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日志

 
 

拥抱大数据——大数据或成P2P行业杀手锏  

2014-08-31 10:15:38|  分类: 行业资讯 |  标签: |举报 |字号 订阅

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导读:据最新发布的《中国互联网金融报告(2014)》显示,截至2014年7月,P2P网贷投资的数量约为29万人,行业存量资金为337.6亿元,比2013年增长近一倍。目前成交额超过1亿元的P2P平台有30家,成交量超过70亿元,占总成交量的52%左右。预计到2014年底行业月成交额会超过300亿元,全年累计成交额将超过3000亿元。


P2P离大数据还有多远?

大数据时代对互联网上的“债主”是否意味着福音?是否只需鼠标一点,通过浏览借款人信息就能判定他是个良民,而无需忧心忡忡害怕他会跑路?P2P公司的核心竞争力是大数据么?

要说明这个问题,首先了解下何为“大数据”。大数据,顾名思义,即为海量资料的汇集。随着科技发展以及网络普及,互联网上的数据每两年翻一番。大数据技术的核心价值,不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

大数据已经进入我们生活的方方面面:谷歌利用大数据来预测美国感冒趋势,亚马逊网站利用大数据打败美国第二大传统图书零售商Border,世界连锁超市沃尔玛利用大数据来销售日用百货。那么大数据如何应用在P2P行业呢?

在P2P发源地以及发展旺盛的英国、美国,行业的发展依赖于良好的征信体系以及完善的互联网大数据环境。例如,美国最大的P2P机构Lending Club通过向征信局购买数据,找到具备目标客户,并解决身份确认的问题,然后通过直邮方式发起主动营销。这种模式使得Lending Club的风险逾期率一直在可控水平。

信而富CEO王征宇博士认为,从目前来看,由于中国征信体系覆盖不全,且尚未向P2P开放,大数据的应用更多是对征信数据的完善和补充。通过实地外访、第三方核查等多方来源建立数据仓库,通过数据分析来回答关于信贷的三个最基本问题:还款意愿、还款能力以及稳定性,从而对借款人采取相应的授信以及贷后管理策略。当逾期率高过一定的水平,大数据也能够帮助企业提前预警

  随着P2P网贷平台在中国的遍地开花,有关P2P行业的发展问题也越发引起人们关注。据网贷之家监测数据显示,截至2014年6月中旬,全国各类P2P借贷平台1184家。共有55家网贷公司出现提现困难、关闭甚至是跑路现象。


   大数据将是P2P行业的杀手锏

  P2P网络借贷平台要想实现稳健经营,建立完善的全面风险管理框架是必不可少的,可以说,风险管理就是P2P行业的核心竞争力。目前,实地调查是控制信贷风险的最关键一环,同时也是P2P公司行政成本最高的一个环节,但是随着未来P2P公司接入央行征信中心及大数据技术的发展,这一局面有望得到改变。

  日前,央行征信中心相关人士对记者表示,在政策允许的前提下,P2P将纳入央行征信体系。而多家P2P网贷公司负责人也表示,通过NFCS(具有央行背景的上海资信有限公司建立的全国首个网络金融征信系统)、P2P接入央行征信预计会分两步走,即上海资信先对网贷平台数据进行集合,为以后纳入央行征信做前期准备。

  与接入央行征信中心相比,对于大数据的应用更加引人关注,这一最新概念的运用也许将改变整个P2P网贷风控体系。据特易贷CEO周建透露,特易贷目前正在建立一个大数据库,收集各种类型借款人的信息,统计他们的逾期率、信用度、还款能力等,在这个数据库里也包含其他各种类型的数据,数据往往比言语更具说服力——“它不仅能够提高业务审批效率,降低信贷业务成本,而且能提升用户体验。大数据在行内的应用还处于初级阶段,主要有信息封闭、隐私、低维度、不完善的社会征信体系和不健康的信用环境等困境,目前的数据更多用于否决用户,还没有作为通过审批的决定因素。然而,大数据的应用将会是P2P行业竞争者们的杀手锏。”


P2P网贷平台综合利率正趋回归理性

  目前,P2P企业多分部在广东、北京、上海、浙江、四川、山东、湖北、江苏、福建、湖南、河南、江西、河北、重庆等地,其中,广东占28%,北京13%,上海10%。

  据特易贷CEO周建介绍,目前P2P行业现状是产品同质化严重、借款人成本太高、行业饱受诟病。其在参加日前的江苏互联网金融名家大讲堂活动时提到——“经济活动包括三个环节:生产制造、商贸流通、终端消费。大部分的P2P企业把市场定位在终端消费环节,走着高息覆盖高风险+高成本的道路,他们是中国利率市场化改革的助推者,也是风险定价的践行者。小额分散的方式去放高利贷是民间金融,但是市场是不可持续的,也是无法持续规模化的,可持续的信贷业务应当是满足客户的正面需求、让客户用得起,以及与客户共同成长。”

  根据网贷之家最新发布的数据显示,7月网贷平台综合利率继续下跌至17.84%,环比6月下降70个基点,整体趋于理性,与周建观点不谋而合。

(来源:网络)

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