第一篇：p2p风控大数据模型
搭建风控量化模型
当前，大型金融机构已被监管机构批准使用内部模型来计量风险和监管资本;中小金融机构的积极性也很高，力求借鉴资本管理高级法，调整资产组合，提高资本使用效率，推进管理流程再造，由“干了再算”向“算了再干”转变。
以上趋势令人鼓舞。我们看到，强化风险量化管理的理念正在对中国金融业提高识别、计量和控制风险的能力产生重要的影响,中国金融业风险量化管理水平正在迅速提升。
如何更好地“算了再干”?为了回答这一问题，本文谈一谈金融机构的风险量化模型。为保证风险量化模型的开发质量和实施效果，金融机构所有的风险量化模型都应该参考模型建设和管理技术行业标准进行开发、评估和文档归档。下文总结了国内外信用风险量化模型建设和管理的先进经验，全面遵循这些要求有利于模型的建设、使用、监控、审批、上线。
模型的设计
模型的设计对模型最终是否能实现其目标起着举足轻重的作用。为了保证模型的设计可以满足模型的目标，审批人员应需要关注的是从哪些方面对模型的设计进行评估。总结来说，以下方面要特别留意。
要解决的业务问题
建模人员应该用简单易懂的语言对模型要解决的业务问题进行描述。这些描述应该包括一个或多个已达成共识的业务原则或核心价值，如客户的行为、银行员工的参与度、竞争对手的动作、经济形势的变动、合规的需要、公司战略的考虑等。例如，信用卡部门要设计一个申请评分模型来测算新客户出现不良贷款的风险。这个模型在新客户审批过程的应用中，需要审批人员和客户进行沟通，手动输入一些关键的模型变量数值，在很多情况下还需要对模型的评分结果进行覆盖。这种模型在业务中的应用方式就需要在模型设计开发的过程中，考虑如何解决验证客户提供信息的真实性、员工手动输入数据的可靠性、对模型评分结果覆盖的审批案例如何进行表现监控等问题。
目标变量的定义
建模人员应该对目标变量的定义进行如下描述：明确描述目标变量的定义，并说明为何这样的定义与要解决的任务问题是相关的;明确定义目标变量的表现时间窗(performance window)和观察时间窗：例如，目标变量可以定义为未来12个月贷款出现至少一次60天或60天以上逾期的概率。在这个定义里，“未来12个月”为表现时间窗，“贷款出现至少一次60天或60天以上逾期”为观察时间窗。如果模型需要满足监管部门的要求，此定义是否满足监管部门的要求;为何选择这样的定义而不是其他定义;对定义可能产生的误解进行澄清，如定义是在客户层面还是账号层面的，定义是在观察期之间的表现还是在观察期结束的时间点的表现等。
样本的选择
建模人员应该对建模样本的选择进行如下描述：样本选择的方法，如有随机抽样和非随机抽样(有目的抽样)，其中随机抽样方法包括简单随机抽样、等距抽样、分层随机抽样、整群抽样几种常用类型;非随机抽样也称为有目的抽样，包括全面抽样、最大差异抽样、极端个案抽样、典型个案抽样几种常用类型;样本的大小，为了增强可测性和检验的准确性，应该尽量增大样本容量，但同时还应考虑可行性和经济成本;建模样本、保留样本、验证样本的划分;样本可能有的偏差，如必须通过审批的条件限制、经过客户自然流失后的样本、外部因素的变化对样本的影响如产品特征、竞争对手的策略、经济周期、季节性因素等。
分析的方法
分析方法的描述应该包括以下内容：数据获取渠道的描述，主要分为直接渠道和间接渠道：直接渠道主要指通过统计调查获得的第一手统计数据，如办理信用卡业务时客户填写的个人信息资料、当下十分流行的大数据方法等;间接渠道通常指通过查阅资料或者通过其他网站、平台获取的二手数据，如通过WIND或Bloomberg获得数据;模型的结构，根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构建各个变量间的等式关系或其他的数学结构。同时，在建模过程中还应注意细节问题，如客户的分群、子模型的架构等;建模技术，在建模过程中常用到的数学方法和计算机技术，如logistic回归、决策树、普通线性回归、分层分析、聚类分析、时间序列等;变量的处理，如变量的剔除、转换、最大最小值的设置、缺失值的处理、变量相关性的处理等。
模型验证过程
验证模型是否有效的描述应包括：随机保留样本的描述，如选取记录集中的一部分(通常是2/3)作为训练集，保留剩余的部分用作测试集。选取随机保留样本的标准、比例、特征等方面的描述;Bootstrap验证，是非参数统计中的一种重要的统计方法，在执行上常需借助计算机技术得以实现。举例来说，当总体可用正态分布描述时，其sampling distribution服从正态分布或服从t分布;但当总体不服从正态分布或未知时，我们采用计算机模拟或用渐进分析的方法更加有效;交叉验证，基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组，一部分作为训练集，另一部分作为验证集，首先用训练集进行测试，再利用验证集来测试得到的模型，以此作为评价模型的性能指标。常见方法有Hold-Out Method，K-fold Cross Validation，Leave-One-Out Cross Validation;外来样本的验证，通过外部获取的样本对已有的模型进行检验，判断模型的有效性。
模型的局限性
一般来说，模型的局限性可以分为客观的、不能加以修正的局限性和可以通过人为修正的局限性。验证客观局限性的描述主要包括：系统的局限性;模型的局限性等;验证主观局限性的描述主要包括：建模时间的规划;建模人员的配置、人员水平等;业务和数据的理解上的局限性;样本的局限性;外部因素对模型的影响，如竞争对手的压力、合规时限的压力等。
模型的进度
主要包括有限资源的有效配置，在可以利用的资源数量一定的条件下，通过调配进度使项目工期尽可能短;建模时间的规划，几个有效时间节点的把控，如是否有外部竞争或合规方面的压力而需要在短时间内完成建模等。
数据处理
如何进行数据处理，是一个非常关键的环节。对于该环节，综观国内外经验，可以从以下八个方面给予关注。
建模原数据源的描述分析
建模数据的评估主要包括：数据的获取渠道，如内部数据集市、历史数据存档、第三方公司提供的数据等;数据的样本记录数及每一条记录所代表的含义;数据的变量的个数;数据的收集时间。
模型变量的描述
模型变量的描述应该包括对每一个变量定义的准确描述及变量的值所对应的含义。定义和使用变量时，通常要把变量名定义为容易使用阅读和能够描述所含数据用处的名称，而不要使用一些难懂的缩写如A或B2等。例如:编写一个销售苹果的软件时，我们需要两个变量来存储苹果的价格和销量。此时，可以定义两个名为Apple_Price和Apple_Sold的变量。每次运行程序时，用户就这两个变量提供具体值，这样看起来就非常直观。
建模样本的大小和目标变量的分布
对此部分的描述应该包括：建模样本的大小是如何决定的;如何获得各个细度的数据记录并有效的控制成本;目标变量的分布，包括异常值、多峰性分布、负值的处理等。
数据时间窗定义
对此部分的描述应该包括：目标变量表现的观察时间：采用滚动时间窗或固定时间窗的方法;模型独立变量的观察时间;模型目标变量和独立变量数据是否有时间不足的情况，如有些样本的目标变量表现观察期不足，模型变量的观察时间不足等。
数据源有效数据的频率和缺失值处理
