&手都数过来&。 这是个扭曲局面：不是&损有余补不足&，而是&损不足补有余&。所谓数据服务、信用体系甚至异化为一种社会歧视。一个本该是普惠金融最大受益群体，最终却被&遗弃&在信贷服务的角落。 信而富拯救&弃儿&：技术、数据、开放平台 问题也来了。信而富2016年春跑到北京渲染行业难题，它能拯救爱码族么？
它有基础。它很早就关注这群体，只是没总结爱码族之名。2014年双11，它推出&现金贷&，小规模试水获追捧；2015年情人节大规模推广后，很快促成巨量笔数。截至目前，信而富平台成功撮合的借款笔数已超500万，累计借款人数超70万。这是同业很高的纪录。 信而富如何突破信用&弃儿&群体商机，实现超500万借款笔数的？王征宇首先强调了技术力量：&这个事情的最终解法，在于依靠大数据，通过技术手段突破重围。& 到底是什么核心技术？信而富硅谷大数据与创新实验室首席科学家Tommy表示，主要是PST预测筛选与ADT自动决策技术。
（信而富硅谷大数据与创新实验室首席科学家Tommy） 所谓&筛选&更多聚焦在风险过滤上。中国传统信贷数据主要考量借款人还款稳定性、还款能力和还款意愿，但主动申请的用户，存在欺诈风险。
信而富风险过滤路径如此这般：先处理数据，然后进入模型运行，最终得出用户白名单。这个过程里，信而富会从几千个维度衡量用户整体轨迹，包括统计数据、搜索数据、兴趣等。 &一旦PST预测筛选技术确定你是一个真实存在的人，并且有很高的概率是一个好人，你就会被提供一个邀请。&Tommy说，接到邀请后，会进入ADT自动决策过程，最终完成信贷服务决定。这个过程里，ADT会整合用户所有数据，同时考量借款和还款，并不断反馈信息。那些重复借款并按时还款的借款人，将能享受信用额度增加和更低利率优惠。 信而富的目标是，随着爱码阶级攀爬，未来提供全生命周期的消费信贷服务。听来完美。 但一个巨大挑战是，预测筛选与自动决策技术必须建立在海量数据基础上。一个5亿爱码族的完整画像所涉数据，没有一家机构能提供。 多维数据的渴求，对信而富商业模式有无形约束。这意味着，它必须坚持开放平台之路，否则它会面临运营危机。 王征宇坦陈信而富确实在做平台，希望跟更多合作伙伴建立战略合作。他将这种合作称为&多渠道多数据合作伙伴战略&，以整合借款人多维信息。他强调，信而富获得数据的目的，不是自己去做征信业务，而是希望借此增强自身撮合能力，提升网络贷款信息中介业务水平。这定位贯穿于整体服务中。比如信而富自身并不放贷，而是撮合资金方与借款方，凭技术对借款人做风险评估，然后将结果告诉出借人。 王征宇透露，信而富平台数据合作伙伴有三类：一类是引流伙伴，类似与腾讯QQ及百度的合作；二类是用数据进行征信评估。
目前有6家非常大的合作机构；三类是用来交叉验证的数据机构，大约20多家。
这三类加一起有几十个单位。此外，信而富还通过多种渠道、多方合作合法地收集非征信数据与非结构化数据，通过大数据运营模式、包括机器学习进行评分，然后对它们进行设计，这是信而富的核心优势。 这是一个群雄竞逐时代。信而富的数据渠道开放合作战略，可能搞定银行，但若面对一些独立从事大数据与征信业务的企业，难免出现博弈。据说信而富曾与阿里商讨合作，但对方坚持自己做。 王征宇说，中国互联网大机构确实早已独立布局互联网金融服务，而美国最大社交平台Facebook、最大搜索引擎谷歌、最大电商平台亚马逊，没有一家想起来做这块。 &你说美国机构傻、中国机构聪明吗？没有这回事。&他说，美国企业做自己擅长的，中国几乎所有大型企业都涉足互联网金融，就像当初许多都进入房地产一样，背后原因是中国&这个市场份量充分&。但大型企业进入后面临的问题与信而富等小企业一模一样。 数据孤岛割裂之下，面对纷乱格局，信而富如何最大范围地撬动数据渠道合作？
