p2p網貸大數據分析

❶ 國資背景的P2P平台是不是更靠譜

非法網貸不除， 社會 不穩，國家不安，百姓不寧，因其本身就是黑惡勢力對 社會 和百姓的犯罪，掃黑除惡任重道遠，必須徹底鏟除一切非法網貸，套路貸，高利貸，校園貸，讓 社會 恢復寧靜，使百姓盡享太平！

這個想法是完全錯誤的，網貸平台靠不靠譜可能與他的股東背景有一點關系，但也是那麼一點點關系。該爆雷的還是會爆雷，該推鍋的還是會推鍋，該不負責任的還是不負責任。

1.上市公司五糧液旗下網貸平台，萬盈金融。他的股東可是厲害，國葯集團以及上市公司五糧液。從股東背景看，兌付投資人投資款，那還不是輕松小意思？但是呢。

2.河北冀金保網貸，背後股東是經辦下屬單位河北金交所以及河北省產權市場。而且在國有政府網站頁面都有著冀金保的大幅宣傳。

3.上海生菜金融，已經被上海浦東公安局李安。運營公司融道網，其背後股東有上海科創投集團，上海國資委控股的上海儀電。

這才是冰山的一小角。企業會不會倒閉是同期基因狀況有關系，並不是說他有個靠譜的股東就可以永遠屹立不倒。

1.真國資和假國資之分。有些網貸平台的所謂國資股東都是虛假的，或者僅僅佔了一點點股份，也不參與經營，也不參與決策，也不參與管理。你讓股東負責，他何來負責之有？

2.從企業法來看，股東僅為其出資負責。也就是說如果投資企業經營不善，股東將自己的出資款虧完了，也就算付完責任了。股東如果沒有參與網貸平台自融等違法事情，那他確實不需要另外再負責任。

3.突擊退出，轉移股權。很多國企為了自身聲譽影響，在發現網貸平台出現問題之前，會將自己股份全部轉出，之後擺脫股東責任。後續追責，情況就相對很復雜。

現在政策監管已經趨向明確，在沒有備案完成之前，所有現存的網貸平台，都不能說靠譜。在備案完成之後，也只能說他們進行了合規經營。

就前幾天，廣東金融監管局 何局長 表態，未來 可能只有極少網路借貸撮合平台能開始備案，最後能通過備案那可能更少！ 不要迷信國資背景公司

1.股東背景要足夠強大！怎麼理解，就是要有錢有擔當能力，能扛得住事情。這不限於股東性質；

2.平台的合規程度極高，持續合規能力極高。怎麼理解，高配置團隊，存管要上、每一項都完全合規，不能做違規經營；

3.強大的盈利能力！還能持續盈利，那麼 歷史 虧損過的網貸平台基本上都沒有機會。

4.強大的可持續經營能力。實收資本要高，凈資本最少要5個億以上把，股東願意無條件支持，能有頂得住逾期和墊付的資金。

不要將命運寄託在擔保和股東上，要為自己的投資負責，要認真分析平台，以及適當避險。

網貸、套路貸嚴重違反國家金融法律法規，產生一系列的暴力催收、肉償、恐嚇等黑 社會 性質團伙，致使多少人妻離子散家破人亡，嚴重危害 社會 、危害百姓。堅決支持公安機關嚴厲打擊網貸、套路貸團伙，嚴查網貸、套路貸資金來源及其支持平台，還 社會 一個平安的秩序，還百姓一個幸福的生活。

不是，可以這么說，所謂的國資，要不是假的，要不和國資可能粘點邊，也稱自己是國資，要不就是出了問題，國企也和你分的遠遠的。p2p最重要的是看底層資產，是不是小額分散，這是核心，看你是不是踏踏實實做這件事，和什麼國資系，上市系，經過幾輪融資，毛關系沒有，看國資系無非是覺得出了問題國企兜底，你看過銀行買了理財，出問題，他銀行承認的？自己都不承認自己，還指望別人替你撐腰？