对此部分的描述应该包括：样本变量数据的有效频率;样本记录中有效记录的频率;某些变量或记录数据缺失的原因，这些缺失原因是否会对模型产生影响或偏差;在建模过程中，如何对数据源的各种数据缺失原因进行考虑。
建模人员应该用简单易懂的语言对模型要解决的业务问题进行描述。这些描述应该包括一个或多个已达成共识的业务原则或核心价值，如客户的行为、银行员工的参与度、竞争对手的动作、经济形势的变动、合规的需要、公司战略的考虑等
每个模型独立变量的缺失值频率;模型独立变量的缺失值是否有具体的含义;缺失值出现的频率是否稳定;有缺失值的变量在模型中的重要性及表现的稳定性;每一个变量对缺失值的处理方法，包括采用中位数、平均数、最大或最小值、最好或最坏值替代，单变量处理，多变量处理，以变量减少、建模或评分、或拒绝原因算法为目标的处理等。
变量最大、最小值处理
对此部分的描述应该包括：每个变量的最大或最小值;对最大或最小值的处理方法;处理后对这些变量取值范围的影响以及数据记录表现的影响;以变量减少、建模或评分、或拒绝原因算法为目标的最大或最小值设置;这些设置是否能防止所有可能出现的取值错误。
变量转换
对此部分的描述应该包括：单变量转换，如反正弦、对数、开方、Box-Cox等;多变量转换，如变量之间相除、相减、相加、相乘等;变量取值的划分或归成大类;变量转换的处理程序及编程方法;这些设置是否能防止所有可能出现的取值;采用Weight of Evidence(WoE)方法(该方法在生态风险评估ERA领域使用多年，能结合多方面数据给出总体风险评估)进行分栏并计算Information Value来验证。
数据的外部因素
可能影响目标变量表现的外部因素主要有：国家或区域的经济环境;宏观经济指标;产品特征;获客渠道;主要竞争对手的策略;天气因素;季节性周期因素等。
模型的选择
模型审批人员应该对建模的方法及模型的表现是否能够到达预期的目标进行诊断和评估，这是一个至关重要的步骤。从具体实施的角度而言，评估应该至少包含以下九个方面内容。
子模型分割方法
模型分割(子模型)的方法应该包括以下内容：分割优化的标准及目的：如对无数据记录的处理、模型表现的连续性考虑、变量相关性的区格、变量预测能力的区格等;选择分割的手段，如历史数据分析、CART分析、贝叶斯树等;采用分割后对模型的表现所带来的提升的数据支持，尤其要说明表现的提升足以覆盖由于分割所带来的模型复杂度增加的负担。
变量剔除
模型独立变量剔除或合并的考虑因素包括：变量缺失的频率;变量的波动性;变量组合;变量聚类，将集合分成由类似的对象组成的多个类;变量之间的相关性检验，如采用相关系数矩阵，Pearson 相关系数或者Spearman 相关系数方法;不同分割模型(子模型)变量的同质性检验，用卡方统计量验证不同子模型是否来自同一总体;变量选择的方式：如向前选择、向后选择、逐步选择等;变量的交叉验证。
模型优化的标准
对此部分的描述应该明确定义模型优化的标准，进而说明为何候选模型是最佳的选择。如果选择多个指标，应说明多个指标的选择标准，例如：KS值, 决策边际变现等。对于需要满足监管要求的模型，要将监管要求融入到选择模型优化的过程中。
模型参数的确定
对此部分的描述应该明确模型选择的方法，包括：如何确定模型的参数;如何从众多的候选模型中选择最终的模型;VIF(Variance Inflation Factor)检验，判断模型是否存在多重共线性问题，经验判断方法表明：当0
建模程序的结构
对此部分的描述应该说明建模使用的程序的结构，包括：处理原始数据的所有的程序，从开始到结束;程序是否具有恰当的标注和结构说明，如数据处理部分，变量选择部分，候选模型比较部分等;程序是否被妥善统一存档，存档是否可以被访问，程序是否可以被其他人运行这些具体备注说明。
建模程序细节
对此部分的描述应该选择一段建模程序进行评估，评估内容包括：程序的标注是否充分，程序的结构是否容易理解;变量的名称、标识是否简单易懂;容易误解或复杂的部分是否有特殊标注;程序引用的模块是否有相应的文档;程序格式是否恰当使用缩进和空格;程序的作者是否标注;在程序的开发、运行和程序的重复使用之间是否保持恰当的平衡。
模型的表现
对此部分的描述应该评价模型对目标行为预测的能力，主要包括：建模样本的表现;非建模样本的表现：如果和建模样本表现不同，要解释表现不同的原因;对未来样本表现的预期;对所有未来可能影响模型表现的不确定性因素是如何考虑的。
模型是否拟合不足或拟合过度
任何模型都可能会有拟合不足或拟合过度的问题，对拟合度的评估可以在几个不同的层面展开，如使用可决系数对模型进行拟合优度检验，使用模拟数据或其他历史数据对模型进行再次验证，是否有以往的经验或数据来验证模型等。
残差分析
残差分析主要是：用残差证实模型的假定,如用残差图判断模型效果与样本数据的质量，检验模型是否满足基本假定，以便对模型作进一步的修改;用残差检测异常值和有影响的观测值，如果异常值是一个错误数据，如是由记录错误造成，应该修正数据，以便改善模型效果;如果是由于模型的假定不合理，使得标准化残差偏大，应该考虑修正模型;如果完全是由于随机因素造成的，则应该将该数据视为有效观测值，予以保留。同时应注意的问题有:残差是否是随机分布的;一个或几个记录的变化是否会对整个模型有较大的影响;不同的取样方法是否会产生不同的模型或不同的残差分布。
模型的最终审批
模型审批人员在最终批准模型之前，应对以下三个方面进行评估。
1、模型替换分析
任何模型都会有几个不同的版本，如原有模型，简单的业务逻辑替代的模型，和第三方公司的模型。模型审批人员应该就最终的模型版本和其他版本进行比较，进行优劣分析，包括：如果不用这个模型，业务模式会如何展开?对原来被否决，新模型会批准的样本进行分析并评估对业务的影响;待审批的模型和其他模型相比，有哪些优势?这些优势是如何获得的，它们是否符合基本的业务逻辑;模型在应用的目标客户群内的主要的独立变量的分布是否符合业务逻辑?和其他模型的版本相比，它们是否和上述的新版本的模型优势相吻合?应用测试技术对现有模型进行挑战，模型上线的版本策略如过度阶段和原模型或其他规则共用等。
2、监控策略
模型的监控策略应包括以下内容：监控的主要指标，频率;监控报告的审阅人员及存档流程;对于监控的指标来讲，稳定性指标和准确性指标通常只是最低标准;稳定性指标应该包括模型目标变量和独立变量的稳定性监控;模型指标的参考客群是如何定义的;模型的目标应用客群如果发生变化，如何能够识别目标客群的变化?如何对模型的表现进行有效的跟踪?监控程序是否经过调试和验证;如果数据导入出错，如何对错误信息进行识别和报警?如果模型运行失败，业务开展的备用方案是什么?识别模型失败的流程和重新启动模型运行的流程各是什么?在什么情况下，建模人员需要对模型进行重新评估或重新建模?明确定义这些情况下主要表现指标的临界值。
3、未来规划
模型的未来规划应描述模型如何进一步提高，具体包括：如何获得更客观全面的样本?客观全面的样本应该包括正常业务运营之外的样本，例如申请审批的样本应包括所有申请客户的表现而不仅仅是通过审批的客户的表现;对于审批模型的临界值附近的样本，业务是否需要加大样本收集的力度为未来的建模做准备;样本收集的经济成本和流程成本各有多大?投入是否值得?未来的业务规划的大方向是什么?模型的样本采集策略应如何配合业务发展的需要?是否有其他数据源或建模技术能够进一步提升模型的表现?
