网贷大数据风控准确性存疑

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如何控制p2p的风险一直备受关注。记者注意到，目前网上贷款行业的风险控制模式大致分为两种，一种是以大数据风险控制为主的网上风险控制模式，如拍卖镜像系统和愉快贷款速度模式；另一种是传统的离线风控模式。业内专家指出，虽然互联网金融将金融与网络融为一体，但如果盲目渲染大数据，将成为“大傻瓜”。

中国目前正在建立信用体系。在信用体系建立之前，可以有效识别个人信用风险。金蛋财务管理首席执行官邓伟承认，除了线下审计，没有更好的方法。

“只有海量数据才能分析某些规则。然而，仅仅根据数据来分析法律是不全面的。如果风险控制审核仅基于数据进行，则不可避免地会出现遗漏或偏差。大数据只能用作辅助手段，不能用作风险控制的决策依据。”邓伟补充道。

关于中国网上贷款行业的风险控制现状，创始人安在接受《经济参考报》采访时表示，目前大数据风险控制仍是一种理想化的模式，至少在短期内无法替代现有的风险控制。毕竟，目前国内的信用信息并不完善，而中国积累的数据根本不足以支持建立一个完善的大数据模型。此外，作为数据的集合，大数据只为平台提供数据参考。

至于大数据，它很可能在中国演变成“大闪光点”。金融风险控制相关负责人分析，由于中国人民银行信用信息系统无法与互联网金融数据平台对接，信息无法共享，网上贷款平台必须通过客户信用离线调查和央行信用信息报告检索，并建立自己的离线信用信息风险控制团队。然而，不完善的信用信息系统也使得p2p在中国举步维艰，成为中国互联网金融业发展的最大瓶颈。

然而，对于p2p来说，离线和在线风险控制都有不可忽视的缺点。Andan坦言，线下p2p平台大多采用风险储备模式，但这种模式在脱离平台运营功能后很容易演变。在资金集中的情况下，隐藏着法律风险和敏感的监管问题；纯在线p2p由于数据不足难以控制，资源成本非常高；o2o线上线下结合是现阶段最适合国情的，但由于线下审计，其风险控制成本较高。