網貸平台存在風險，不是因為誰是股東誰會更負責，而是網貸平台基於的商業邏輯存在缺陷，隱含多個陷阱：

閉環風險管理陷阱

傳統的以銀行為中心的信貸交易，在借款人、貸款人與銀行信用中介之間構建了銀行既承擔信息生產又承擔違約風險的剛兌模式，風險負擔的責任是制度約定好的，不存在風險負擔責任在借貸雙方與中介間的邊界不清。其理由就是，銀行負責生產借款人信息就要承擔借款人違約風險。隨著金融的脫媒，銀行生產借款人信息的功能作用下降，不再具有信息生產與獨占借款人信息的優勢，銀行業的風險驟增。為此，銀行業謀求了風險向外轉移的路徑：其一，以抵押、質押與擔保等形式向借款人及第三方轉移；其二，以強化自有資本管理向股東轉移；其三，以資產證券化、衍生化等技術與工具向市場轉移，由此構建了一個開放的風險管理機制。

再看P2P網貸平台，由於平台不承擔借款人信息生產的責任，又沒有保障借款人信息公正真實的市場機制，更沒有轉移風險的出口，一旦借款人發生違約，這個風險就在貸款人、平台與借款人之間流動，構成一個封閉的環。通常情形下，平台會發現，雖然法律說，它是信息中介平台，只負責傳遞信息，但實際上，卻很難逃脫責任，因為這個閉環里風險沒有轉移的出口。

剛性兌付陷阱

當平台發現違約發生時風險轉移沒有出口後，又回歸於傳統銀行業的做法，加抵押，加擔保，加保險，加風險備付准備等各類信用保證與增級措施，等於對貸款人加了承諾。有承諾就必須兌付，因為抵押也好，擔保也好，保險也好，都是保證，風險備付就更不用說。平台如果兌付出問題，流動性風險不可避免。最後大家會發現，除了跑路，沒有他法。

大數據陷阱

金融業在產業歸類上屬於信息產業。大數據對於金融業來說是產業發展的必不可少的條件，因為從最傳統的銀行業就是因解決借貸雙方信息不暢通而生，其經營的模式就是規模經營借款人信息，可以說，銀行業的產生就是基於大數據。基於大數據，銀行知道，存款人在哪裡？借款人在何處？基於大數據，銀行知道哪些客戶需要什麼樣的服務，哪些客戶需要什麼樣的產品。基於大數據，銀行知道什麼樣的人風險最大，什麼樣的人條件最優。互聯網的優勢正是聚合大數據，為金融業的發展提供了前所未有的卓越條件。

但是，大數據聚合不等於金融行為的產生。如新浪的P2P網貸，為了聚合大數據，採取目前互聯網犧牲利潤的經營方式，一切只為大數據，以為有了大數據就有了金融業務，結果必定失敗。因為金融業務不同於互聯網業務，互聯網業務不成功最多犧牲自己的投資，沒錢了可以不玩了，不玩了沒有人會向你追債。P2P網貸不同，你是用別人的錢賺錢，且這個錢還不是你自己用，這就需要：一方面，你有為他人的錢負責的責任，另一方面，你要把錢用到能夠賺錢人的身上才能賺到錢。當錢沒用好，用錢的人沒有錢還，出錢的人問你要，天經地義。

信息中介陷阱

對於P2P網貸，明明在經營金融業務，監管當局卻不願意將其歸入金融機構隊伍，將其定位於信息中介。我猜想，監管當局的邏輯就是，我規定你是信息中介，你就不是金融機構，如果你做了金融機構才可以做的事情就是違法。而P2P網貸平台，則以拚命證明自己只是信息中介為已任，其邏輯仍然是：只要我是信息中介，就不違法。