神州融量化风控与自动决策
神州融充分借鉴和引入Experian(益博睿)全球零售及小微金融信贷风控和流程管理的最佳实践，结合其在本土个人及小微金融信贷业务的丰富经验，依据“信贷工厂”的运作理念、以量化风控与自动决策为核心，构建了专门针对小微金融机构的大数据风控平台，并安全稳定运营在阿里金融云上，通过构建量化评分模型与策略决策体系，满足精准风险评估和未来批量化、规模化业务发展的要求，实现审批作业的集中管理，降低业务的信用风险和操作风险。“神州融希望将量化的风控决策能力和IT技术开放给小微机构，让他们能够像银行一样健壮。”神州融联合创始人黄海珈介绍。
第二篇：P2P风控如何做初审
当前互联网金融蓬勃发展的今天,作为重要组成部分的p2p网贷，未来不容小觑。据相关数据统计截止2015年8月，全国总共有超过3000余家的p2p网贷平台。互联网金融归根结底还是具有很重要的金融属性,而金融最重要的又是风险控制。
p2p网贷风控的第一关，就是资料初审。客户在申请借款的时候都需要根据不同的借款品种提交相应的申请资料。当前p2p网贷最常见的2种借款方式是信用借款和担保借款(分为保证借款、抵押借款、质押借款)。同时根据借款主体的不同，又分为个人借款和企业借款。p2p网贷平台最常见个人信用借款和企业担保借款(有的时候也会个人名义借款，但实际上是企业使用)。
一般信用类借款的资料会简单一些，主要包括身份资料、资产证明、信用报告等。
一、个人身份资料及核实的方法
1、借款人及配偶(已婚的)身份证，可以通过国政通ID5身份信息核查比对系统进行查证，也可以陪同借款人去银行新开一个账户用于放款用，让银行间接的帮你审核身份证的真伪。
2、借款人及配偶(已婚的)户口本及结婚证。目前在国内户口和婚姻状况无法通过网上查询，只能在公安系统内部查询，因此此类资料主要是配合身份证相互验证。
3、工作收入证明，包括但不限于工牌(公务员、国有企事业单位员工、上市公司及大中型企业)、企业工作证明、营业执照及股东证明等。可以通过单位电话及网上企业信息公示系统查询。在实践当中，这一类的资料作假的比较多，很多三无人员就是通过办理虚假工作收入证明骗取小贷公司及P2P网贷平台的贷款。
二、主要资产证明及查证的方法
1、房产证明：包括房地产权证、购房合同、村(居)委会证明、法院生效判决书等。对于已经登记产权的房产可以去当地的房管部门查询。
2、车产证明：车辆登记证或者行驶证。可以去相关车辆登记部门查询。
3、银行流水：一般会要求提供最近半年的流水，可以通过网上银行现场查证，也可以通过电话银行查证流水的真实性。
三、信用报告情况及其他
1、个人信用报告：银行专业版及人行柜台打印版的均可，一般是由P2P平台通过自己的渠道(有合作的银行或小贷公司等)查询，也可由风控人员陪同客户去人行查询。对于个人信用类借款来说，个人信用报告是衡量贷款审批最关键的一个因素。根据各家风控标准的不同，一般信用卡或贷款当前逾期、逾期次数较多、逾期金额较大的、负债比例较高、信用卡使用比例过高、查询次数过多的客户一般都会被拒单的。
2、涉诉及被执行情况查询：去中国裁判文书网及人法网被执行信息查询系统查询借款人及相关保证人是否存在不良记录。
企业担保借款，最常见的有保证借款、房产抵押借款、汽车抵(质)押借款。其中保证借款一般是由第三方机构作为担保方，企业会提供一部分反担保物给第三方担保机构，最常见的就是融资性担保公司担保借款。这一类的借款除了需提供上述信用类借款资料外，还需提供更多关于企业经营及抵(质)押物的资料。
1、企业基本证照：营业执照、组织机构代码证、税务登记证(国税、地税)、开户许可证、信用代码证、验资报告(个体工商户无)、公司章程(个体工商户无)、经营场地租赁合同。这一类的资料可以通过相关的网站查询真伪，例如全国企业信息查询系统、全国组织机构代码管理中心网站、各地税务主管机关官网等。
2、企业经营资料：包括财务报表及明细、近一年购销合同等。这一类的资料需要参cx考银行流水及对企业实地调查的时候相互交叉验证。
3、抵(质)押物资料：包括房产证明、车产证明，可参考前述方式验证。其中需要注意的是车产抵押，除了车辆登记证外还需提供车辆发票、行驶证、交强险和商业险保单(给保险公司打电话核实真伪)、车辆违章查询记录等资料。
第三篇：消费金融信用贷款风控模型初稿
消费金融信用贷款风控模型初稿(2016年4月)
无抵押消费类贷款(金额 1-20万)风控审核要点(初稿)
一、征信要求：当前无逾期
(一) 信用卡：
1、无冻结、支付、黑名单
2、连续逾期不超过3期，最高逾期不超过7期
(二)贷款：
1、连续逾期不超过3期，
2、最近3月无逾期，
3、如是房贷按揭逾期，可适当放宽，但须打印最近一年还款记录
备注：
1、婚姻状况为已婚，需提供夫妻双方征信，如有共同借款人，需提供共同借款人征信报告
2、非主借人征信可适当放宽
二、基本资料要求(身份证、户口本、结婚证)
(一)身份证：正反面复印，图像、文字清晰可见
(二)户口薄：首页、户主页、借款人页、(婚姻状况为已婚：夫妻双方户口薄全部复印)
(三)婚姻状况证明： 1，已婚：结婚证全复印
2，未婚：单身证明原件(户口所在地民政局出局)
3，离异：离婚协议书复印件、未再婚证明原件(户口所在地民政局出局) 4，丧偶：配偶死亡证明复印件、未再婚证明原件(户口所在地民政局出局) 备注：三证上信息原则上应保持一致，如姓名、身份证号码、婚姻状况
三、住所证明：
(一)主借人自有产权房：
若已办证：提供两证复印件：若未办证：需要提供：购房合同，首付款发票、银行按揭合同
2、最近3个月的水费、电费缴费凭证，物业费缴费单据
备注：如果是三代以内亲属房产，除提供以上凭证，还需满足以下条件：
(1)、需证明亲属关系(户口本显示亲属关系)
(2)、房产所有人需要签字证明
(二)主借人租赁房产：
1、提供租赁合同
1、租赁合同的签署日期必须是在3个月以前，即需要在该房屋居住满3个月。
2、须提供出租人联系方式、押金条、房租交款单据
