【導(dǎo)讀】據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2017年6月，網(wǎng)貸行業(yè)正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)數(shù)量共。有2114家（如圖1）。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年停業(yè)及問題平臺(tái)開始增加，累計(jì)數(shù)量達(dá)。繼出臺(tái)，監(jiān)管趨嚴(yán)，行業(yè)面臨大整頓。2020年8月24日，銀監(jiān)會(huì)、公。場(chǎng)環(huán)境，促進(jìn)機(jī)構(gòu)規(guī)范發(fā)展。2017年2月23日，銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《網(wǎng)絡(luò)借。未能上線銀行存管系統(tǒng)的網(wǎng)貸平臺(tái)將面臨監(jiān)管部門的查處。壓政策導(dǎo)致大量違規(guī)平臺(tái)相繼退出舞臺(tái)。足和信譽(yù)機(jī)制缺失。不了解、對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)行方式和風(fēng)險(xiǎn)特征不了解。據(jù)是否能夠幫助網(wǎng)貸平臺(tái)完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估尚待驗(yàn)證。用情況，無(wú)法保證?？顚Ｓ谩⒎制趧潛?、定期檢查等。網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)控能力的強(qiáng)弱決定著平臺(tái)的壽命。為行業(yè)從業(yè)人員、投資人、學(xué)術(shù)研究者和各級(jí)監(jiān)管部門提供參考。實(shí)物抵押、擔(dān)保墊付、小額分散和盡職調(diào)查等傳統(tǒng)線下風(fēng)控模式組成，然人或同一法人的借貸金額做出限定。臺(tái)風(fēng)控人員從專業(yè)角度和經(jīng)驗(yàn)上可能也有所欠缺。非法吸收公眾資金。這一階段的風(fēng)控模式主要以第三方提供擔(dān)保、與第三方。歸結(jié)為風(fēng)控時(shí)代。

　　

【正文】 1）數(shù)據(jù)孤島 目前，政府、銀行、第三方征信公司與 P2P 網(wǎng)貸公司之間的信息短時(shí)間內(nèi)難以相互連通，交易經(jīng)行過程中信息不對(duì)稱，不透明，導(dǎo)致了諸如多頭債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和詐欺風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)風(fēng)控的提高，數(shù)據(jù)開放和共享的問題亟待解決。 2）數(shù)據(jù)質(zhì)量低 數(shù)據(jù)質(zhì)量低的問題也從一定程度上影響了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的質(zhì)量。特別是來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其真實(shí)性和利用價(jià)值很低。舉例來(lái)說，在美國(guó)， Lending club 和 Facebook 曾經(jīng)合作獲取并利用社交數(shù)據(jù)；在中國(guó)，宜信也曾大費(fèi)周章地采集借款人的社交數(shù)據(jù)，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)借款人信用的全面評(píng)定。但是兩者得出的結(jié)論如出一轍，由于社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)主觀隨意性很強(qiáng)，這些在網(wǎng)上提取的社交數(shù)據(jù)根本不具有利用價(jià)值或者利用價(jià)值十分低，錯(cuò)誤率高達(dá) 50%。電商平臺(tái)上的交易數(shù)據(jù)也由于一些刷單現(xiàn)象而失真。這些信息的收集與利用幾乎沒有任何意義，基于這些低質(zhì)數(shù)據(jù)的風(fēng)控效果也會(huì)大打折扣。 3）數(shù)據(jù)泄漏 大數(shù)據(jù)風(fēng)控過程中存在數(shù)據(jù)泄漏問題。近年來(lái)，數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險(xiǎn)事件屢見不鮮。 2020 年，一個(gè)名為 “芝麻金融 ”的 P2P 平臺(tái)被曝出因黑客襲擊造成了超過 8000 名投資者的信息被泄露，這些數(shù)據(jù)包括用戶姓名、身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)、郵箱、銀行卡信息等，只需用人民幣充值兌換積分，即可在論壇上將這些數(shù)據(jù)全部下載。數(shù)據(jù)泄露嚴(yán)重影響了投資者信息安全和資金安全，這些都降低了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性和應(yīng)用價(jià)值。 （ 2）人才問題 目前，我國(guó)優(yōu)秀的風(fēng)控人才處于供小于求的狀態(tài)。風(fēng)控與業(yè)務(wù)不可分割，只有了解業(yè)務(wù)全部流程才能發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)并加以控制。但大量平臺(tái)的風(fēng)控部門人員對(duì)網(wǎng)貸業(yè)務(wù)了解有限，往往只精通于局部的過程而難以對(duì)全局進(jìn)行把控。優(yōu)秀的風(fēng)控人員應(yīng)具有 對(duì)于整體行業(yè)與業(yè)務(wù)規(guī)則的經(jīng)驗(yàn)積累，培養(yǎng)這一類人才對(duì)于平臺(tái)來(lái)講成本較高、時(shí)間較長(zhǎng)且成功率較低。 （ 3）征信問題 我國(guó)的征信體系仍處于建設(shè)階段，大多都依賴于中國(guó)人民銀行的個(gè)人信用報(bào)告及第三方征信公司所提供的信用數(shù)據(jù)。目前，第三方征信公司的數(shù)據(jù)來(lái)源與模型建立也是良莠不齊，缺少具有權(quán)威性及公信力的信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)，在征信產(chǎn)品、服務(wù)內(nèi)容、應(yīng)用范圍上還有很多不足之處。同時(shí)，在中國(guó)十幾億人口中，還存在七億左右的 “白戶 ”，他們沒有信用卡或其他借貸記錄，甚至有些偏遠(yuǎn)地區(qū)不能使用支付寶等線上支付，缺乏可用的征信記錄，近年來(lái)很多平臺(tái) 已經(jīng)出現(xiàn)利用這些無(wú)征信的 “白戶 ”來(lái)騙貸的案例。