数据分析师告诉你：为什么大数据应用才是P2P平台的核心

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          为什么大数据应用才是P2P平台的核心

数据分析师告诉你

大数据应用，可以说是这个时代必不可少的一个领域或环节，说到大数据应用，互联网金融可以最需要也是最依赖的一个。谈到中国P2P网贷平台发展面临的障碍时，很多人言必称个人信用体系缺失。理由是，这使得平台难以进行线上信贷审核。他们认为，P2P的未来取决于央行个人征信系统的建立，且个人征信主要是信用记录的追溯性搜集，核心在于建立个人“信用档案”、形成个人信用报告。诚然，在美国著名P2P平台的发展历程中，完备的个人信用体系的确功不可没，但这并不是其壮大的唯一因素，个人信用报告也不应是P2P征信的全部。个人信用体系只是个人征信体系的一环，基于大数据前瞻性应用的平台征信，才是P2P平台发展的核心竞争力。

如果P2P平台的数据来源仅靠个人信用体系，就无法打造自身的核心竞争力，单纯依靠个人信用报告的信贷机构，也根本无需发展成网络借贷机构。

实际上，基于大数据的前瞻性应用，网络借贷平台有望实现两大突破，这也构成其相对传统商业银行真正的核心竞争力。

其一，网贷机构通过挖掘及时、准确、海量的网络数据，能更真实地反映客户当前及未来的还款能力和还款意愿，提高信贷服务的覆盖面。完全基于个人征信系统进行授信的个人信用报告，只能反映借款人的历史信用记录，无法反映当前及未来信用的真实情况；另外，个人信用报告只能反映拥有个人信用记录客户的信用信息，可实际上很多人在个人信用体系中没有任何信用记录，这些“漏网”的客户就无法获得融资。

其二，银行的审核严格程度与贷款便捷性往往存在负向关系。商业银行在服务借款人时，要经过较长时间进行严格的信贷审核后，才能对客户的贷款申请进行答复。而过于快捷的信贷审核流程，又可能意味着银行对风险把控不严。但网络贷款机构可通过分析客户的网络搜索记录，更真实有效率地预测借款人的借款需求，有望在强化风险把控能力的同时，提高信贷的便捷性。

互联网时代，贷款机构的信贷决策必然将越来越依赖于高频的互联网数据。在具体应用时，一定要保证有足够多的数据，数据的来源也应多样化，可来源于公检法机关、商业银行，也可来源于互联网渠道。在此基础上，更重要的是对数据进行细致精准的分析。目前，很多P2P平台缺乏的不是数据，而是对数据的恰当处理，这就需要构建合适的计量模型对数据进行有效的量化分析。

更精准的数据分析模型能极大提高平台的竞争力。具体而言，模型有效性的提高，能提高平台甄别借款人的效率，降低投资者面临的信贷风险，这样投资者对贷款收益的要求就会降低，平台也能降低放贷利率，从而推动平台规模的快速扩张。

如果说目前中国金融体系还处于“有钱的人才能借到钱，没钱的人永远借不到”的金融1.0时代，那美国个人信用体系的健全使其早已进入了“有信用但没钱的人也能借到钱”的金融2.0时代。而互联网金融企业，正引领美国进入更具前瞻性的金融3.0时代，这一时代的贷款机构能更加有效地将资金提供给具有真实还款能力以及还款意愿的个人。

换言之，个人信用体系的建立能助力中国金融体系从金融1.0时代进入金融2.0时代，大数据的前瞻性应用则可推进中国金融体系弯道超车，迈进金融3.0时代。由此看来，我国有必要开放P2P平台自身个人征信牌照的申请，以充分利用平台大数据应用的正反馈机制，提升信贷服务的覆盖面与效率。

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如果P2P平台的数据来源仅靠个人信用体系，就无法打造自身的核心竞争力，单纯依靠个人信用报告的信贷机构，也根本无需发展成网络借贷机构。

互联网时代，贷款机构的信贷决策必然将越来越依赖于高频的互联网数据。在具体应用时，一定要保证有足够多的数据，数据的来源也应多样化，可来源于公检法机关、商业银行，也可来源于互联网渠道。在此基础上，更重要的是对数据进行细致精准的分析。目前，很多P2P平台缺乏的不是数据，而是对数据的恰当处理，这就需要构建合适的计量模型对数据进行有效的量化分析。

互联网时代，贷款机构的信贷决策必然将越来越依赖于高频的互联网数据。在具体应用时，一定要保证有足够多的数据，数据的来源也应多样化，可来源于公检法机关、商业银行，也可来源于互联网渠道。

目前，很多P2P平台缺乏的不是数据，而是对数据的恰当处理，这就需要构建合适的计量模型对数据进行有效的量化分析。

个人信用体系的建立能助力中国金融体系从金融1.0时代进入金融2.0时代，大数据的前瞻性应用则可推进中国金融体系弯道超车，迈进金融3.0时代。由此看来，我国有必要开放P2P平台自身个人征信牌照的申请，以充分利用平台大数据应用的正反馈机制，提升信贷服务的覆盖面与效率。

个人信用体系的建立能助力中国金融体系从金融1.0时代进入金融2.0时代，大数据的前瞻性应用则可推进中国金融体系弯道超车，迈进金融3.0时代。由

随着企业对数据价值的认识越来越高，数据分析类项目也随之增加，尤其是近一段时间大数据时代的到来，数据分析已经是必不可少的内容。其中数据分析结果以报表形式呈现给用户，是各项目的重要组成部分。

数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。

传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。