3、最近3个月的水费、电费缴费凭证;若租赁合同载明，由承租人承担物业费，需出示物业费缴费单据
四、收入证明：
(一)主借人为个体工商户的，需提供以下材料：
1、营业执照正、副本复印件
2、经营场所租赁合同(自有房产：提供两证等佐证)
3、经营场所最近3个月水费、电费、物业费缴费凭证
4、最近一个月销售台账(进、出货凭证)
5、如安装pos机设备，需提供最近半年pos账户流水
6、主借人最近半年银行账户流水原件(如已婚，需提供夫妻双方流水)
7、持续经营满半年
备注：
1、风险人员需要在经营场所与借款人合照
2、若经营主体为公司形式，需要打印本地工商局等查询信息
(二)、主借人为工薪族的，需要提供以下资料：
1、 收入证明：需填写单位证明人联系电话、加盖公章或者财务专用章
2、近半年银行流水、社保卡复印件(如已婚，提供夫妻双方信息)
备注：
1、借款人月收入(以银行流水为准)：(含配偶)必须大于借款人(已有负债月还款+本次贷款月还款金额)的1.5倍。
2、若有其他收入需提供佐证：需有房租收入，需提供租赁合同
3、有大额保单、定期理财产品等：需提供保单或购买协议原件
五、主要联系人(3名)：
1、三代以内近亲属1名：需提供联系方式和身份证复印件，配偶除外
2、其他本地联系人2名(同事、朋友均可)，需提供联系方式
六、对于主借人婚姻状况为单身的附加条件
(一)、借款人户籍为本地的：
需提供一名三代以内近亲属作为共同借款人或者保证人(年龄不超过55周岁有正当职业，有稳定收入来源)
(二)、借款人户籍为异地的：
需提供一名本地居民作为保证人(年龄不超过55周岁，有正当职业，有稳定收入来源)
(三)、共同借款人/保证人：需要与我公司签署无限连带责任承诺书
另：借款人为已婚的，配偶需要与我公司签订无限连带责任承诺书
七、 其他
1、在放款之前，需要在全国法院被执行人信息公示平台，查询进行被执行人信息查询，并打印查询详情，主借人、共同借款人、保证人存在被执行信息。
2、以上所有提供复印件的资料，在风控审核的时候需核实原件。
八：禁止审贷名录：
( 一)征信：
黑名单、信用卡冻结、止付 征信当前处于逾期状态
经营性贷款近一年内出现逾期
按揭和消费类贷款最近3个月出现连续逾期
备注：只要有以上一项出现即否单
(二)主借人最近一年有全国法院被执行记录
(三)收入类
个体工商户：
1、营业执照发放期限小于6个月
2、无实体经营场所
3、近一个月无正常经营凭证
备注：只要有以上一项出现即否单 工薪族：
1、无社保卡
2、工资流水小于半年
3、近半年银行流水平均流入量 ≤ (已有负债+当前申请贷款月供)的1倍
备注：只要有以上一项出现即否单
第四篇：99财富P2P风控三要素
风控三要素不透明、信息不对称的问题。
大家都听说过信贷三要素： 品行，资产，还款能力。我把它总结一下就是人品，担保措施，还款来源。通过这三个方面我们希望解决的是借款人经营信息
首先说人品，人品里面不仅仅指个人的品德，个性，它还包含了很多的内容。
人品不行的一票否决。人品不行的，再充足的抵押都不做。具体包括(但不限于)
1，个人信用(经济刑事犯罪记录、涉诉及被执行信息、银行信用记录、他人评价、时间观念、信守承诺程度), 所有的客户都必须查询信用报告，这个能反映绝一个人大部分的信用情况了，负债过高，信用卡使用额度高，近一年征信查询次数过多，逾期过多，黑名单坚决一票否决。有的人说他的逾期是忘了，我想问一句：银行的钱你都敢经常忘了，何况我们P2P平台的呢?
2、个人综合素质，包括谈吐、行业经验、知识面、身体素质、心理素质、职业道德。特别是行业经验，这也是为什么很多时候经营性贷款需要有一年以上营业执照，主要是看你的从业经验，新入行的借款人要谨慎。
3，个人及企业背景(个人成长经历、企业发展沿革、是否有黑社会背景、是否政治背景) 。当然有背景的情况下也要具体问题具体分析，有的时候背景不一定加分。
4，个人能力(对内管理能力、对外业务开拓能力、公关交际能力、财务管理能力)，有多大的头戴多大的帽子。你一修自行车的就不要想着造火车，我们欣赏的更多的是踏踏实实做实业的人，而不是一天都晚吹牛皮的。
5，个人及企业负债，隐形负债、或有负债(对外担保)、资产、净资产、利润、现金流情况，这里面可以从信用报告得到一部分信息，银行流水可以反映一部分负债情况，其实只要用心审核资料 总会发现一些端倪的。
6，个人生活习惯、性格特征、兴趣爱好、人生观、价值观等等，天天花天酒地，嗜赌成性的老板会把心思放在生意上么。
7，个人家庭、婚姻和睦情况、家族成员情况，经营风格、工作重心、社会关系等，一个成功的男人背后必然有一个幸福的家庭，这也是为什么我们对于单身的客户一票否决。
8，个人及企业自有资金来源(自有、中长短期贷款、民间拆借、亲友集资、其他合作伙伴提供、非法来源)，这也是考验一个老板调集资金的能力。
9，个人敬业精神，抗风险能力(危机处理能力、突发风险隐患爆发概率)。
10，借款人借款信息是否被要求对其关联方隐瞒等等(例如其他股东、家人等)。
以上十点就是关于对人品的一些看法，当然还有很多其他的要素。
接下来关于担保措施。
这个通俗来讲，就是如果你没钱还的时候，你拿什么保证我的权益。所以也就有了保证、抵押、质押这三种主要的担保方式。
1、保证：一般责任和连带责任，常见的有个人保证和机构保证，个人一般包括配偶、法定代表人、股东、其它第三人，机构包括公司、融资性担保报公司
这里需要注意的是公司保证必须按照公司章程的规定出具股东会决议。
说到融资性担保报公司，这里多讲几句,早期的融资性担保报公司分为民营和国营的，国营的不用讲，政府背景，政府拨款，其实早期民营融资性担保其实 实力也很强大，一般都是由当地的龙头企业或者富豪家族发起成立的，关系人脉资源也是很强大的，注册资金1亿起，而且是实收，早期没那么多垫资的，都是实打实的砸进来的。每年融担都要出具审计报告给银行和金融局，而且金融局都要对他们进行实地审核。每三年颁发一次融资性担保经营许可证，所以最好辨别是否真假融担的方法，就是看融资性担保经营许可证是否在有效期，目前跟银行有没有实际合作特别是银行，现在的银行都很精明的，没有一定的实力，不会随便跟融担合作的。
