互聯網金融時代，“P2P”這一名詞越發頻繁地出現在人們的視線中。即使本職工作與金融毫無關聯的人群也通過各種媒體渠道聽說了P2P，在普通人模糊的印象里，不知從何時起P2P就這樣隆重登上了人類的世界舞臺。

什么是P2P?

廣義來說，P2P泛指互聯網金融，是指借助互聯網、移動互聯網技術的網絡信貸平臺進行理財行為與金融服務。更具體地說，這是一種將小額資金聚集起來借貸給有資金需求人群的一種民間小額借貸模式。

近幾年來，加入到P2P行業的公司可謂是前赴后繼，人人都想從中分一杯羹，借助互聯網金融之強勁勢頭賺得盆滿缽滿。作為借貸雙方的中間人，平臺看似好做，但想做長做久，占據住市場份額，不在大資本沖擊與市場洗牌過程中被擠出去，都是互聯網金融公司需求慎重考慮與著手處理的問題。而眼下，直接威脅到P2P平臺運作的風險，更是成為互聯網金融行業發展的攔路虎。隨著風險的累積，其潛伏時日越久，危險系數就越高。一旦爆發，甚者可直接毀去一個原本看似成功的P2P平臺。

我們中國人有句老話，人無遠慮，必有近憂。無論是做傳統金融，還是互聯網金融，對于風險的關注度都不可有一日松懈。從網上數據來看，2014年出現倒閉、跑路、提現困難問題的平臺高達287，比2013年增長了282.67%。而今年這一現象更是急劇爆發，僅上半年出現問題的P2P平臺就已經達到了372家，超過去年的全年總和。這一數據十分驚人，平臺出現問題，除了本來就打算非法集資撈一筆就走的不法分子外，絕大多數都是在風控方面出了不可挽回的惡劣局面，以至于壞賬頻發，資金鏈斷裂，流動性喪失，最終不得不慘淡收場，退出互聯網金融的百家爭鳴舞臺。

如此看來，未雨綢繆已成必行之舉。那么如何處理好互聯網金融的風控問題呢?

大數據時代拯救P2P風控?

事實上，幾乎每一家正規經營的P2P平臺都有自己的風控手段，但結果卻是平臺依然頻出問題，似乎這些風控措施并沒有起到作用。究其原因，或可歸結為是這些風控手段并沒有被體系化，而顯得有頭無尾、支離破碎。有的公司重視擔保而輕視追索，沒有將貸前、貸中和貸后的風控緊密聯系起來，這樣就令每個環節都出現了漏洞，漏洞環環相扣，倒反而把公司鎖死，以至于隱患一旦爆發，就是慘淡收場的結局。

到目前為止，將P2P風控與大數據結合起來，成為了一種非常受到推崇的觀點。隨著我們的世界進入到大數據時代，互聯網金融行業似乎也不可避免地應該吸收進這一方法，來降低P2P平臺運營過程中的風險，從而將其真正發展起來。

樂觀來看，借助大數據技術建立全生命風控體系，是解決征信的有效方法。阿里小貸和證監會無疑是通過大數據成功做好風控的范例。阿里小貸通過賣家海量的交易信息和流水，完成對商家的授信。而證監會則是通過海量的交易信息挖掘出關聯交易，捕捉老鼠倉的基金經理。二者都是借大數據之力吃到甜頭的典型。

如何降低風險?那么肯定是要盡量杜絕壞賬，而這就對貸前風控有了非常高的要求。大數據所提供的正是在貸前對貸款人的風險評估依據，從而給不同客戶進行信用評級，以此來避免壞賬發生。

大數據的局限性在哪里?

大數據之所以冠以“大”字，所指的是范圍廣數據多。那么多少的數據才算足夠，才能稱得上是大數據?這就是大數據解決風控問題的第一個局限性。

大數據歸根到底其實就是統計學的理念。想要收集到足夠的數據，也不單單是任何數據都是有效的，數據之間應該保持緯度上的獨立性，并且最終的數量也能覆蓋偶發性的小概率事件，那么這樣的數據才能是可用的大數據。而這正是數據收集方面的非常不容易克服的難點。

最完美的大數據應該滿足N=所有，這樣才能保證樣本不存在偏差，但想要達成這一點，基本可看做是不可能的事情。這一缺陷是大數據在收集樣本上的先天缺陷，無法通過后天手段加以克服。

第二，大數據提供的是過去的數據，但風險卻發生在未來，這二者在時間上的斷層能否通過足夠的數量與精確的預測來連接填補，這顯然是存在疑問的。簡單來說，這是個“過去能否決定未來”的問題。

一件事情的發生必然建立在一個前提基礎之上。這個前提一旦失去了當時的限制，就存在變化的可能性。如果前提已經無法被代入到下一刻分析，那么根據過去數據得出的未來結論，就失去了可靠性。這就好比我們通過數據來進行分析，要建立數理模型，但如果模型原本的常量部分發生了變動，自然無法再直接替換數據得出結果。想要解決這一問題，模型本身也要配合常量的變動而變動，做到這點同樣不易。

P2P風控如何將大數據為我所用?

在大數據存在缺陷性的情況下，如果過分迷信大數據而認為風控問題可由此一舉解決，那么就未免有些盲目樂觀了。相對于國內互聯網金融行業普遍風控缺失的狀況，國外的征信系統則比較完善。

美國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并趁機壯大起來，現在已經發展成為美國第七大銀行。

運用大數據來處理P2P風控確實具有可行性，但如何正確運用大數據仍然是個必須攻克的難題。在大數據的收集與處理方面，還屬銀行業和保險業做得最好，作為傳統金融風控，這也是可以借鑒去互聯網金融的一部分。通過大數據來建立起完整且開放的共享性征信系統是解決這個行業困境的一大思路。

中國人民銀行征信中心副主任王曉蕾就曾表示，隨著近年來金融市場的發展，一些小型金融機構的出現對征信系統運行提出了新的挑戰。為應對挑戰，中國人民銀行已經建成了通過互聯網報送和查詢征信系統的服務。“隨著平臺的進一步完善，小微金融機構有希望用更快的速度進入征信系統。同時，我們希望通過市場化程度比較高的機構，建立與P2P機構間的信貸共享系統，建立征信中心、征信系統與P2P之間的信任關系。”王曉蕾說。

在互聯網金融的時代，P2P風控始終是行業發展無法避開更不可忽視的一大重心。高頓FRM研究中心的Evan指出，想結合大數據來處理風控問題并非不可操作，但如何操作、操作效果、可信賴度也還是有待在運用過程中探索與改進。

當然，無論是互聯網金融還是大數據都是時代的產物，但也是推動時代前進的動力。筆者以為，對于二者的結合，我們有值得期待的理由。