多数金融圈内人士已经并不生疏

说起P2P，多数金融圈内人士已经并不生疏。国内现有近千家的P2P网贷平台，动辄打出高息诱人的收益率宣扬口号以及目迷五色的保险许诺。然而在这些浮华名义的背地，对于P2P的风控许多人依然是一知半解，甚至不少长期P2P圈内的资深玩家对此也是”既没吃过猪肉，也没见过猪跑”。

但是不可否定的是，作为一种跳过银行间接贷款融资模式的、一种在借款人和出借人之间直接发生借贷关联的业务模式，P2P业务的核心正在于团队本身的风险定价能力，即风险管理能力是P2P公司的核心竞争力。那么，P2P公司是如何进行风险治理的？什么样的风控平台是更为有效的呢？

职能明白的风控部门
在信贷金融领域，根据不同借款额度，往往对应的是不同的风控审批手段。从业内看，超过100万以上的借款基础采用与银行雷同的借款风控手段，实地真人考核，另外再加抵押物。而20-100万之间，可以用相似IPC的风控技巧，不典质物，但较濒临银行审核手腕，不能集中化审核，轻易导致审核尺度不一。

而P2P从实质上讲，更多应当是专注于1-20万之间的信用无抵押借款，这是与银行、小贷和担保公司目前很难笼罩的范畴，爱钱进恰是抉择专一于这类型的借款客户开发。在这种模式中，风险管理采用总部集中式的数据化风控模式，从而解决审核标准不统一以及审核职员疾速扩大需要依附长期教训积聚的问题。在总部风控部门设立方面，以爱钱进为例，主要分成三个部门：政策和数据分析部、风控审核部、催收部。
政策和数据分析部下面分成三个主要局部：一是政策制定团队，包括断定目的人群、设计借款产品准入政策、核批政策、反讹诈政策、催收政策等，并固化到决策引擎系统和评分卡；二是数据挖掘分析，对逾期客户进行特征分析、产品盈利分析等；三是数据建模团队，根据数据发掘，对逾期客户特征数据进行建模分析。政策和数据分析部的三个部门工作互相关系，工作结果是制订贷款产品政策，包括前端营销、中台审核、后盾催收的各项政策轨制。
风控审核部主要包括初审部、终审部和稽核部，主要职责是审核断定借款人材料的实在性和有效性，联合决策引擎和评分卡等对客户做出是否核批的决议。催收部依照客户逾期时光是非，分为初催和高催，主要职责是根据催收评分卡和决策引擎，对逾期客户进行催收工作。

小额分散原则
有了职能清楚的风控部分，对于以点对点借款为重要模式的P2P而言，要把持平台整体违约率在较低水准，还要保持”小额分散”的准则。
先说一下”分散”在风险节制方面的好处，即借款的客户分散在不同的地区、行业、年纪和学历等，这些分散独立的个体之间违约的概率可能彼此坚持独立性，那么同时违约的概率就会十分小。比如100个独立个人的违约概率都是20%，那么随机筛选出其中2人同时违约的概率为4%(20%^2），3个人同时违约的概率为0.8%(20%^3），四个人都产生违约的概率为0.016%(20%^4）。假如这100个人的违约存在相干性，好比在A违约的时候B也会违约的概率是50%，那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会回升到10%(20%×50%=10%，而不是4%）。因此保持不同借款主体之间的独立性无比重要。
"小额"在风险掌握上的重要性，则是防止统计学上的"小样本偏差"。例如，平台一共做10亿的借款，如果借款人均匀每个借3万，就是3.3万个借款客户，如果借款单笔是1000万的话，就是100个客户。在统计学有”大数定律”法令，即须要在样本个数数目够大的情形下(超过多少万个当前），才干越来越合乎正态散布定律，统计学上才有意思。因而，如果借款人坏账率都是2%，则放款给3.3万个客户，其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性，并且这100个人坏账比拟集中可能到达10%甚至更高，这就是统计学意义上的"小样本偏差"的风险。
对应到p2p网贷上，那些做单笔较大范围的借款的网站风险更大。这也是为什么包括人人贷、有利网以及爱钱进这些对风控请求较高的平台，坚定不做抵押类大额借款的原因。

数据化风控模型
除了坚持小额疏散借款原则，用数据分析方法建立风控模型和决策引擎同样主要。小额分散最直接的体现就是借款客户数量众多，如果采取银行传统的信审模式，在还款能力、还款志愿等难以同一量度的违约危险判断中，风控成本会高至业务模式难以蒙受的程度，这也是良多P2P网贷平台逼上梁山做大额借款的起因。
能够鉴戒的是，国外成熟的P2P比方LendingClub，以及都是采用信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体制，依据客户的行动特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。美国的专门从事信用小微贷业务的Capital One是最早应用大数据分析来断定个人借款还款概率的公司，在金融海啸中，Capital One公司也凭借其数据化风控才能得以存活并趁机强大起来，当初已经发展成为美国第七大银行。
简略点说，建破数据化风控模型并固化到决策引擎和评分卡体系，对小额信誉无抵押借款类业务的利益包含两个方面：一是决策主动化程度的进步，下降依附人工审核造成的高本钱；二是解决人工实地审核和判定所带来审核标准的不一致性问题。在海内，目前包括人人贷、爱钱进、拍拍贷都在踊跃推进数据化风控模型的建设，这也是监管层所乐于看到的。
因此，除了小额分散的风控原则，P2P网贷风控的中心办法在于，通过研讨分析不同个人特征数据(即大数据分析）绝对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决议树剖析、神经网络建模等方式来树立数据风控模型和评分卡系统，来控制不同个人特点对应影响到违约率的水平，并将其固化到风控审批的决策引擎跟业务流程中，来领导风控审批业务的发展。

最后，回到P2P的社会效益这一原点问题上，P2P网贷是为了实现普惠金融的一个翻新，它的初衷是让每个人都有取得金融服务的权力，能真正地把理财和贷款带到了一般大众的身边。P2P网贷的呈现，弥补了我国目前传统金融业务功效上的缺失，让那些被银行理财打算和贷款门槛拒之门外的工薪阶层、个体户、乡村的贫苦农户、大学生等人群也有机遇享受金融服务。而服务这一宏大的群体，如何设计平安、公道的贸易模式和遵守风控第一的准则，确保宽大投资者的权利更应成为p2p行业从业者放在第一位思考的问题。

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