2015年的中國P2P網貸平臺依然火爆，但風險也在逐漸累積，而利用大數據進行風險評級和風險控制的美好愿望盡管理論可行，但在現實還存在諸多挑戰。
中國P2P平臺交易規模的增速，比指數增長的陡峭曲線還狂放。據易觀智庫數據顯示，中國P2P平臺交易規模2011年為96.7億元， 2014年中國P2P平臺的交易規模躍升為2012.6億元，四年間幾乎有了20倍以上的增幅。但隨著市場規模的擴大、參與P2P業務的企業數量暴增，P2P網貸平臺的亂象也由此而生，在2013年開始出現卷款跑路事件，2014年出現跑路等問題的P2P平臺數量多達275家。
雖然從P2P平臺誕生的那一刻起，幾乎所有的P2P企業都在說風控，但事實上中國P2P平臺的風控一直在紅色警戒線邊緣。陸金所傳出2.5億元壞賬雖然最終被落實在Lfex業務上，而非之前猜測的P2P業務，但讓普通投資者了解到這些P2P平臺的風險水平已成了燃眉之急，利用大數據技術來做P2P網貸平臺風險評級和風險控制，已經成了行業繼續發展必須邁過的一道坎。P2P平臺風險評級雖然不去控制風險，但可以客觀上反應P2P網貸平臺信用等級和風險控制能力，對投資者來說有重要的參加價值。
孤立封閉的數據難以形成大數據
5月11日，筆者受邀參加了“中國P2P網貸平臺風險評價體系專家研討會”，本次研討會由理財魔方（北京口袋財富信息科技有限公司）、中央財經大學中國互聯網經濟研究院、易觀智庫共同主辦，目的就是探討用量化的評價體系來評價P2P網貸平臺的風險。
據該項目執行者之一、中央財經大學互聯網研究院助理研究員趙宣凱介紹，該P2P網貸平臺風險評級體系有三個特征：第一，主要是從投資者角度出發，幫助用戶識別P2P網貸平臺的風險，為投資者選擇哪個網貸平臺提供一個科學的依據；第二，是以數據驅動為核心，通過理財魔方獨有的監控引擎獲得大量P2P平臺數據，從這些數據出發，避免人為打分和設定權重所帶來的主觀臆斷；第三,該評級從既有純客觀的統計方法，還包括主觀判斷為輔，綜合這兩個方法最終得出P2P網貸平臺的風險排名。
隨著專家學者和行業代表討論的深入，專家們對利用大數據和評級模型的探索給與肯定，但也提出了現在整個大數據風險評級諸如數據采集困難、真實性和一致性難以保持一致的現實性問題，這不僅是幾家評級機構能解決的問題，而是整個P2P行業需要克服的頑疾。
社科院金融所書記副所長何德旭教授在發言直接指出，社科院也在做P2P網貸平臺的評價體系，主觀評價體系和客觀評價體系各有優缺點，但目前用大數據做P2P平臺評價體系最大的問題就是數據。第一，到現在為止近兩千家P2P平臺的數據，估計都拿不到；第二，拿到的數據難以保證是不是真實的；第三，數據統計口徑帶來的數據不一致；第四，指標體系的選取和指標的賦值要有主觀確定，這會造成最終結果的差異性。
利用大數據做P2P平臺風險評價體系，理論上來說是非常理想的方法手段，但落實過程中需要對數據采集和清洗過程中會遇到很多挑戰。尤其是互聯網金融法律法規尚未健全的今天，P2P平臺沒有義務向第三方機構或者投資者提供關鍵的運營數據和重大項目信息披露，第三方機構只能通過網上輿情監控和公開交易信息來獲得所謂的數據，但這些數據通常都按照“報喜不報憂”的原則被人為修飾和過濾了，自然也就難以P2P平臺真實的運營情況和風險狀況，基本上只有等到蓋子捂不住了，才會爆出卷款跑路的新聞，但這時再去做風險評估，對投資者和貸款者都已經是為時已晚。但解決之道要做數據鏈的相互比對和篩選，理財魔方和易觀在采集數據時會采用直接采集和向P2P企業直接咨詢兩種方式相結合的方式，盡管目前還無法約束P2P企業的吹牛和隱瞞行為，但未來如果數據更豐富、更全面，那么數據的可靠性和評級的準確性都有望得到進一步提升。
