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大数据分析在互联网金融的应用：大数据可否监管P2P

大数据分析在我们这个时代的发展如何，看看其在互联网金融的应用就知道了。现在大数据分析，把网民的消费、支出和理财习惯倾向都分析得头头是道，以至于各大金融企业都可以准确推送和研发相关的互联网金融理财信息和理财产品。大数据分析在互联网金融的应用我们大致都有一定的了解，但是对于P2P网贷，大数据可否发挥监管作用呢？因为P2P网贷目前的发展太过浑水摸鱼，好多所谓的P2P网贷公司都是圈钱就走人，完全不管百姓的死活，要减少并压制这种形象，大数据可否监管P2P就成了很值得思考和认真对待的问题。

金融的江湖从没有风平浪静，随着“互联网金融派”的兴风作浪，连江湖的原有秩序都可能被撼动。互联网金融这一派的代表绝学是“大数据”，并以燎原之势席卷于内，叱咤风云。只要和互联网金融相关的人或者公司都在争论大数据、解读大数据。大数据之于金融固然神乎其技，但是议论者往往知其然，不知其所以然。

大数据究竟会怎样改变金融？

有人说海量数据就是大数据，可是为什么腾讯和百度喊了几个月，也没看出利用大数据做金融呢？与其说他们是大数据金融，不如说是大流量金融，只是流量变现，发挥了渠道的作用，而不是金融风险定价模型的作用。

大数据最神奇的地方在于对金融产品的革新。目前国内最有发言权非阿里莫属。据说只要是阿里体系的商家，轻轻一个键，几秒钟之后，阿里的后台就可以通过商家过去几年的经营流水，对商家做出风险定价，计算出额度，并给予贷款。金融的本质就是做风险定价，大数据这本秘笈最关键之处在于能用于金融产品的设计和创新。

抛开大数据理论，大道至简，阿里的大数据金融之所以能够成功，根本原因就两条。

其一，平台对用户有足够强的黏性。阿里系的电商，尤其是一些大卖家，一旦离开的阿里的体系就是断了自己的生计，这样的黏性让阿里的风控可以达到最好的效果。很多人把阿里小贷理解成供应链金融。不过阿里的体系相当于给电商提供了生存发展需要的水、空气、养分，正因为这种生态圈，让阿里的电商必须遵守阿里游戏规则，使用阿里提供的各种产品和服务。所以与其说阿里是供应链金融，不如说是生态圈金融。

其二，大数据要做到即时更新。阿里商家每一笔交易都在后台随时更新。任何一个卖家申请贷款，都可以根据他当时及过往几年的数据做动态数据分析，让大数据金融更精确有效。同样拥有海量数据的银行，贷款客户的信息其实不能做到即时更新，这也是为什么大数据金融让银行找不到破解之道的原因。

那么国内除了阿里就没有能用大数据做金融作风控的了吗？证监会给出了答案。

上周，证监会在上海了带走了5名基金涉嫌老鼠仓的基金经理。有趣的是，此前因相同原因落马的基金经理大多因为被人举报，要查实这些人的违规证据并不容易。但是这一次是证监会通过海量的数据分析和挖掘，找出了关联交易，在经过取证完成的监管。显然证监会在交易市场上运用的大数据分析满足了用户黏性和数据即时更新的条件，因此通过大数据做数据挖掘，监测基金经理的是否有违规行为是有效的。

大数据既然对金融监管是有效的，那能否用于今后对P2P行业的监管呢？目前美国SEC已经把P2P行业纳入了监管的范畴，英国FCA也称将在2014年完成对有众筹性质的P2P公司监管。中国如何监管P2P呢？对一行三会来说，监管的成本、取证、平台信息监测都是难题。如果按照传统的监管方法对千家P2P公司进行监管，其结果是效率低下。可是如果可以采用大数据的方法做监测和监管，人员成本可以大量降低。互联网金融的监管求解于互联网的手段，以相生相克之道运用之，显然是可行的。

我们大胆假设，今后所有在线P2P公司都把接口跟一行三会对接。一行三会可以即时调阅全部平台的经营数据和交易信息，据说证监会此次挖掘基金经理是否有老鼠仓行为，事先预设定了200个指标，那么同理也可以通过先行设定指标对P2P公司进行监管。

上周，银监会牵头，多部委召开的一场会议中，央行对P2P行业未来的发展提出了一些意见。虽然央行条法司后来澄清说并非界定红线，只是做研讨。但是不难看出央行对目前P2P行为的态度。

从央行对资金池、虚假借款人、网络版旁氏骗局的问题来看，利用大数据的方法监测P2P将非常有效，甚至于可以通过大数据来预判P2P公司未来的经营行为。预计到2013年底，全国P2P公司的一年的交易量大概是600亿，以单笔交易20万计算，全年的交易有30万笔。在这30万笔交易中存在大量用户信息和交易数据，在这种环境下，无论投资用户还是借款用户，都具有一定的用户黏性，而在所有平台叠加的海量交易数据也可以做到即时更新。这意味着困扰监管层如何对P2P的进行监管难题或可迎刃而解。

从10月初至今，网贷公司倒闭潮让各方震惊，虽然这些倒闭的公司其行为根本不是P2P的业务范畴。不过拆标、假标、秒标、匪夷所思的高利率、平台自融等行为，在大数据监测下将无处藏身。而如果某一天，P2P公司在第三方进行资金托管或存管，有没有用平台内部借款人或者虚假借款人套取资金，也会在大数据面前现形。

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