2、抵押：种类包括不动产抵押(土地使用权 房屋所有权 林木等)，动产抵押(车辆、机器设备、存货等)。
当前市场上绝大部分做的是房产抵押和汽车抵押。他项不是当场出的，根据各家房管所的政策不同，办理房产抵押登记手续7-10个工作日才可以拿到他项。
3、质押：汇票、本票、支票、债券、存单、仓单、提单。股权、股票，专利、商标，可转让的债权(应收账款)，讲到这里，提示大家一点：定期存单可以拿到银行质押贷款 9成以上的额度。下次看到风险备用金好几千万的 大家可以深究一下。以上这些措施，只为了一个目的，增加借款人的违约成本。
如果抵押他一套市值100万的房子，给他80万 ，一般情况下他不会违约的，成本太高，当然银行更多的是流于表面，关系的成分更重要一些。
当然这些抵押也好，质押也好，一般是作为借款人的第二还款来源。那么第一还款来源是什么?既然是企业经营贷款，而且用途是企业用于生产经营，那么第一还款来源肯定是看他的经营回款。经营回款又跟他的企业经营情况息息相关，所以企业经营状况才是重重之重 。那么通常企业经营情况如何看?这就是我接下来讲的风控的几个具体流程：
1、资料审核：一般需要提供个人身份证明，信用报告，资产证明，企业基本资料、银行流水、企业相关经营资料等。如果你深入的话，你会从这些基本资料中剔除不少瑕疵客户。包括信用不好的、负债过高的、流水造假的 等等。
2、实地考察 ：
1)、看老板，面谈了解老板的人品情况，侧面了解上述所讲的10个维度;
2)、看经营场地，实际生产经营情况(具体到仓库原材料及成品数量、机器运转情况，人员精神面貌等情况)，了解企业经营历史，运作模式，盈利水平。
3)，看财务资料，内帐、进货单、出货单、购销合同等财务单据，与老板讲的相互对照。
一般有融资需求企业最少都有3套帐，内帐(企业经营最真实的反映，包含所有发生的进出数据，无论是否有正规单据，所有的费用老板签字即认可。给老板看的)、外帐(有的企业是会计师事务所代做，大一点的自己做，会计凭证只付发票，不认收据。上报税务局纳税用)、银行帐(做的，一般提供给银行贷款用)。所以要想了解到企业真实的经营状况，看报表和外帐是没有多大用处的。风控团队在实地审核的时候，会带上专业的会计人员，要看的必须是真实的内帐，要看他的进货单、出货单，发票收据，抽查会计凭证，真实的财务报表不是凭空生成的，都有相应的会计凭证和单据一一对应。如果有隐瞒，或者找理由不拿内帐我们统一定性为不配合，而不配合的客户是上不了风控会的。
3、风控会。通过实地风控，又淘汰了一批瑕疵客户。资料审核过，实地风控回来了，是不是意味着客户通过了呢?不是! 还有风控会：业务经办人、业务主管、风控部门、财务、老总开会讨论，会上大家会针对这个客户提出不同的意见，如果当场没有答案的，暂时搁置，等待解决问题重新上会;通过的，同时制定相关方案，这个有点类似银行的贷款批复了，方案做好了，确定相关借款金额、期限及担保措施。
4、有担保公司担保的，担保公司独立二次风控。担保公司还有一次实地风控以及评审会。完全通过后，通知客户签署相关协议，办理手续，手续办好后放款。
当然，在这之前还有一个风控要做的事情：通过银行、担保公司、合作企业、相关商会侧面打听该客户的一些情况，主要看有什么负面新闻没有。
5、贷后管理。放款后当周实地回访企业，拿到与借款用途相符合的单据。每周最少一次电话沟通，每月最少一次实地回访，密切关注企业经营动态。到期前一个月面谈提醒，2周，一周，3天内每天最少一次电话沟通款项到期。
第五篇：详解P2P八种风控手段及
详解P2P八种风控手段及“可能死法”
手段一：设立风险保证金。
目前很多平台均设立了风险保证金，比例一般为贷款金额的1%，一旦投资人无法收回投资，由风险保证金提供先行赔付。这一制度看上去有点类似银行，按贷款余额的1%计提风险准备金。但是，这个1%真的与银行一样吗?
我们先普及一个常识，专业人士可以选择跳过。
1、截至2014年6月末，全国商业银行不良贷款率1.08%，上半年16家上市银行不良贷款余额超过5581亿元，其中中小企业贷款不良率大部分介于2-3%之间(不含上半年核销的709.93亿元不良贷款)。P2P投放的贷款由于利率水平远远高于金融机构，其客户质量及保证措施不大可能优于金融机构，P2P如何能够用1%的准备金来覆盖?
2、2014年上半年,中国16家上市银行拨备覆盖率为251%,环比下降13%。拨备覆盖率(也称为“拨备充足率”)是实际上银行贷款可能发生的呆、坏账准备金的使用比率。不良贷款拨备覆盖率是衡量商业银行贷款损失准备金计提是否充足的一个重要指标。
拨备覆盖率=(一般准备+专项准备+特种准备)/(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)×100%。举例来讲，某银行贷款余额100亿，其中正常类90亿，关注类2亿，次级类5亿，可疑类2亿，损失类1亿，则其不良贷款率为(5+2+1)/100=8%。假设不计提特种准备，按照现行规定，首先计提贷款一般损失准备金=100*1%=1亿，然后按比例计提专项贷款损失准备：2*2%+5*25%+2*50%+1*100%=3.29亿。加上一般准备，准备金总额应当达到4.29亿元。目前，对于一些银行，中国银监会要求拨备覆盖率达到150%，是比拨备充足(100%)更审慎的要求。这些拨备资金来源均是银行的税前或税后利润。
以上说明，P2P的1%计提不同于金融机构的1%，金融机构是用自身利润来计提的，而P2P大都是将1%成本加到借款人或出借人身上的，这势必带来了更高的融资成本，从本质上加大了贷款的风险。金融机构是多重拨备，且远远超过贷款余额的1%，而P2P的准备金如何持续与积累?另外P2P宣称的准备金是否真实到位?有无挪用?如何监管?
