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P2P网贷平台征信数据缺乏背景下的风控解决方案

  • pingtaizhijia
  • 2014-06-21

 

      2013年,被誉为互联网金融元年,这一年互联网金融领域内,P2P、在线理财、第三支付等各种新平台不断涌现,据相关数据显示,平均每天至少有2到3家与互联网金融有关的平台上线,加入这个新型行业。

      在繁荣背后面,随之而来的是行业竞争的加剧,尤其是冲在互联网金融领域的第一线的P2P行业,竞争更是激烈。P2P网贷是Peer to Peer Lending的缩写,Peer是个人的意思,所以它是一种个人对个人的信贷模式,自2006年被引入中国以来,经过数年的探索式发展,终于迎来了 

      2013年的爆炸式增长,据第三方统计数据,目前市场上已经存在可以统计到的平台有2000多家。作为互联网金融最主要的落地方案之一,P2P吸引了越来越多的创业者和散户投资人的入场,但是随着近期一些负面事件的爆出,如借款人无力还贷、骗贷等,P2P模式正面临着信任危机,对于P2P公司来说,因目前P2P平台无法接入正式的征信系统,所以P2P网贷风控就成了一个比较棘手的问题,因此采用具有良好风控功能的P2P平台并建立严谨的风控机制,不仅可以降低平台投资人的风险,而且可以极大降低违约率,减少公司的损失。

      针对如此严峻的情况,P2P平台应该如何进行打好这场风控的战役呢?个人认为,需做好以下三点:

1、选用具有优秀风控功能的软件平台;

2、建立严谨的风控管理体系;

3、招聘有风控经验的从业人员或对现有员工进行风控意识及技能培训。

       战争之中,除了士兵将帅和兵法之外,最重要的就是武器装备了。对于P2P公司而言,软件平台就是武器,当选用一个好的软件平台时就已经有了百分之三十的胜算。

      某家知名的P2P网络平台中,针对借贷过程中各个阶段的风险控制分别进行了科学实用的设计。

      现我们简单的说一下,这家平台是如何作对客户进行科学评级的。客户的违约风险包括两个:还款意愿和还款能力。还款能力审核主要通过可验证的个人可支配收入和每月还款金额的比较来进行,还款意愿的影响因素包括年龄、从事行业、婚否还是离异、租房还是自有房、学历等等因素,甚至不同星座、血型的人,其还款意愿都是不一样的,如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡,判断其还款概率,是风控的核心内容。决定还款意愿的主要因素是客户的违约成本,举个例子,你借给一个客户10万块钱,他可能不会因为这10万块钱而跑路,因为他的跑路成本,从新建立生活圈子,从新找工作的成本不止10万。但如果你贷给他100万或500万,他可能就真的跑掉了。     

       另外,大家可能觉得收入高的人还款可能性也大,其实实际情况刚好相反。因此风控的核心方法在于,通过研究分析不同个人特征数据(这就有点类似大数据分析,因为一个人可以分析的维度超过5-600个,而美国的ZestFinance甚至称其分析维度超过4000个)相对应的违约率,通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系,来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度,并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中,来指导风控审批业务的开展。

      根据于此,平台使用了IPC(Internationale Projekt Consult)的信贷技术的思想,在借鉴了国内一些商业银行的评分模型的基础上开发出一套科学严谨的评估模型,把个人客户分为三类:城户、农户、工商户,对应不同的评估模型。对公客户按规模与行业关联,分为四类:大型、中型、小型、微型,对应不同的评估模型。系统可以根据填入的客户资料,自动抓取关键信息,通过匹配对应的评估模型,对客户进行评分。在贷前调查阶段,使用系统中的等级评估功能,快速对客户质量进行认定,一方面可大大减少客户工作量,另一方面通过直观的数据可以清晰的对客户质量进行把控,当我们把客户的情况调查清楚,才能把风险把控做到最好。

      除了软件平台的正确选取之外,公司自身风控体系的建立及人员素质也是不可或缺的,在此就不再赘述。相信P2P公司如能解决好风控的问题,便可逐步赢得客户的信赖,便能在众多P2P公司的竞争中脱颖而出,做大做强,更好地为国民经济做贡献。

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