2017年12月发布的《关于做好P2P网络借贷风险专项整治整改验收工作的通知》，要求P2P网贷平台不得采用“超级放款人”模式，对于不少有车即放款的车贷平台来说，放贷速度明显下降，业务规模也受到影响。 不同车贷平台的应对表现 P2P车贷平台业务模式比较单一，基本上都是车辆抵质押贷款，行业内同质性现象比较严重，二抵、三抵现象更是屡见不鲜。 由于有车辆作为抵质押物，因此车贷平台对事前风控的重视程度并不高，不少平台更注重贷后的催收。也就是说，一旦发生坏账，车贷平台可以在第一时间对抵质押车辆进行处置变现，保证借款项目的正常还款。 以图腾贷为例，根据平台官网公告显示，2018年平台将布局汽车全产业链金融，4月图腾贷已经与四川即有汽车服务有限公司达成战略协议，合作推出“以租代购”产品，相比于汽车抵押贷款，以租代购的风险更为可控，用户可以选择按照车辆残值购买或者把车归还给汽车租赁公司 第四，车贷平台向其他业务转型，面临的困难不小。个人信用贷款相当考验平台的风控水平，如果平台风控能力较弱，则很可能导致坏账率失控。
p2p.jpg 以下为原文： P2P网络贷款(“peer-to-peer”)为中小企业和个人提供了便利的融资渠道。近年来，随着互联网金融的逐步发展，P2P网贷已成为时下炙手可热的互联网金融新模式。 目前P2P网贷面临的最大风险是信用风险，信用风险已经成为P2P网贷行业发展的主要瓶颈，而借款人信用评估则是降低信用风险、提高企业风险管理水平的决定性因素。 国内外关于P2P网贷借款人信用评估方面的相关研究主要是从评估指标和评估方法两个方面进行探讨的。 因此，虽然目前应用于借款人信用风险评估的指标多达几十种，但是除了少数针对借款人个人信息的指标相同外，不同P2P网贷平台采用的其他指标都不尽相同，在研究信用风险问题时，由于采用的指标不同，给出的结论也不尽相同 DKHadoop.jpg 基于上述原因，本研究应用大数据技术，建立借款人信用风险实时监测模型和风控方案，为P2P网贷平台借款人信用风险评估提供大数据架构参考。
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2016年上半年，人人贷借款成交金额同比增长44%，这和人人贷WE理财大数据的完善风控体系和小额分散的风控机制不无关系，而陆金所也是一马当先。 这也又一次证明：在风控方面具备完整的事前、事中、事后控制体系；能根据大数定律逐步将客户风险进行分散，最终保持总体风险可控并符合监管、顺应潮流的大平台，才是P2P行业发展的主流。 最直接的表现就是降息可为平台带来更多的资金，由此来加强风控水平，从而保障投资者的利益减少投资者的风险，这对于P2P平台及其投资者们，都是利好。 在高收益和高风险之间选择那些用户体验好、品牌实力强、风控体系完善的第一梯队平台，如在各类榜单中稳居前三的陆金所、人人贷、微粒贷等。BAT京东们的余额宝、蚂蚁金服系等，尽管利息不高，但稳妥方便也可考虑。 “中国网贷评价体系”课题组就提出目前P2P平台信披存在的主要问题有： 1、平台股东或实际控制人信息不详。 2、项目借款信息不全或不予成交前披露。
对比强烈的是，P2P网贷却在高收益与高风险的共同陪伴下，快速普及。 P2P网贷高速发展难言安全隐忧 P2P网贷利用互联网把投资者与贷款者连接在一起，通过消除中间环节降低资金流通成本，让投贷双方均可以实现利益最大化。用时髦的词说，这是分享经济在金融领域的应用。 资金层面的安全是根本，银监会王岩岫曾指出P2P平台不能建立资金池而是进行第三方托管，落实实名制，资金流透明化，与其他法定特许金融服务区分开，并且要有行业门槛，对注册资本、风险控制等方面要有一定资质要求。 ；与第三方专业机构合作进行信贷评估和审核，引入全球领先的FICO风控模型，并有对突发意外损失的代偿能力。 其中一个细分类别为债务众筹，即P2P网贷中的项目投资型，有利网是其中的代表者，通过与第三方信贷机构合作，主要面向周期短的小微企业提供小额贷款，以确保收益率。