手段二：小额分散，将一笔资金分散到若干个借款标的。
众多P2P平台将小额分散作为降低风险的主要手段之一。实际上，此种分散在降低单一客户的本金风险的同时，也降低了客户的收益率。这种信贷投放越分散，单一客户承担的风险越接近行业平均不良率。就如一个赌徒，将100美金的注分成1注下还是100注下，带来的结果是1注有可能全赢、全输，100注各有输赢，后者在分散风险的同时，也失去了单注全赢的可能，越分散下注，其赔率越接近赌博项目的平均赔率，众所周知，赌场赢的就是那个1%的赔率，也就是说，如果一个赌客将自已的筹码无限分散，那得到的结果肯定必输无疑。
P2P与之不一样的地方是，不存在赌场必胜的1%。但最终投资者通过此种方式实现的收益，只能是行业平均毛收益率减去行业平均损失率的最后差额。这种方法在分散单一投资人风险的同时，也分散了单一投资人的收益，此差额有可能高于银行存款利率，也可能低于银行存款利率，当平台平均不良率超过一定比例的情况下，投资人扣除承担的平均风险损失，综合回报率甚至有可能低于存款利率。
上述通过小额分散来解决风险的做法，其实本身并不是风散了投资风险的绝对值，而是将损失平摊到每一个投资人身上，它仅仅能减少一个投资人血本无归的机会以及延伸带来的对P2P平台的压力，在宏观层面上并没有改变风险本身。另外，上述的P2P行业平均损失率还不仅仅是贷款不良率造成的损失，还有平台操作与道德风险产生的损失，这一点，P2P与当前银行业金融机构是不可比的。一些国资或银行背景的P2P当属另类，但是这类平台的投资回报率也比一般P2P平台要低的多，这其中应理解为官方背书的成本吧。
手段三：由担保公司、小额贷款公司等第三方提供担保，由担保公司及小贷公司承担尽职调查成本及代偿风险。
大家看一组数据，基本可以判别这种方式的可靠程度了。截止2013年末，全国融资担保公司法人机构总计8185家。银行业金融机构融资性担保不良贷款余额348亿，比年初增加160亿元，增长84.5%。融资性担保贷款不良率为2.24%，比年初增加0.95个百分点(中国担保协会统计数据)。
事实上，由于协会统计数据均来自各家担保公司自报，其真实度无可考量，至于消失与死亡的担保公司也就更不在其中了。据笔者了解的情况，真正的担保贷款不良率基本不可能低于10%，这还不包括这些融资担保公司银行合作外的担保及违规集资的数据。看看全国担保行业在2013至2014年度出现的大洗牌现象就应该有更直接的理解。
今年以来，四川省有12家担保公司因不合格被注销，23家公司需整改;广东已有30多家担保公司退出了融资性担保市场;此外，浙江、江苏、河南、湖北等地也出现了类似情况，大部分担保公司或被移交，或重组，或变更，或注销，担保业倒闭潮已呈现全国蔓延之势。据不完全统计，2014年通过主管部门年检的担保公司约为2013年末的半数，目前仍能够正常开展融资担保业务的公司不超过总数的20%。
另外，相当一部分P2P平台合作的担保公司根本没有主管部门授予的融资担保资质，仅是名称上有个担保字样而已，或者直接就是P2P平台关联人成立的皮包公司。
至于全国小额贷款公司，因没有统一的不良贷款数据来源，只能根据多方情况进行概括。笔者由于是行业中人，接触到全国众多省份的监管机构及小贷同行，因此对全国情况相对了解。全国的小贷公司良莠不齐，差距极大，如果希望得出一个统一的数据基本不可能，但据笔者接触到的全国十余个小贷行业发展较好的省份情况反映，当前小贷公司的贷款平均不良率也不可能低于10%。
综合上述情况，如果仅仅是依靠担保公司、小贷公司来鉴别项目并提供保证，其可靠度可想而知。 手段四：由P2P平台运营方提供代偿保证。
这一点更不靠谱。试看当下P2P平台，除几家银行国资系及拿了VC、PE钱的公司实收资本略大一点外，又有几家公司资本金经得住赔付?绝大部分P2P平台实收资本与P2P贷款余额比例低于1%，有的甚至早已亏损为负数，根本无法承担代偿责任。高收益对应高风险，如果说三两家平台依靠资源、技术或运气可能会成为另类的风险控制佼佼者还有可能，那么整个行业是无法打破这个规律的。红岭创投，一个项目损失一个亿，而它的注册资金只有5000万元，加上利润、资本公积金也就9000万元，它也就只能拿“疯投”的钱赔了。类似的情况比比皆是，如何相信P2P公司能够代偿?
手段五：由房产提供抵押，所有借款人必须提供房产抵押。 应该说，想出这个方法的人肯定是信贷的外行。如果风控就依靠简单的房产抵押能解决的话，那银行完全可以坐在房产登记处放贷款就行了。应该来说，这个措施骗骗老百姓及不懂金融的投资人是非常有效的，在这个房价上天的时代，房子被老百姓当成了一生最大的追求与可靠的依赖，听说有房产抵押，就认为是零风险。不仅是老百姓了，连郞咸平教授在电视上也大为赞赏P2P的房产抵押零风险。
事实上，真正有过信贷工作经验的人都懂得，把房产抵押当作信贷的唯一选择，结果是反而将贷款客户质量向下挤压了一大步，加大了信贷风险。银行做房地产抵押贷款相对可靠，因为它利率低，可以优选客户，拥有房产的优质客户除了银行，也没有其它的选择。
而P2P做房地产抵押贷款，那么高的利率首先就将优质客户全部排除在外，剩下的大都是风险客户，等于捡了一地垃圾。众所周知，当下银行对房产抵押贷款的认可度极高，如果一个企业或一个自然人拿房产去银行抵押都拿不到贷款的话，那最大的可能就是借款人的各种风险因素导致的拒贷。这其中包括借款人没有可靠的还款来源、借款人用途有风险或抵押房产存在纠纷等。千万不要相信那些银行不做小额贷款、银行官僚、银行不专业等妄言，在当下金融机构比厕所还多的年代，在历年信贷膨胀，连应收款帐、仓单质押、类信用保理、无抵押信用贷款、信用卡透支消费都大规模推广的今天，相对安全的房产抵押项目如果不是借款人存在较大的风险，基本上跑一两家银行完全可以借得到贷款。
可以想象一个思想健全、经营良好的人会放弃银行的8%左右的利率，而去选择18%左右成本的P2P资金吗?愿意拿房产抵押到网上融入资金的个人与企业，有点类似劣币驱逐良币的过程，其贷款逾期的比例远远超过一般人的想象。现实的数据更能证明这个问题，目前金融机构、担保公司、小贷公司出现不良贷款最多的，恰恰是房产抵押类贷款，它容易让人放松对借款人风险审核的警惕性。
另外，投资人的一个认识误区是，大家普遍认为，一旦借款人贷款逾期，就可以获得他的房子或将其变现，是零风险的，这种误解在民间信贷机构从业人员中也普遍存在。事实上，在中国当前的司法环境下，一个违约的房产抵押贷款，从起诉到能拿到房产变现的过程，一般没有一至两年是不可能完成的，而且其中产生的诉讼费、律师费、执行费、拍卖费众多，最大的减值还是国家计征的各项税费(司法处置房地产视同房地产销售，税费按二手房买卖交易计征)是优先扣除的。
我们简单列举一下处置成本，因部分费率为区别征收且全国还存在一些地区差别，我们只能按50-100万元的案值平均计算一个大概成本(以江苏某地为例)。
司法方面：诉讼费约占1%(阶梯计算)、保全费每件5000元、执行费约1%(阶梯计算)、拍卖费约5%以下、评估费约2.5‰(阶梯计算);
税收方面：企业销售住宅与非住宅，需要承担印花税万分之
五、营业税及附加5.6%、土地增值税约5%(差别征收)、企业所得税25%;个人销售非住宅的，除个人所得税为20%外，其它与企业销售一致。个人销售住宅的税费约6.6%(差别征收)。不良贷款抵押的房产如果不能直接到购买人的名下，为了保全资产防范出现其它风险，一般抵押权会先将房产落户在自已名下，再行处置变现时，又是一轮税收。
综上所述，司法处置抵押的房地产的，总费用约占全部拍卖所得的20%-43%之间，再计算两年的资金成本，其损失可谓极大。这还是能够拿到资产顺利拍卖的。在现实生活中，还有大约30-40%的抵押贷款诉讼最终因各种原因(如先刑后民、抵押不过租赁、产权纠纷、弱势群体居住、维稳等)最后无法执行。大家可以看到，仅仅依靠房地产抵押就视为零风险的想法是多么可笑。另外，P2P借贷与一般面对面的借款还不一样，它面临着多个投资人对一个借款人、跨区域、诉讼主体不清晰、中间环节过多、P2P平台倒闭无法举证及执行、诉讼成本过高等诸多难点，远非投资人想的那么简单。
手段六：建立风险控制模型，以大数据及网上供应链信息为支撑，来分析借款人信用、控制信贷风险。
这一点看上去很美，其实这条最扯。大数据何来?如何筛选?连人民银行征信系统数据都没有直接的对接，仅依靠简单地收集企业或个人的一些数据(甚至有些P2P平台仅仅让借款人将相关信息扫描发送到网上即可)，然后套用一个个高大上的所谓国外引进的风险分析模型，就能分析出借款人的风险度?网商又如何?网购数据又如何?