可現實是，要做真正的信息中介談何容易。作為信息中介，要解決兩個問題，一是平台要如何保證在此公布的所有借款人信息都是真實可靠的；二是如果信息有誤，平台要如何來負責任。先看信息保證問題。為保證借款人信息的真實可靠，接入央行的徵信系統總可靠吧！但是，平台仍然會發現問題，通過徵信系統篩掉了一部分不良借款人，但違約仍然會發生，且隨著規模增大，違約概率也增大。再看信息責任問題。通過央行的徵信系統確認的借款人信息，如果借款人仍然發生違約，投資人也即貸款人應該沒話說，因為我向你公開了權威部門發布的借款人信息，投資是你自己決策的，風險發生當與平台無關。可是，目前平台公司似乎都忘記了一點，對於任何一筆借款的審查，有兩個內容，一是審查借款還款意願，即通過以往借款人守信情況的分析，確認借款人是否具有還款意願，央行的徵信系統便起到這個作用；二是審查借款人還款能力，即借款人的財務與經營狀況、融資項目的可行性及未來收益能力等，如何保證這一部分信息的真實可靠，同樣是平台必須承擔的責任。如何保證？平台會發現，不做線下調查還不行，所以，很多平台只好又回到線下。回到線下，就肩負信息生產職能，信息是平台生產的，不僅負有風險保證的責任，且互聯網平台的信息成本優勢也喪失了。這就意味著P2P網貸平台僅僅做信息中介絕對是難以維持的。

屌絲陷阱

對於P2P網貸平台的吹捧，有兩個很重要的也很神聖的理由：一是認為銀行業過低的利率盤剝了投資人，互聯網金融就是要給投資者提供獲得高收益的渠道。二是認為銀行業不願意給廣大的中小企業融資，剝奪了其獲得金融服務的權利，互聯網金融能夠讓每一個人平等享受現代金融服務。因此，P2P網貸平台就是為屌絲們量身定做的投融資平台，平台就是專做銀行不願意做的業務！

分析P2P網貸平台的生存邏輯，會發現有兩個關系：其一，P2P網貸平台，是以高於銀行存款利率的利率從銀行分流出零星分散的投資人，並將其分配給小額貸款的需求者。這等於將借貸市場上具有最大風險的融資者與最不具有承擔風險能力的小額投資人配對。其二，P2P網貸平台構築了一個次級貸市場，將風險投資模式運用於借貸交易，將零星分散的小額投資人當作風險投資人，專注於次級貸的投資。在這個生存邏輯關系中，屌絲們看似成了投資的主人，可以依據自己的風險喜好自由選擇自己的投資產品，但正因為是屌絲，他們就是奔著你的高收益來的，可是就是沒想過要承擔與高收益相匹配的風險。當風險發生了，雖然小額沒有用手投票的權利，可是可以用腳來投票，擠兌是平台不可迴避的陷阱，這也是屌絲們的力量。

只能說是相對靠譜一些，但不是絕對靠譜的，一個平台經營再好，有兩種風險是抗拒不了的，一是政策風險、二是擠兌

為什麼現在p2p這么慘，因為曾經的六千多家公司里假的太多，但是真的也不少，可是因為假的跑路的多，真的反而遭連累了。

舉個例子：因雞蛋不放在一個籃子里這句話，你在倆家公司投資了，其中一家跑了，你會怎樣？你會想盡辦法把另一家的錢拿回來即使公司還很穩定，好的公司就要面臨著擠兌，大家都來要錢導致回款慢，回款一慢大家更恐慌，另一個公司也就廢了

我認為這個行業還是很好的，但是最後不會剩下太多公司，剩下的利息也不會很高了

有幾個觀點，可供： 1,國資背景，首先想到的就是國有資產，當然實力雄厚，這點毋庸置疑。 2,平台相對來說會比較規范，風控更嚴，大多數有很高的工信力。 3,平台的品牌影響力更大，資源更多。會受到更多「穩健型」投資者的青睞。。 以上就是幾個觀點，歡迎補充。