所以，征信體系建設(shè)仍待完善。 未來(lái)與展望 （ 1）技術(shù)進(jìn)步，將提升網(wǎng)貸行業(yè)風(fēng)控水平 雖然網(wǎng)貸行業(yè)風(fēng)控已進(jìn)入大數(shù)據(jù)風(fēng)控時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)被應(yīng)用，但是目前的技術(shù)水平仍有局限性。很多新技術(shù)也在實(shí)驗(yàn)階段，應(yīng)用的效果有限。隨著區(qū)塊鏈、智能投顧和深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，網(wǎng)貸行業(yè)的風(fēng)控水平也會(huì)不斷得到提升。 1）區(qū)塊鏈技術(shù) 區(qū)塊鏈本質(zhì)是去中心化的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，其去中心化、開放自治、匿名不可篡改的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特性在一定程度上解決了大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性 不足的問題。在區(qū)塊鏈技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，每個(gè)數(shù)據(jù)只有在共同驗(yàn)證之后才能寫入，并受到其他節(jié)點(diǎn)的共同監(jiān)督，不可隨意篡改；私鑰保存了節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵信息，降低了信息泄露的可能性。此外，無(wú)論是平臺(tái)，第三方征信或是監(jiān)管部門都可以作為一個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)加入，這樣的條件下，每次的交易信息都可以被即時(shí)提供，提升了效率，為風(fēng)控的發(fā)展提出更多可行的構(gòu)想。 2）智能投顧 智能投顧是 虛擬機(jī)器人基于客戶自身的理財(cái)需求，通過算法和產(chǎn)品來(lái)完成以往人工提供的理財(cái)顧問服務(wù)。它通過大數(shù)據(jù)計(jì)算來(lái)獲得用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好及投資規(guī)律，針對(duì)不同用戶結(jié)合算法模型來(lái)制定個(gè)性化投資方案，并實(shí)時(shí)監(jiān)控調(diào)整投資項(xiàng)目，在用戶可承擔(dān)的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)利益最大化。據(jù)悉，目前已有 P2P 平臺(tái)將所產(chǎn)生非標(biāo)類消費(fèi)信貸資產(chǎn)加入其中，與基金等共同構(gòu)建投資組合。這樣的方式可以方便用戶，使理財(cái)更加個(gè)性化、專業(yè)化、分散化，也可以避免用戶盲目追求利益導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。 3）深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衍伸，是根據(jù)數(shù)據(jù)特征的處理去學(xué)習(xí)人處理知識(shí)和 數(shù)據(jù)的方式。在已有的機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)基礎(chǔ)上，更加注重用戶的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，例如將用戶與已有的欺詐信息聯(lián)系起來(lái)，計(jì)算相關(guān)權(quán)重，排除其中弱關(guān)系。同時(shí)，優(yōu)質(zhì)用戶的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)相對(duì)穩(wěn)定，基于深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)于優(yōu)質(zhì)用戶進(jìn)行判斷。 （ 2）復(fù)合型人才增加，將促進(jìn)網(wǎng)貸行業(yè)整體風(fēng)控能力 網(wǎng)貸行業(yè)急需了解全局又精通于局部過程的復(fù)合型人才，近幾年，一些有實(shí)力的平臺(tái)從國(guó)外引進(jìn)了風(fēng)控人才，組建了較強(qiáng)的風(fēng)控團(tuán)隊(duì)。隨著復(fù)合型風(fēng)控人才的增加，行業(yè)風(fēng)控能力將會(huì)得到提升，同時(shí)也會(huì)降低平臺(tái)的人力成本。 （ 3）社會(huì)誠(chéng)信體系的完善，將減少網(wǎng)貸行業(yè)的風(fēng) 險(xiǎn) 社會(huì)誠(chéng)信體系包括社會(huì)誠(chéng)信制度、信用管理和服務(wù)系統(tǒng)、社會(huì)信用活動(dòng)和監(jiān)督與懲戒機(jī)制四個(gè)方面，社會(huì)誠(chéng)信體系是維護(hù)良好的社會(huì)經(jīng)濟(jì)秩序的基礎(chǔ)，隨著我國(guó)社會(huì)誠(chéng)信體系建設(shè)的推進(jìn)和完善，網(wǎng)貸行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)不斷降低，風(fēng)控的數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確，對(duì)于提高行業(yè)整體風(fēng)控能力會(huì)起到重要的推動(dòng)作用。 總而言之，網(wǎng)貸作為金融的一個(gè)分支，具有較強(qiáng)的金融屬性。金融是風(fēng)險(xiǎn)與收益并存，注重穩(wěn)健和安全，網(wǎng)貸平臺(tái)只有做好了基礎(chǔ)風(fēng)控安全，才可以對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行創(chuàng)新?；ヂ?lián)網(wǎng)金融在經(jīng)歷了野蠻生長(zhǎng)之后開始回歸理性，在優(yōu)勝劣汰、監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，平臺(tái)具有較強(qiáng)風(fēng)控 能力才能健康發(fā)展。金融離不開風(fēng)控，注重風(fēng)控，牢記風(fēng)控的金融創(chuàng)新模式才能穩(wěn)步前行。