现在P2P的大数据分析支持者可能唯一能举的例子就是阿里金融。在这里我不想再谈阿里的特殊生态圈及不可复制性(江南兄《风吹江南之互联网金融》已谈了很多)，事实上阿里系的支付宝系统提供的商家应收款变相质押是其风控的核心关键，同时，阿里小贷的线上、线下风控调查手段，与传统银行的小微企业风控调查手段相比大同小异，依靠大数据建立的风控模型在此其中真正发挥的作用远没有宣传的那么高大上。
现在大家热议的大数据，在信贷环节来说还过于虚幻，几乎没有哪家P2P谈到大数据分析时能够提供更明确的细节。难点不在于数据分析的模型是否科学及准确，而是我们根本无法高效取得可信数据，无法面对极为复杂的中国信用环境及中小企业脆弱的生存现状。现在银行、担保公司、小贷公司等哪个不分析客户的数据?为什么非得加上一个“大”数据才显得高大上呢?再大、再全的企业交易数据与现金流数据，也只能说明企业的一部分信息，即使一个纯电商环境的企业数据再真实可靠，也仅能反映其线上情况，其线下经营情况(现在线下线上同时经营的商户极多，而且大部分是线下规模大于线上，线上由于透明度、平台限制等原因，往往显示经营状况良好，资金流水正常，而线下风险无法考量)、经营利润、资金来源、负债结构、信用风险、企业诚信度等等一众关键信息根本无法获得，至于政策性风险、投机性风险、管理性风险更是防不胜防，这就是中国中小企业、个人信贷不良率居高不下、金融机构对此非常头痛、最后大都选择房产抵押的原因。还有一点，现在的哪家P2P是运用的纯大数据风控模型?
手段七：银行或国家信用支撑。
这个应该是当前最可靠的P2P投资人风险保证措施了。据不完全统计，由银行发起或有银行背景的P2P平台，全国已经不止八家，虽然管理架构、业务形式均有一些区别，一些平台在法律上讲与母体没有直接关系，也是独立运行的，但事实上仍是用其银行及国家信用做了隐形背书。因为在当前这种政治格局与金融体制下，母体公司肯定会保障平台安全，出现兑付风险及倒闭风险的可能性基本为零。
在我看来，这些机构中的绝大部分，做P2P平台其象征及尝试的意义远远大于给这些机构带来的商业利益，即使这些平台能够安全运行，但并不能弥补当下P2P金融商业模式的缺陷，国家信用背书本身的成本一定要计算在商业模式之中的，零成本的无偿背书及输送信贷项目违背了市场公平原则，其风险成本肯定要由母体机构承担。
银行系P2P无非是一个变相抬高存款利率、信贷资产出表的玩法，在信贷项目风险控制手段严重依赖银行本身的情况下，其创新意义被极大的弱化。通过网上吸收8%以上成本的存款(实质上可以这么理解)，用国有信用、垄断金融信用来背书，承担事实上的资金安全保证，再用自已线下的信贷客户来承担这么高额成本的资金，何利可图?
对于当下的银行业金融机构而言，P2P如果不能高效率提供给他安全、稳定的信贷客户来源，又不能承担风控成本，仅是能高息吸收存款，根本没有太多意义，当然金融机构对不能预测的互联网金融未来的期盼并不在我们讨论之中，没有人知道未来是什么，现在的投入是否值得。当下金融机构的流动性并不缺乏(从同业间资金拆借利率越来越低可见一斑)，缺乏的不是高息存款，而是更低利率的存款及更安全的信贷客户。
P2P无法提供大中型信贷客户，只能提供杂乱无章、信息复杂、鉴别困难、风险较大的小微企业备选客群，银行还要使用线下的风控体系及客户资源来消化线上的高息资金，实在不够经济。对银行而言，如果吸收低息存款、收集安全信贷客户这两个最直接的需求均无法满足，银行系P2P只能说是一种对美好未来的尝试。
当然，P2P行业里也不乏一些优秀平台。 手段八：传统的类银行尽职调查，或使用各种专业风控手段(包括间接利用担保公司、小贷公司，自建团队等)从线下解决风控问题。
从风控角度讲，现在众多P2P平台也在仿效传统银行对中小企业、自然人借款各种风险甄别手段，包括大量线下的调查工作。部分平台的风控技术及内部控制水平还优于一些区域小银行，相比而言还比较可靠。
但是一个问题也就出现了，那就是风控成本应如何控制?谁来承担?信贷作为一个简单的盈利模式，贷款利率-资金成本-运营成本-风控成本(含不良拨备及损失)=信贷利润，这一公式非常直观。
P2P平台与传统金融机构相比，由于规模及初创的原因，如果要达到或接近一般银行的风控水平，其平均每百万元的信贷投放管理成本(含风险识别成本、IT技术支撑及人力资源成本)是肯定要高于当下大部份银行的。
按照一般市场法则，高利率对应高风险(那些认为小微、小额、分散就能做到高利率低风险的幻想者肯定是忽视了这种模式带来的极高的管理成本和风险成本)，那么我们大概可以将贷款利率与风控成本的差值定为一个相对恒定值，剩下来只要对比P2P与传统金融机构在资金成本、运营成本上的优劣就行。
理论上P2P的优势在于脱媒及互联网效率与成本的优势，但运用线下及传统的风控手段，就完全把自已的优势变为了劣势。我不反对线下调查，甚至极其强调线下调查的重要性，但是P2P在此情况下如何盈利与发展?(如果说P2P平台只需要圈定用户及交易量，然后大把地圈风投的钱也算盈利的话，可以不考虑这个问题)。
P2P如果要发展，必须从资金成本、运营成本、风控成本方面努力挖掘，从产品设计、差异化经营创新上入手，真正找到与传统银行的竞争优势，P2P这一商业模式不是万能的，谁都能效仿，要想从传统银行信贷市场上分一杯羹，谈何容易?至于颠覆，还是好好想想，找到自已的核心竞争力再说。
除去银行国资系P2P及极个别优质平台,绝大多数P2P平台的风险控制手段，要么是建立不严谨的信贷产品设计之上，根本经不住推敲;要么还是走的银行老路，甚至依靠不确定的第三方承担风险控制成本，其中介入的担保机构及风控成本的叠加，与金融机构这个所谓的应该被革命的对象成本无异，甚至有过之而无不及。
P2P平台所谓的脱媒不但没有脱掉，反而增加了更多参与方，导致交易成本更高、操作风险加大，无形中拉低了它的市场价值。P2P集聚的高成本资金又如何能够找到足够多的安全边际内的信贷产品去消化?无论从风险准备金制度、人才储备、风控制度设计，还是在尽职调查、贷后管理、不良清收方式等各个方面，P2P机构都没有表现出互联网应该有的特性来。
当下的互联网P2P金融更多只是吸收资金和发放贷款的工具，本质还是资金来源营销手段层面的创新，风控的创新根本无从谈起。如果P2P互联网金融不能在风控层面、优质客户营销方面进行革新，其风控手段及优质借款人的来源必须严重依赖线下，那么P2P互联网金融的本质还是线下金融的线上化,与传统银行类金融机构多少年的线下积淀相比，想造反成功的可能只能呵呵了。