❷ P2P網貸依靠大數據做信貸審批靠譜嗎誰能幫幫我

目前信貸都是靠大數據來做審批的。

❸ 大數據觀察:網貸人群分析

大數據觀察:網貸人群分析

把大數據引入P2P網貸，會產生怎樣的「化學反應」?關注P2P的又是什麼樣的人群?他們有著什麼樣的投資習慣?了解這些信息，你就掌握了開啟P2P網貸行業的鑰匙。
大數據服務提供商GEO集奧聚合近期通過數據挖掘的方式收集了2013年12月1日到31日期間北京、上海、廣東、浙江、江蘇5個地區429個P2P網貸網站的用戶瀏覽數據，樣本量達11906721個，分析了P2P平台上的貸款人人群和借款人人群屬性、投資習慣等。
經對比分析，GEO集奧聚合得出以下結論：
特徵1：陸金所網站的頁面瀏覽量和獨立訪客兩個指標均排名首位;
特徵2：排名前三的P2P網站用戶重合度較低，三三重合用戶百分比僅為0.3%，表明目前P2P網站還未到互相爭奪用戶階段;
特徵3：用戶主體為30-40歲中青年男性群體;其中商業人士居多，貸款用途多為淘寶經營;
特徵4：最受P2P人群關注的投資類產品是股票，最受關注的貸款類產品是銀行信貸，P2P人群與股票人群重合度最高;
特徵5：P2P網站的交易量高峰在夜晚，瀏覽量則集中在上午和晚上;
特徵6：用戶的平均瀏覽時長近半小時，訪問者對借出的關註明顯高於借入;
特徵7：P2P網站重視從搜索、財經類網站導流，貸款人引流詞多為P2P網站品牌名稱，借款人引流詞中貸款類詞彙佔1/3;
特徵8：貸款人最關注的商品是三星和蘋果手機，借款人最關注服裝鞋帽和華為手機;
特徵9：貸款人最關注的奢侈品品牌是香奈兒，借款人最關注是迪奧;
特徵10：微信是最受貸款人和借款人關注的社交平台。
特徵數據解讀：
特徵1：陸金所目前是國內P2P網貸行業人氣最高的平台。國資背景以及平安已有商譽為其聚集了越來越多的用戶。可以說，陸金所是目前中國P2P網貸行業的標桿。
特徵2：整個P2P網貸行業目前還處於增長期，行業整合尚未開始。隨著近期越來越多的國資背景公司和互聯網行業巨頭開始進軍P2P網貸，行業格局將會進一步改變。
特徵3：使用貸款業務的人群的主要是個體經營戶，而經營活動也主要通過線上渠道進行。可以看出目前網貸服務仍然存在一定的門檻：1)貸款者通常需要有一定的互聯網使用技能;2)貸款者通常對於線上支付業務有一定程度體驗和接受程度。因此，移動客戶端支付的普及將會引入更多的網貸用戶。
特徵4：對股票的追捧說明了投資人對風險的承受能力。數據顯示，使用P2P平台進行投資的人群對於風險的承受能力較高，追求收益的意願較強。在股票收益低迷時期，P2P投資產品為投資者提供了比其它理財形式更高的收益率。但是，當股票市場回暖，P2P行業可能會出現流動性不足。
特徵:6：對借出的較高關注度說明P2P平台用戶投資需求高於借貸。
特徵8：貸款人偏愛高端消費品說明貸款人消費能力較強勁，借款人消費能力較弱。
綜述：
目前，P2P平台的用戶總體中，有投資意願的人群多於有借款需求的人群。這些用戶有較強的投資意願，也同時有較強的風險意識。因此，在對平台的關注對象選擇時，他們傾向於關注公信力、聲譽較高的品牌平台。P2P平台的投資者消費能力較強，對收益的追求傾向也較強。在股市回暖時，P2P行業的整體流動性及穩定性可能受到較大影響。此外，目前P2P平台對用戶入口仍然存在一定門檻。移動支付方式的體驗普及和認可度提升可能為P2P行業帶來更多的用戶。

❹ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。版
2.證券數據分析：通過建立數據模權型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

❺ 請問一下P2P行業如何控制風險

P2P行業風險主要在於平台所屬公司的安全性。具體可查考如下

職能明確的風控部門

在信貸金融領域，根據不同借款額度，往往對應的是不同的風控審批手段。從業內看，超過100萬以上的借款基本採用與銀行相同的借款風控手段，實地真人考察，另外再加抵押物。而20-100萬之間，可以用類似IPC的風控技術，沒有抵押物，但較接近銀行審核手段，不能集中化審核，容易導致審核標准不一。