王征宇坦陈，信而富虽小，立足点却是从社会需求出发解决数据孤岛大问题，公司所能提供的价值有三条：一是增加伙伴数据价值；二是增加客户价值；三是增加客户的交易量与流量。比如一个旅游网，它的消费者资金，只够飞一次普吉岛，通过信而富的中介服务给他增加3000元额度后，他可能改飞马尔代夫。如此可增加交易量、流量及销售额。 &现金贷的利息低，低到什么程度？一杯奶茶的价格。&王征宇说。他说的奶茶的价格，是爱码族通过现金贷获得500元资金借款、一月周期的大致利息成本。 他当然没有忘记更实在的一条，也即通过技术降低获客成本。为线上获客买的流量，很多都不健康，信而富不在百度一些大型互联网平台推送广告，而是通过开放的数据合作机制，通过爱码族在移动互联网空间下的数据轨迹，利用全球先进的数据算法分析形成白名单，主动向客户推送，降低信息获取成本。节省的部分，使它能降低借款人的借款成本。 BAT们为何不能提供类似服务？这与平台有关。
譬如阿里电商客户数以亿计，有不错的回旋空间，而目前行业中业务规模最大的年交易量只有10多万，几亿客户对10几万数字开发产品，它会觉得没意义。而信而富是个全网平台，可以创造更大规模。 &在互联网行业当中，没有规模，什么都没有。它不仅把交易成本降低，也把规模做上去，这才是互联网精神，&王征宇说，互联网精神讲规模效应，信而富的价值在于，降低获客成本的同时，又将规模做了起来。 当然，信而富的开放平台也不是毫无门槛。王征宇表示，信而富自成立以来就专注于做自己擅长的事，而且金融的本质就是风险，通过大数据、技术主动选择能消除许多欺诈。 爱码族画外音：或有资本市场动作 当然，我个人相信，2016年春天，信而富跑到北京渲染爱码族以及技术驱动变革，一定有它更多商业化诉求。 2015年，当它完成C轮融资时，市场已将它视为互联网金融领域一只新的独角兽。那时，外界也已传出它将于2016年上半年赴美IPO。
在我看来，上半年似乎不是一个理想的时节，整个行业似乎都在这个周期对外渲染新思潮、新理念，推出新产品，而真正落地见到初步成效可能要到下半年。之前上市的中国曾经跌跌不休，市值一度只有2亿多美元。尽管过去7周不断上扬，并于昨一交易日达到14.87美元，但同时也创下IPO以来第二大单日跌幅12.11%，显示出一种创新不明的味道。 我将潜在的IPO话题抛给了王征宇，他似乎有意扭转了话题。 &其实作为一个创业型的机构，永远在考虑怎么样发展更好为客户服务，更好为他的员工获得利益，同时更好使他投资员工的比重获得回报，这种所谓的最好的回报或者最好的服务考虑不断的在变化，总是在寻找更好的机会，其中市场上的机会自己可以控制，有一些自己不能控制。&他说，比如说发展速度、节奏怎么把握，这可由自己控制；而做一件事，能否获得资本市场追捧，这个不是信而富所能控制。 他强调，信而富考虑问题一直立足业务本质，公司核心竞争力除技术之外，就是对行业本质的深刻理解，比如行业本质是要降低获客成本，扩大业务规模，做对这两条，信而富就走对了路，资本市场怎么操作、怎么看不是他要关心的。