我不是互联网金融的反对者，我只是希望P2P平台的的拥趸、创办者、投资人更冷静地去思考，做一些真正意义上的金融创新，特别是产品设计及风险控制手段的创新，让P2P金融走得更好、走得更远，而不是整天召开互联网金融大会用普惠、道德、说叫的语言呼悠政府及投资人。
现在大部分P2P平台的招数基本是花架子，根本没有什么实质的突破，更谈不上颠覆传统的银行，这些平台只是用擦边球的方式部分突破了金融的严格监管、打破金融业务的垄断而已，而这些，与优秀的、创新性的商业模式无关，迟早要被关进制度的笼子，也应该关进制度的笼子。
我一一分析P2P们的风控手段，并用极其大众的语言给大家提示风险(平台本身的道德、操作等各种风险本文并未提及，有空另文再述)，是希望投资人清醒地看到，任何投资均是有风险的，长期来说不存在低风险高收益的伊甸园，我不希望那些缺乏金融常识的可怜投资人，被那些不靠谱的P2P平台搞得倾家荡产。
我其实更是互联网金融的支持者。作为一个从体制内到体制外的金融从业人员，我深刻地感觉到金融官方垄断的劣根性及中国现有金融体系对中国中小企业的信贷盘剥。互联网金融以一种独特的生态去冲击传统金融的垄断地位，在夹缝中求生存，以一种堂吉诃德似的姿态去嘲讽传统中国金融的国有官本位思想，其势可叹，其心可嘉。
2014年即将过去，2015年即将来临。P2P作为互联网金融的先锋，在没有解决风控革命性创新及安全性的情况下，其野蛮生长的势头必将被残酷的市场打回原型。每一轮经济及金融危机，金融行业都是从利率高的向利率低的从业者传递死亡。身边的高利贷者死了一大批，典当、担保、小贷先赴后续，银行都不能幸免，P2P金融自然也不例外。
P2P当前的洗牌并不仅是大家认为的常规意义上的行业洗牌，而是纯金融风险周期导致的金融业洗牌，P2P在当下这种状态下，根本算不上一个行业，它仅仅是垄断金融背景下的一个小小的特殊信贷市场，逃避不了系统性的行业风险，更因为其过高的利率使其站在死亡的前列。另外，作为一个烧钱的平台，目前几乎大部分平台均无法形成赢利，包括陆金所在内，如果加上信贷项目收集及风控成本，估计形成的实际利润就几乎为零了，去掉资本的支持，还有几家在未来三五年内还能存活?
最后，我尝试做一个总结及大胆地预测，以供大家参考或批判。
一、当下的P2P金融本身并未实现实质性的创新，它仅是利用互联网手段，部分打破了官方金融的垄断，使得任何人、任何企业均可变相从事吸收存款、发放贷款的金融业务。包括欧美发达国家在内，这种完全脱离金融监管的野蛮生长，事实上是根本不应允许的，它也造成了国内大量骗子横行、众多投资人损失严重的现实。监管部们必须尽快出台行业规则，规范其行为。
二、P2P金融在我国之所以获得政府、专家、大众的大面积支持，主要原因来自于对传统金融垄断、利率非市场化、信贷剥削、官本位的憎恨，以及对自由市场金融、民营金融、互联网科技的向往。政府在规范P2P金融的同时，应更多的考虑如何逐步放松金融管制，让互联网金融承担更多的金融改革的先锋任务，以引导更多的民营资本加入金融改革的行列。
三、当下P2P平台应充分认识到，到目前为止，无论是吸收资金，优选客户，还是资金汇划、内部管理、风险控制手段，P2P均未能找到与传统金融机构战斗的先进武器。如果P2P只是一个高息揽存的工具，未来必将走向死亡。P2P平台应付出更多的努力，从市场创新、技术创新、产品创新入手，找到自已真正的核心竞争力。现在首先要做的，应该是产品及市场的创新，找到传统金融机构不擅长、未关注或体制限制做不了的安全信贷客户及安全产品。一直以“只改进、不颠覆”为发展原则的91金融和传统银行的合作，以及国家开发银行旗下的国内首个国有独资P2P网贷平台金开贷的成立，就为P2P网贷行业的发展提供了良好的思考和借鉴方向。中国的金融市场足够大，任何一家P2P平台只要努力、专业，肯定能够找到自已的生存空间。
四、P2P金融未来必将是一个小众、细分的市场，不要幻想颠覆传统金融机构，它仅仅是传统金融市场的一个补充，或者同时成为传统金融机构技术及经营手段的一个创新工具。正如欧美这些发达国家，活下来有发展有前途的平台，也就LENDINGCLUB等两三家，大家分析分析LC的客户对象、经营数据及信贷坏帐率，就会更清醒认识到，P2P注定是一个边缘的、特殊的信贷市场。即使中国具有更广泛的中小企业及创业人口基础，但P2P高利率的特点形成了市场价值与风险价值的严重背离，注定是无法形成很大规模的。以当下P2P的竞争力，目前任何两三家略大一点的银行，只要在网上开出与P2P平台一样的存款利率，估计几日之内，P2P行业将寸草不生。
五、随着实体经济的低位徘徊，金融行业不良率将继续攀升，绝大多数P2P平台将会陷入代偿导致的流动性危机中，平台停滞或倒闭数将迅速上升。管控良好的平台由于缺少高回报低风险的信贷项目，发标数将进一步下降，贷款余额难以上升，大部分平台会进入中长期资本消耗期，业务停滞或转入亏损状态，“疯投”风光不再。国有或银行系P2P平台由于母体机构本身信贷投放能力下降(实体经济不乐观)，无法也不愿意再向平台提供足够多优质、高收益的项目，导致规模持平或下降。同时，由于短期内无法看到P2P的前途，决策层热度趋冷，这些平台也将进入盘整、观望期。
六、P2P平台如果希望长期良好发展，一定不可以有直接担保与间接担保的行为。作为一个轻资产的互联网公司，不应该也无能力承担任何信贷风险，P2P最终只能做成技术型、智力型、资源整合能力和风险辨识能力强的平台服务商，才有机会分金融市场的一杯羹。简单的对接平台无价值，纯粹的担保手段更不可行，P2P只有努力将投资人、借款人、交易环节做得越来越透明，把产品及风险控制手段设计的更先进，才能获得更多的人信任，实现自我价值，而这一切需要若干年来实现，需要耐得住更长时间的寂寞、熬过金融死亡周期的轮回。
七、未来P2P平台的发展，将更多的依靠产品的创新及风险控制体系的创新，在互联网及垄断金融的交集中寻找机会。各平台应根据自身情况充分利用优势资源，在熟悉的行业及领域努力创新差异化产品、降低风控成本、管理成本，获得竞争优势、生存空间，营造自已的护城河。
我真诚的希望，P2P的从业人员冷静地反思自己，积极地在互联网与传统金融之间寻找机会。金融产品的多样性、互联网的创新性会让有专业、有良知、善于发现的人找到真正属于自己的机会，P2P平台应储备冬粮、耐心结网等候又一轮鱼汛的到来。