按照理想狀態，大數據應該是不同企業、不同部門共享而成，它可以真實、動態地反映個人和企業的經濟狀況和信用等級，但目前各家企業對數據都是抱著封閉獨享的態度，而且就我觀察，大多數中小型P2P企業只有數據收集能力，而缺乏數據挖掘和利用能力。
在P2P風險控制層面，在之前采訪P2P企業中談及風控，大家都會不約而同地說用大數據來做風控，但再去細問，大多數都是語焉不詳，這既有商業機密的考量，但我認為更重要的原因是大數據挖掘的能力不足大致的，大數據真正的技術含量和價值體現在提取和利用上，而不在于對數據的占有。目前國內的數據大多處于獨立孤島，很難形成由共享而成的數據鏈和數據網，而這恰恰是大數據風控所需要的。
大數據風險評級到底有沒有真療效？
利用大數據技術來做互聯網金融機構的風險評級和風險控制，在理論上幾乎無爭議，但在實際行動中卻困難重重，大數據識別風險的現實路徑是否存在？還需要我們付出巨大的努力。
在研討會上提問環節，我對利用來做大數據風險評級和風險控制的實現路徑做了兩種路徑猜測，第一是國家主管部門利用法律法規來強制公開P2P平臺基本的運營信息，以供金融投資者和貸款者來作為選擇的依據，另一種是采用市場化的方案，誰拿出自己的數據來分享，就可以分享到量級對等的其他數據源，這有點像過去電驢和BT下載的P2P機制類似。
當向專家提出這兩種實現路徑哪一種近期更有可能實現，從專家們的回答中，我認為他們對這兩種實現路徑都很審慎。在與一位來自金融監管部門的專家私下交流時，他指出當107號文件明確了P2P歸屬銀監會監管之后，其他有P2P業務相關的部門都在等待著銀監會出臺監管細則，以避免與之發生監管規則上的沖突，而對于銀監會而言，現在P2P平臺監管還沒有非常健全和完善的國際通行標準和規范，所以其制定過程也會相對謹慎，周期也可能比希望的更長。
而P2P平臺對于信息公開和數據分享的態度也是截然不同的，相對而言一些規模較大、運行相對規范的P2P平臺更愿意分享他們的數據，這是彰顯實力的好方法；而另外一些P2P平臺運營涉嫌設立資金池等違規行為，就會對公開信息非常抵觸，所以希望P2P企業自律、自覺提供真實數據，雖然短期看還很難實現，但未來有可能是一個趨勢和方向，誰都希望把貸款放在一個公開透明的平臺。
風險評級體系首先要從完善大數據機制開始
利用風險評價體系來評定P2P網貸平臺的風險，從初衷上是值得肯定的。如中國人民銀行金融研究所李博博士所言，評級體系可以借給投資者一雙慧眼，同時也幫助監管者對市場進行梳理，評級機構有三個原則一定要恪守：第一是獨立，第二是專業，第三是公正。模型和數據都可以通過迭代更新來不斷優化，但P2P網貸評級體系的初衷一定要有所堅持，方能對P2P產業的發展起到應有的促進和警示作用。
現在不管是客觀數據為主的評級體系，還是以專家意見為主的主管評級體系，歸根結底都需要龐大的數據鏈來做做最基本的支撐，否則算法和模型再好，沒有真實有效的數據也是在做無用功。
如果要拿一把尺子去做量具，最先要保證的就是這把尺子的刻度精準。針對P2P網貸平臺的評價體系也是如此，其評級體系必須有輔以科學、完備的大數據采集、清晰、提煉和利用機制，這也是結論正確的前提和重要保證。
2015年的中國P2P網貸平臺依然火爆，但風險也在逐漸累積，而利用大數據進行風險評級和風險控制的美好愿望盡管理論可行，但在現實還存在諸多挑戰。但不管阻力和困難有多大，借助大數據做風險評級和風險控制又是勢在必行之舉，我們在征信問題落下的課必須要補上，這既是在還歷史的欠債，也是在為中國互聯網金融的鋪設未來之路，既然繞不過去，那就直面現實勇敢應對吧。
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