而P2P從本質上講，更多應該是專注於1-20萬之間的抵押借款，這是與銀行、小貸和擔保公司目前很難覆蓋的領域，融易理財正是選擇專注於這類型的借款客戶開發。在這種模式中，風險管理採用總部集中式的數據化風控模式，從而解決審核標准不統一以及審核人員快速擴張需要依賴長期經驗積累的問題。在總部風控部門設立方面，以愛錢進為例，主要分成三個部門：政策和數據分析部、風控審核部、催收部。

政策和數據分析部下面分成三個主要部分：一是政策制定團隊，包括確定目標人群、設計借款產品准入政策、核批政策、反欺詐政策、催收政策等，並固化到決策引擎系統和評分卡;二是數據挖掘分析，對逾期客戶進行特徵分析、產品盈利分析等;三是數據建模團隊，根據數據挖掘，對逾期客戶特徵數據進行建模分析。政策和數據分析部的三個部門工作相互關聯，工作成果是制定貸款產品政策，包括前端營銷、中台審核、後台催收的各項政策制度。

風控審核部主要包括初審部、終審部和稽核部，主要職責是審核判定借款人資料的真實性和有效性，結合決策引擎和評分卡等對客戶做出是否核批的決定。催收部按照客戶逾期時間長短，分為初催和高催，主要職責是根據催收評分卡和決策引擎，對逾期客戶進行催收工作。

小額分散原則

有了職能清晰的風控部門，對於以點對點借款為主要模式的P2P而言，要控制平台整體違約率在較低水準，還要堅持「小額分散」的原則。

先說一下「分散」在風險控制方面的好處，即借款的客戶分散在不同的地域、行業、年齡和學歷等，這些分散獨立的個體之間違約的概率能夠相互保持獨立性，那麼同時違約的概率就會非常小。比如100個獨立個人的違約概率都是20%，那麼隨機挑選出其中2人同時違約的概率為4%(20%^2)，3個人同時違約的概率為0.8%(20%^3)，四個人都發生違約的概率為0.016%(20%^4)。如果這100個人的違約存在相關性，比如在A違約的時候B也會違約的概率是50%，那麼隨機挑出來這兩個人的同時違約概率就會上升到10%(20%×50%=10%，而不是4%)。因此保持不同借款主體之間的獨立性非常重要。

「小額」在風險控制上的重要性，則是避免統計學上的「小樣本偏差」。例如，平台一共做10億的借款，如果借款人平均每個借3萬，就是3.3萬個借款客戶，如果借款單筆是1000萬的話，就是100個客戶。在統計學有「大數定律」法則，即需要在樣本個數數量夠大的情況下(超過幾萬個以後)，才能越來越符合正態分布定律，統計學上才有意義。因此，如果借款人壞賬率都是2%，則放款給3.3萬個客戶，其壞賬率為2%的可能性要遠高於僅放款給100個客戶的可能性，並且這100個人壞賬比較集中可能達到10%甚至更高，這就是統計學意義上的「小樣本偏差」的風險。

對應到p2p網貸上，那些做單筆較大規模的借款的網站風險更大。這也是為什麼包括人人貸、有利網以及融易進這些對風控要求較高的平台，堅決不做抵押類大額借款的原因。

數據化風控模型

除了堅持小額分散借款原則，用數據分析方式建立風控模型和決策引擎同樣重要。小額分散最直接的體現就是借款客戶數量眾多，如果採用銀行傳統的信審模式，在還款能力、還款意願等難以統一量度的違約風險判斷中，風控成本會高至業務模式難以承受的水平，這也是很多P2P網貸平台鋌而走險做大額借款的原因。

可以借鑒的是，國外成熟的P2P比如LendingClub，以及都是採用信貸工廠的模式，利用風險模型的指引建立審批的決策引擎和評分卡體系，根據客戶的行為特徵等各方面數據來判斷借款客戶的違約風險。美國的專門從事信用小微貸業務的Capital
One是最早利用大數據分析來判斷個人借款還款概率的公司，在金融海嘯中，Capital
One公司也憑借其數據化風控能力得以存活並趁機壯大起來，現在已經發展成為美國第七大銀行。