真正的P2P平台，本身只是一个中介机构，作为一个桥梁，连接借款人/机构与出借人（投资人），撮合双方的交易，从中收取一定的管理费用，承担部分审核风险的工作。 按照标准的P2P模型，交易是点对点的，应该是投资人自己决定投不投借款人，投了之后，钱一旦要不回来，风险应当自己承担，平台作为撮合方，可以协助追讨，但本身不对投资风险进行兜底。 以上为存在明确风险的真实收益率，童叟无欺，且往往有真实资产做抵押风控，出事也是小概率事件。 一个典型的庞氏，持续了20年，金额500亿美金的麦道夫骗局，让华尔街大佬疯狂的投资产品，年化收益是多少？ 资金池的好处是，作为平台方，拥有对资金的绝对掌控和分配权，这样可以玩出一系列超越经济规律的操作，最基础的就是用新投资人的钱还旧投资人的钱，不需要考虑标的物的风险。 大家换了更多的壳公司，继续放高利贷。 但我说了，血馒头，吃不长了。 警方打击高利贷套路贷的决心是非常强硬的。 这次，警方的重点打击对象，不再是那些壳公司和贷款超市，这治标不治本。
随着业务的扩大，Lending Club现在的风控技术逐渐成形。目前Lending Club通过借款人的FICO（普通信用分）得分、负债收入比、信用记录等数据来筛选贷款，并为每笔贷款确定利率。 为什么Lending Club可以为每笔贷款精确地定价，正是因为它掌握了先进的风险控制技术和大数据。用这家公司CEO Renaud Laplanche的话说，他们致力于“数据的民主化”。 Lending Club与其他借款方式的比较——推荐值大于70%哦~ ? Lending Club能给贷款人很好的回报。 ? Lending Club有很好的风控体系。 ? 可以做很精确地投资管理。 Lending Club的7个投资亮点：以改变银行体系为目标，广阔的市场机会，对借贷两端的强大价值，专有的技术平台和复杂的风控模式，重要的线上市场，网络效应，吸引人的金融模式。 以上形式中，除了交易费用是中国P2P网贷公司主要的营收来源之外，另外两类服务上收费前景广阔。
，谁才能胜出呢，我们今日不妨从手机app贷款（b2c）、传统贷款、P2P、中各举一例对比分析，看看行业发展如何。 正如唐侠所言，借款仍是金融，金融的关键在于其风控系统，尤其是信用风险模型的精准度。也就是说征信和风控体系是决定他们能走多远的核心因素。 飞贷索性搭建了称为”天网“的风控系统和“智能反欺诈系统”，天网用于防范潜在不良客户，甄别信誉良好的客户，从而实现快速搭配不同的贷款额度和费率。 征信风控体系要不断打磨验证，完善再完善。 最后，要学会专注，不能身兼数职。 也不可有“一招鲜、吃遍天”的妄想，移动互联网贷款行业的健康发展不是一家独大，也不是标准化模板化的生搬硬套或“一刀切”。移动互联网贷款正在等待更加个性化针对性的征信体系和行之有效的风控体系。
