p2p大数据风控战略合作协议
近日，融道网·生菜金融与上海财经大学信息管理学院签订了战略合作协议，双方将就共同构建“大数据的P2P风险控制模型”进行战略合作。融道网将为上海财经大学提供相关数据，并共同参与具体模型的设计。
上海财经大学信息管理与工程学院院长黄海量表示，之所以选择融道网进行战略合作，是因为融道网有着近6年服务中小微企业融资、30万客户小额信贷服务方面的经验，能够为建模提供海量的数据；而在融道网旗下的生菜金融的信必贷、培训贷，又为模型提供了大量的验证机会，可谓是“产学研”一条龙合作的典范。
P2P监管导向小微金融
今年1月，银监会新设立普惠金融部，就被认为将承担P2P的监管职能，也因而确立了监管当局对P2P的“普惠”定位。
3月11日，银监会普惠金融部紧急召集各地相关监管部门以及P2P借贷行业的代表企业在北京举行闭门会议，讨论P2P网贷行业的管理条例和监管细则，对P2P资金托管、注册资本金门槛、单笔贷款限额、是否设立杠杆比例、债权转让限额、收费方式、不鼓励自动投标、不鼓励天标秒标等做出了初步的规范，而禁止拆标、单笔贷款限额则进一步2给出了“普惠”的量化标准——显然今后动辄上亿元的大单将受到限制，P2P将回到“小额、分散”的正途，而且被要求所有交易都必须在线上完成。
融道网·生菜金融创始人&CEO周汉表示，在这种情况下，P2P如果再走线下风控的路线显然会面临着高额的成本压力，也迫使P2P平台进行创新，提升自己的线上风控水平。而对于小微企业和消费信贷业务而言，大数据风控能力决定了平台未来的生存。
普惠金融需要大数据
周汉表示，在国外由于征信业十分发达，P2P平台可以非常方便地取得人们的信用评分判断风险，尽管如此，在美国，也只有10%资信最好的申请者能够从最大的P2P平台——LendingClub获得贷款——LendingClub只对FICO评分在640分以上的人群放款，而统计显示信用分低于600分，借款人违约的比例是1/8，信用分介于700~800分，违约率为1/123，信用分高于800分，违约率为1/1292，因此通过这个FICO评分就可以非常容易地控制违约率。相对来说，LendingClub在成立之初，通过Facebook和校友会的记录来判断信用、构建一个熟人借贷圈的大数据做法，反而显得不那么重要了。
然而在国内，由于没有完善的征信体系可以低成本地判断借款人的信用，大数据在判断个人信用上被P2P寄予了厚望。最成功的例子是阿里小贷根据淘宝和天猫商户的交易数据来发放贷款、京东根据购物记录来发放“京东白条”，给用户消费贷款；而据了解，微众银行更将通过人们在微信上的一举一动、位置信息的变化，来判断他们的信用，进行贷前、贷中、贷后管理。相比在国外强势的征信体系下短期内的优势并不明显，在中国，大数据在信贷行业、尤其是被监管方“赶回线上”的P2P行业，将发挥更重要的作用。
黄海量表示，上海财经大学信息管理与工程学院将充分发挥在教育、科研、人才和学科方面的优势，再加上融道网在互联网金融与中小微企业融资方面的实践经验和数据积累，在P2P方面的实践和验证，一定会探索出一个适用于P2P的大数据风险控制体系，为P2P行业降低风控成本、健康发展提供有力的支持。