簡單點說，建立數據化風控模型並固化到決策引擎和評分卡系統，對於小額信用無抵押借款類業務的好處包括兩個方面：一是決策自動化程度的提高，降低依靠人工審核造成的高成本;二是解決人工實地審核和判斷所帶來審核標準的不一致性問題。在國內，目前包括人人貸、融易理財、拍拍貸都在積極推動數據化風控模型的建設，這也是監管層所樂於看到的。

因此，除了小額分散的風控原則，P2P網貸風控的核心方法在於，通過研究分析不同個人特徵數據(即大數據分析)相對應的違約率，通過非線性邏輯回歸、決策樹分析、神經網路建模等方法來建立數據風控模型和評分卡體系，來掌握不同個人特徵對應影響到違約率的程度，並將其固化到風控審批的決策引擎和業務流程中，來指導風控審批業務的開展。

最後，回到P2P的社會效益這一原點問題上，P2P網貸是為了實現普惠金融的一個創新，它的初衷是讓每個人都有獲得金融服務的權利，能真正地把理財和貸款帶到了普通民眾的身邊。P2P網貸的出現，填補了我國目前傳統金融業務功能上的缺失，讓那些被銀行理財計劃和貸款門檻拒之門外的工薪階層、個體戶、農村的貧困農戶、大學生等人群也有機會享受金融服務。而服務這一龐大的群體，如何設計安全、合理的商業模式和恪守風控第一的准則，確保廣大投資者的權益更應成為p2p行業從業者放在第一位思考的問題。

❻ 大數據分析是目前p2P行業信用評估的尖端技術,什麼是大數據分析與信用評估

大數據分析和信用評估是有一套系統，裡面有你的所有信息而且可以構建模型來判斷你的情況是不是高風險還是低風險。

❼ 大數據P2P網貸平台風控，如何控非常感謝

一、網貸大數據抄並非央行徵信報告，央行徵信報告中所顯示的數字應為金融機構上報的數字，而非央行徵信報告中的數字。貸款者的大數據是對各個貸款者平台的大數據的匯總，旨在防止借款者多頭借貸，貸款者如果不了解平台，就會存在不良的回帳風險。這樣網貸的大數據就能反映出一個人的真實狀況。

二、如果是不合規的這種類型的網貸逾期，對你的個人信用狀況沒有什麼影響，但網貸記錄將會留在網貸大數據中。從微信查找：四喜數據，查看自己的網貸歷史，網貸逾期詳情，欠債情況，失信信息以及網貸黑名單等信息，只需找到這個公眾平台就可以了。

❽ p2p網貸黑名單查詢哪裡的數據比較全面

網貸黑名單查詢的話，現在比較全面的就是這兩者：

一、央行徵信查詢
人行徵信可以說是目前最權威，影響力最大的徵信系統了。它的查詢方式分為線上和線下兩種，第一種是攜帶好本人的身份證原件及復印件，前往周邊的中國人民銀行徵信中心進行現場查詢。還有一種方法就是登陸中國人民銀行徵信中心官網，根據提示，輸入自己的姓名與度身份證號碼後，等待電子版的信用報告。另外提示，人行徵信的查詢次數不宜過多，一年知在1-2次即可，否則就會弄花自己的個人徵信。

二、網上系統查詢
現如今，市面上也有很多能提供黑名單查詢的網貸大數據系統，比如說可以通過手機微信上搜索：飛雨快查，進行查詢，就能第一時間獲取自內己的網貸大數據信用報告。還可以檢測個人網貸黑名單指數，以及進行網貸大數據詳細分析。

進入網貸黑名單後，會給我們的生活帶來極為不好影響，日後大家再次遇到經濟危機容時，也無法再憑良好的信譽獲得貸款了，所以大家一定要重視這個問題。
希望對你有幫助。