不过，在我看来，2015年的&现金贷&的推出，可以说是预测筛选技术首度在中国大规模实际应用于授信决策，堪称中国互联网小额信贷信息服务领域最具勇气的创新。此次2016年春信而富公布了500万借款笔数，并明确定义出一个5亿人的爱码族市场，显示出这家公司在度过15年历程之后，开始真正大规模展示以小搏大、撬动一个庞大利基与长尾市场的平台化能量。 我认为，这次明确的信号，有望进一步提升信而富的价值，坐实它的独角兽角色，在巨头林立却壁垒多多、沟壑纵横的市场，发挥技术突破力，以及开放平台的价值，引领新一波创新。 巨变开启前夜，真正突破壁垒、使能整个行业的，往往不是传统阵营，也不是撕逼成性的巨头，反而是那种具有技术气质、专注而又充满开放精神、且有时代责任感的小型互联网公司。 审视一下信而富的成立时间与主业，确实能体会到某种坚守与专注。
2001年，一个草莽时代，一切似乎都还只是一片混沌与苍茫，那时它就聚焦在风险管理，并在一个政策、行业壁垒深深的环境里不断耕耘，称得上中国乃至全球互联网金融消费信贷服务拓荒者。 它确实有一种强烈的愿景。这次在北京，王征宇针对爱码族的一段话打动了我。 &他们什么都没有，他们刚刚踏上工作岗位，他们没有拿得出来的所谓的借款记录，也没有抵押物，他们所有的就是一张白纸，对我们来说，一张白纸就是财富，就是一个人信用的开端，我们所做的是帮助他们从一张白纸的身份开始，建立他的个人信用记录&&&他说。 &一张白纸就是财富，就是一个人信用的开端&，这是非常感人的表达。无论信而富本身有多少商业诉求、PR诉求，我认为，面向爱码族的服务，都事关一个庞大群体的尊严以及一个社会的公平。信用&弃儿&爱码族，其实才是未来10年中国最具消费力与创新的群体。&
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P2P征信：信而富的大数据试验 面临较大挑战
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　　(中国电子商务研究中心讯)当谈及如何用大数据进行P2P征信时，P2P平台&信而富&CEO王征宇举了这么一个例子：美国最大的P2P平台Lending club，曾尝试通过用户在Facebook上的表现来确定其信用度，结果遭遇惨痛的滑铁卢。之后，Lending club转而向美国征信局这一传统机构获得数据，平台上的坏账率随之下降了许多。　　&这个例子表明，P2P征信不能想当然。&王征宇称，&社交网络上的互动，并不能很好地反映用户的金融信用。&　　Lending club的教训，放在国内的P2P公司身上同样有效。事实上，国内大多数P2P在征信方式上都遇到了不小困惑：大数据是P2P风控领域的热词，但到底哪些数据有用，哪些数据无用，又有哪些工具能让大数据的分析结果更加准确，大家心里并没有底。　　与国外公司相比，国内P2P的征信难度显然更高。目前，政府和银行体系掌握大量的基础数据，但这些系统大多是孤立与封闭的，有无数信息孤岛等待连通。而银行掌握的最重要的资金交易数据，也不会开放给P2P。这些因素，纷纷限制着P2P平台快步迈入大数据时代。　　即便困难重重，大数据对于P2P来说依然是一座金矿。就信而富来说，公司正尝试着从各种信息纬度中提炼价值，建立起一套自动化的授信决策机制。在此基础上，公司通过借款过程中的不断试错，随时修改与优化原有的风控模型。　　眼下，将大数据与P2P结合，应用于风控，国内还没有成熟的案例。不过，相关的尝试从未停止。　　数据里的秘密　　眼下，P2P网贷中最核心的障碍仍是征信系统的不健全，这直接制约了P2P网贷的信用评估、贷款定价和风险管理。在尚未介入央行征信系统的情况下，许多P2P平台不得不开展线下的尽职调查。　　信而富的客户主要集中在三四线城市、边远地区及农村，很多地方甚至连网络都不具备，因此，公司采取了100%亲核亲访，来复核数据与控制风险。　　王征宇介绍称，信而富上已经成功借到款的用户大概有几十万人，出借人大约有10万人。