進入2014年以來，社會各界關于“互聯網金融”的討論日趨火爆。而在此之前，已經有越來越多的小貸公司借著互聯網金融的東風，自設了P2P借貸平臺對接自己的小貸項目。數據顯示，與2012年相比，中國整個P2P行業實現了8倍左右的增長。
然而，P2P +小貸公司，這種線上線下(Online To Offline)結合的模式在解決小貸公司發展困境的同時也引發了諸多爭議，其中爭論的焦點來自風險防范和風險管理的挑戰。因為不管是P2P還是小貸，歸根結底都從事的是信貸業務，而信貸業務的核心就是風險控制。
相比于傳統大銀行通過大量資金投入，自建信用評級系統，進行大數據挖掘等方法解決風險控制的方式，P2P和小貸公司的風險管理手段非常缺乏，能夠借助的核心系統和技術工具也非常有限。在此，人們不禁要問，市場上到底有沒有能讓小貸公司用得起的大數據風險控制方案和方法呢？
中國P2P小貸發展迅猛
作為一個新興的、但發展非常迅猛的行業，目前在國內P2P公司已經有800多家，小貸公司更已達到成千上萬家。但同時，這些公司也面臨著巨大的風險管理的挑戰，
P2P和小貸公司的實力和背景，還遠不能與傳統銀行相提并論。絕大多數國內的大銀行、中等銀行，以及領先的區域性銀行，都可以支付相對較高的投資來做風險管理。可是P2P和小貸公司，除了現在已經成長到特別大的幾家以外，大多數的規模還都有限。他們一般都是用自己有限的資本金在運營，所以能夠用于風險管理的預算業非常少。但是，風險管理的實力卻直接決定著P2P和小貸公司未來的成敗。
總體來看，P2P和小貸行業主要面臨三個方面的風險。首先是信用風險;其次是欺詐風險的控制，比如冒用他人姓名申請貸款等;第三個是操作風險，因為P2P和小貸公司千差萬別，有不少公司由于內部的組織架構、管理體系、監控體系的原因，會面臨操作風險，這種操作風險客觀存在，需要監管不斷健全。
怎么樣能夠讓整個P2P和小貸行業有一個既承受得起的，又能解決業務根本挑戰的方式和方法，是擺在行業面前一個很現實的課題。
通過云服務和硬件工具打造更完善的用戶體驗
非常可喜的是，已經有一些專業廠商認識到P2P和小貸行業的這個現實需求，并開發了一種新的基于云服務的解決之道，讓小貸公司以容易承受的價格，并用加速的技術工具，有機會用上大數據風險管理解決方案。例如，預測分析及決策管理軟件公司費埃哲公司今年初與愛仕信信息科技(北京)有限公司合作，推出了面向P2P(個人對個人)網貸及小貸行業的風險管理云服務。
現階段，這類解決方案主要是協助P2P和小貸公司解決信用風險的管理和欺詐風險的管理。其中，信用風險的管理主要是針對借款人的還款能力和還款意愿的風險評分。因為，每一個貸款的申請進來，根據小貸公司或P2P公司所掌握的各種數據和信息，通過模型給出一個分數，這個分數顯示了這個人還款的概率或者違約的概率。
同時，也可解決申請的欺詐風險。比如一個人以李先生名義去申請了貸款，到還款期他不還，賬就都會算到李先生頭上了。這種欺詐不僅有個案性的欺詐，同時還有團伙性的欺詐，一伙人有目的去收集了各種身份信息，然后一波一波的去欺詐。申請欺詐解決方案，既針對個案申請欺詐的偵測也針對集團欺詐的偵測，它以反欺詐的評分為核心，同時通過決策引擎能夠得到快速靈活的執行。
當然，在核心應用之外，合適的工具不僅能讓大數據分析的結果更加準確，同時也能加速這一過程。其中IT硬件基礎架構在起著重要作用，而大數據分析的需求也在加速著硬件平臺的進步，比如處理器技術和閃存技術等。
大數據依靠工具的力量，同時也在促進著工具的進步，這是一個相互作用的結果。如今，從芯片制造商，再到軟件工具提供商都在向大數據傾斜。比如英特爾最新發布的至強E7 v2處理器就定位于大數據分析，提供了更快的數據處理速度、支持實時高級分析功能、相比上一代產品內存容量提升達3倍，I/O帶寬提升達4倍以實現更出色的響應能力，大大加速了從大數據中提煉價值的過程。
小結
大數據解決方案，不應該只是某些大企業才能用的起的“獨門功夫”。中小企業，乃至小微企業更應該有機會嘗到“大數據”帶來的甜頭。
以上，我們通過分析新的基于云計算、軟件和硬件架構的新技術和新工具，看到P2P和小貸公司如何借助云服務，完善風險管理、防范金融欺詐，并在更短的時間內完成大數據挖掘和分析。相信不遠的將來，P2P和小貸行業在IT技術的幫助下能更健康的發展，不僅風險控制，把壞帳率有限地控制在你的目標范圍內;還能快速自動化滿足新的監管要求。
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