2013年，被譽為互聯網金融元年，這一年互聯網金融領域內，P2P、在線理財、第三支付等各種新平臺不斷涌現，據相關數據顯示，平均每天至少有2到3家與互聯網金融有關的平臺上線，加入這個新型行業。

在繁榮背后面，隨之而來的是行業競爭的加劇，尤其是沖在互聯網金融領域的第一線的P2P行業，競爭更是激烈。P2P網貸是Peer to Peer Lending的縮寫，Peer是個人的意思，所以它是一種個人對個人的信貸模式，自2006年被引入中國以來，經過數年的探索式發展，終于迎來了2013年的爆炸式增長，據第三方統計數據，目前市場上已經存在可以統計到的平臺有2000多家。

作為互聯網金融最主要的落地方案之一，P2P吸引了越來越多的創業者和散戶投資人的入場，但是隨著近期一些負面事件的爆出，如借款人無力還貸、騙貸等，P2P模式正面臨著信任危機，對于P2P公司來說，因目前P2P平臺無法接入正式的征信系統，所以P2P網貸風控就成了一個比較棘手的問題，因此采用具有良好風控功能的P2P平臺并建立嚴謹的風控機制，不僅可以降低平臺投資人的風險，而且可以極大降低違約率，減少公司的損失。

針對如此嚴峻的情況，P2P平臺應該如何進行打好這場風控的戰役呢？個人認為，需做好以下三點：

1、選用具有優秀風控功能的軟件平臺；

2、建立嚴謹的風控管理體系；

3、招聘有風控經驗的從業人員或對現有員工進行風控意識及技能培訓。

戰爭之中，除了士兵將帥和兵法之外，最重要的就是武器裝備了。對于P2P公司而言，軟件平臺就是武器，當選用一個好的軟件平臺時就已經有了百分之三十的勝算。

在鼎信華銘的P2P網絡平臺中，針對借貸過程中各個階段的風險控制分別進行了科學實用的設計。

現我們簡單的說一下，鼎信華銘是如何作對客戶進行科學評級的。客戶的違約風險包括兩個：還款意愿和還款能力。還款能力審核主要通過可驗證的個人可支配收入和每月還款金額的比較來進行，還款意愿的影響因素包括年齡、從事行業、婚否還是離異、租房還是自有房、學歷等等因素，甚至不同星座、血型的人，其還款意愿都是不一樣的，如何根據個人的不同行為特征等數據來建立評分卡，判斷其還款概率，是風控的核心內容。決定還款意愿的主要因素是客戶的違約成本，舉個例子，你借給一個客戶10萬塊錢，他可能不會因為這10萬塊錢而跑路，因為他的跑路成本，從新建立生活圈子，從新找工作的成本不止10萬。但如果你貸給他100萬或500萬，他可能就真的跑掉了。另外，大家可能覺得收入高的人還款可能性也大，其實實際情況剛好相反。因此風控的核心方法在于，通過研究分析不同個人特征數據（這就有點類似大數據分析，因為一個人可以分析的維度超過5-600個，而美國的ZestFinance甚至稱其分析維度超過4000個）相對應的違約率，通過非線性邏輯回歸、決策樹分析、神經網絡建模等方法來建立數據風控模型和評分卡體系，來掌握不同個人特征對應影響到違約率的程度，并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。

根據于此，鼎信華銘使用了IPC(Internationale Projekt Consult)的信貸技術的思想，在借鑒了國內一些商業銀行的評分模型的基礎上開發出一套科學嚴謹的評估模型，把個人客戶分為三類：城戶、農戶、工商戶，對應不同的評估模型。對公客戶按規模與行業關聯，分為四類：大型、中型、小型、微型，對應不同的評估模型。系統可以根據填入的客戶資料，自動抓取關鍵信息，通過匹配對應的評估模型，對客戶進行評分。在貸前調查階段，使用系統中的等級評估功能，快速對客戶質量進行認定，一方面可大大減少客戶工作量，另一方面通過直觀的數據可以清晰的對客戶質量進行把控，當我們把客戶的情況調查清楚，才能把風險把控做到最好。

除了軟件平臺的正確選取之外，公司自身風控體系的建立及人員素質也是不可或缺的，在此就不再贅述。相信P2P公司如能解決好風控的問題，便可逐步贏得客戶的信賴，便能在眾多P2P公司的競爭中脫穎而出，做大做強，更好地為國民經濟做貢獻。