在征信数据采集的过程中，公司对每个借款个体采集的数据项都超过1500个。通过这些数据，信而富试图回答三个问题：借款人的还款意愿、还款能力以及稳定性。　　具体说来，公司的自动化授信决策引擎，所依据的主要是三个纬度：首先，借款人在给定的一段时间内，还款的可能性是多少。第二，这个申请从根本上来说，有多大可能性是假的。换言之，也许申请人提交的数据很漂亮，但却运用了别人的名义或采用了假的数据。第三，这笔借款预测风险调整后的收益是多少。通俗来讲，就是借款人借到钱后，可以为出借人贡献多少收入。　　在数据分析时，信而富会从大量的&细枝末节&中寻找线索。比如，在1500个数据项中，公司会关注申请人的邮政编码最近12个月是否变更？关联的信用卡张数是否变化，最近3个月、6个月的信用卡消费总额、交易类别与交易次数是否出现异常等。将这些数字进行各种各样的多纬度汇总后，信而富可以完整地展现申请人在各个时间点的行为特征，并由此为贷款申请自动打分。在此基础上，公司会根据不同的借款类型、不同的地区、贷款的用途等，组成一个网状的决策机制，最后采取相应的授信策略。　　在通过大数据进行信用分析与风控方面，美国P2P平台的做法同样值得行业借鉴。创立于2010年并连续获得投资的美国公司ZestCash，正是把那些被忽略的数据激活了。　　比如，在浏览ZestCash网站时，用户在网站的所有操作就像表情一样传递到它的后台。停留时间、填表时间、填写过程，反映出的心理活动可能是踌躇，也可能是对文字的识别能力、受教育程度等。这些都被ZestCash记录在案，并成为信用评分的变量。此外，用户是否拥有一些健身俱乐部、读书会的卡，也将作为参考。　　按ZestCash的说法，其决策模式是在进行大量个体数据运算的同时，做出贷款决策。这个模式将从原始数据中收集数千种变量，接下来，建模计算找出这些数据之间的关系，将其中有效的变量转化成最有用的数据。这其中，模型的建立至关重要，&如果你的数学模型错了，数据便没有任何意义，或根本就是误导&。ZestCash的创始人Douglas Merrill表示。　　试错与创新　　事实上，在数据采集完成后，简单的技术分析并不能解决&还款意愿、还款能力以及稳定性&这三个问题。在目前的征信体系中，P2P平台需要通过建立模型以及目标变量，不断模拟研究数据与信用行为之间的关系。在不断地放贷中，P2P公司也需要根据本土化的变量因素进行调整，来优化信贷模型。　　举例来说，人们通常认为，手机用户的开户时间越长，手机号码从不改变且经常使用，就是稳定性的标志。但在王征宇看来，这其中仍有许多不确定的因素。&手机号用多少年算长？是两年还是三年，或是十年？&他说道，&每个公司通过测试都会有不同的结论。&　　信而富的做法是，针对使用一年、两年、三年、五年号码的手机用户分别作一些测试，通过这些用户的借款行为不断进行总结。&假使我们发现，使用手机号少于三年零两个月的用户贷款风险较高，过了这个点后风险率显著下降，那么三年零两个月这个数字就是信而富的授信标准，也是公司的核心机密。&王征宇称。　　与此同时，这个数据并不是一成不变的，&如果放贷两万对应的是三年零两个月的手机账龄，那么放贷三万、四万呢？是否还是相同的账龄呢？这些都需要通过长时间的测试来得出结论。&　　在他看来，不断试错应该成为P2P公司的一种理念和文化，一旦形成了核心的数据测试和分析能力，那么也就建立起了竞争的门槛。&其他公司要模仿，绝对不是抄袭一个数字那么简单，因为里面的变化是层出不穷的。&　　在基于大数据的分析和使用上，P2P公司显然还能做得更多。