P2P市场为“网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。”[2]利率决定一般是平台决定借款利率或者贷款人自主决定，这里我们假设是贷款人自主决定。 在去中介的P2P市场，对于借款人，在信息中介机构提供的信息基础上，如风险等级评定等，独立决定该利率是否与承担的贷款人行为不确定性风险相一致。 ◆ ◆ ◆ P2P市场匹配撮合算法的优势与可行性 最简单的模式，分析借款人风险承受与偏好等级，分析贷款人风险等级，相互匹配，效果可想而知，并不能如意。 关于匹配模型，首先容易想到的是参考推荐系统模型，即借款人为User，贷款项目为Item，样本集为历史P2P成交记录，并且以贷款期限起始日期关联市场信息，成交记录为正样本，通过模型推测当前市场信息条件下借款人为贷款项目贷款的可能性 也许借助于大数据以及相关算法，可以为该笔P2P贷款匹配那些有一定经济基础的音乐爱好者，他们也许乐意分担了她的风险。 金融的核心功能之一是对经济风险进行定价，从而增加流动性，促进社会资源更优化分配。
在监管实践中，2017年银监会也通过一系列措施防控重点领域和薄弱环节的风险，消费金融领域主要表现在房地产金融领域和“现金贷”领域。 2018年开年，银监会重申了这种防控风险的态度。 在1月25日至26日的2018年全国银行业监督管理工作会议中，银监会提出2018年的工作之一是要努力抑制居民杠杆率，重点是防控居民杠杆率的过快增长，打击挪用消费贷款、违规透支信用卡等行为，严格控制个人贷款违规流入股市和房市 这种现象大概率受到“现金贷”业务迅速发展的影响，诸多P2P网贷平台在为小额在线短期消费贷款提供线上理财资金。 从主观因素看，部分平台抱着一夜暴富的心态进入市场，风控缺位，扰乱秩序。 整体情况是各平台面临借款人信用审核等风险管控难题，这使得高费率与高风险共存，多头负债严重，不当催收屡屡出现。 《通知》指出各类机构应坚持审慎经营原则，全面考虑信用记录缺失、多头借款、欺诈等因素对贷款质量可能造成的影响，加强风险内控，谨慎使用“数据驱动”的风控模型，不得以各种方式隐匿不良资产。
2、小额贷款有限公司/小额贷款股份有限公司，是民间借贷市场比较活跃的主体，从数据上来看，小贷公司对于个人的借贷风险控制较好，在小贷公司参与的借款活动中，同时涉及自然人和公司（例如自然人借款公司提供担保） 借款风险控制较差，达到了65.7%，高于涉诉自然人26.2%占比。 而根据银监会《关于小额贷款公司试点的指导意见》，明确规定：“小额贷款公司不得向股东发放贷款。”由此，小贷公司在将来借款争议风险较大，小贷公司将面临重新市场洗牌。 由此可见，银行是借款合同纠纷特别是金融借款合同纠纷的基础数据，银行面向自然人的借款合同争议多发，在借款风险控制上存在难度，特别是对自然人贷款后违约风险的监控，目前没有行之有效的防控方案，大数据实时监控或许是值得考虑的贷后风控方案 在金融风控资源有限的条件下，避免争议实现无讼仍然是工作目标，各类金融机构加强重点风险人群的排查，做好贷后实时监控方是本文推崇的借款合同争议解决之道。
但这些数据在金融风控中是否有效还需验证。而从国际征信业务发展看，个人以往借贷留下的信用数据才是最有效评价信用风险的数据。 2、行业高利率覆盖高风险，即P2P借款客户通常承受高利率的模式存在巨大风险。一旦用户信息被银行或征信巨头获知，借款人就可能被拉黑，从而失去低成本获取资金的可能，或是优质客户被低利率水平的金融机构掠夺。 如前海征信联合陆金所成立了“人民公社”开放平台，为P2P机构提供流量获取、产品设计、风险控制、系统平台等服务；芝麻信用与积木盒子，点融网等展开合作。 而算话征信提出“行业保护”概念，正搭建一套专为P2P网贷服务的征信系统，服务于特有的借款人群体却是另一种的尝试。 总之，中心征信机构在做好风险管控之外，也需要注重产品创新和多元化应用，为P2P网贷建立行业信用信息共享平台，建立信用惩罚机制和信用自我优化机制，前期做好“警卫兵”后期做好“服务员”，建立社会化征信平台，
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