一位P2P从业者称，一些公司甚至可以做到客户还没有想到要融资，但P2P企业已经推算出他在什么时间节点需要资金周转，提前向其推送融资的服务方案。　　打个比方，一个借款人在P2P网站的借款时间是8月，但通过计算可以得知其资金周转其实发生在6月，再分析数据后得知是5月的货物滞压造成的。那么在贷后服务中，P2P网站就会了解贷款人的经营情况，进一步分析可能造成其下一次资金周转的时间，并提前制定贷款方案。　　这些工作看似简单，但实际操作中需要根据借款人的年龄、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，最后计算出合理的借款额度、利率和还款方式。这种预测和分析背后都离不开大数据的支持。尽管这样的案例目前还很少，但完成后的反响似乎不错。　　信而富也尝试过利用数据分析将不同类别的借款标的与不同风险偏好的出借人做匹配，帮助双方找到最合适的投资对象与出资人。但尝试后发现，国内目前还没有基于&风险收益&的土壤，大部分出资人仍青睐低风险、刚性兑付的模式。这种情况下，这项创新目前只能被暂时搁置。　　不要迷信大数据　　眼下，国内越来越多的P2P平台试着依靠大数据建立信用评估体系。以阿里巴巴为代表的大公司，也纷纷涌入这个领域。　　阿里推出的招财宝，本质就是P2P平台，一方是个体工商户、淘宝商家等小微企业，另一方则是淘宝与共同拥有的3亿用户。在这些用户中，不少人有着较强的理财需求。相对于其他平台，招财宝的优势在于掌握了投资方与融资方的信用和交易数据，在客户群体上更有针对性。　　此前，阿里巴巴已经针对平台上的卖家设立了小贷公司。据悉，在对商户的历史交易流水进行分析和定量后，阿里小贷的坏账率由最初的10%下降到了1%左右。　　即便大数据能帮助企业预测及控制风险，但不得不说，大数据并不是万能的。　　王征宇指出，用数据来驱动决策的思路没错，但实际情况是，数据采集得越多，审核纬度越多，风控流程越复杂，而由此带来的&数据噪音&也越多，模型越失真。　　&你会发现有的数据很有用，有的数据帮助不大。但你只有掌握了全部数据后，通过分析使用才知道哪些数据有用，哪些没用。&他说道。　　在信而富设置的上千个数据纬度中，实际有用的数据可能只有100个。况且，不同数据纬度间的逻辑关系，也很有可能产生冲突。这些都是大数据在实际应用中遭遇的困境。　　有业内人士称，基于全部数据的风控模型几乎是建立不起来的，就算建立起来，通过该模型验证的也极可能是人格完美的人。事实上，小微企业主通常会有缺陷，一些待人接物态度不佳的企业主，很可能信用良好，因为他有议价权。相反，一些待人接物很礼貌的企业主，实际金融信用并不好，他可能是为了获得贷款，而表示出良好的态度。　　值得一提的是，不少P2P公司将用户在微博、Facebook等社交网络上的数据作为信用的参考依据，但这么做很可能会产生误导。首先，互联网上的人性是被放大的，许多人在现实中不敢说的话，在网络上却敢说。现实中内向的人，在网络上或许会很外向。换言之，社交网络上的信息很难还原用户在现实中的信用。　　其次，社交信用并不等于金融信用。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。　　王征宇并不讳言，数据分析的过程中，算法和建模的难度很大，而既懂技术又懂业务、知道如何把数据转化为商业洞察力的人才，国内几乎没有。&这种情况下，要将大量的数据转化为实际应用，我们的速度还不太跟得上，这是我们当下面临的最大挑战。&（来源：21世纪经济报道 文/黄锴）
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