良性退出大势之下，P2P平台如何判断借款人的违约成本？

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然而，P2P平台原本的高收益降低了，而高风险却依然存在，这就加速了不良平台被淘汰的进程。

大浪淘沙之下，P2P如何生存？

P2P平台在大浪淘沙之下生存，做好风控是唯一法门。

这个道理在业内众所周知，风控的重要性也不用赘述，然而，如何做好风控却是大家都在关注的重中之重。

线下风控与大数据风控

风控的意义绝不仅限于对借贷人进行审核，还包括风险控制、贷前、贷中审查和贷后检查的全程监督，以及建立完善的信息审核制度等。

在之前，借贷平台风控的主要依靠线下风控，比如风控人员实地考察，借款人提交央行征信报告、运营商报告等信息。线下风控的确可以很好的控制风险，然而它的弊端在于：P2P平台不能保证借款人所提交的报告信息的准确性和及时性；此外，P2P平台多做小额业务，如果采用与银行类似的实地考察、模拟还原企业现金流量表、盘点企业存货等方式，那么做一笔小额业务的成本会非常高，也会导致这个业务不能持续。

近年来，随着互联网的迅速发展，大数据风控兴起，业内普遍运用大数据建模，根据借款人的行为特征等各方面数据对其进行风险控制和风险提示。

客户的违约风险包括两个：还款意愿和还款能力。还款能力审核主要通过可验证的个人可支配收入和每月还款金额的比较来进行，还款意愿的影响因素包括年龄、从事行业、婚否还是离异、租房还是自有房、学历等等因素，甚至不同星座、血型的人，其还款意愿都是不一样的，如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡，判断其还款概率，是风控的核心内容。

借款人的还款能力是容易掌握的，但其还款意愿却很难掌控。因此，大数据风控的核心方法在于，通过研究分析不同个人特征数据相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系，来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度，并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中，来指导风控审批业务的开展。

中国的大数据征信服务

在中国，个人征信这件事比较复杂。

首先，中国征信覆盖面低。截至2015年末，央行征信中心有效覆盖8.8亿人信息，其中3.8亿人有信贷记录。波士顿咨询的报告显示，央行个人征信记录覆盖率为35%，即使考虑到中国55%的城镇化率，城镇人口个人征信覆盖率仅61%，远低于美国92%的渗透率。

其次，中国的征信数据存在壁垒。不同于美国以市场化的征信机构为主体，欧洲以公共的征信为主体，目前中国信用体系建设在整个征信市场方面，呈现出国家公共信用平台和社会征信机构的双线发展格局，信息孤岛化也比较严重，尽管当前国家各大政策都在提倡信息共享，但真正实现信息共享仍需要一个发展的过程。

所以，能否提供更全面、更真实有效的数据，成为大数据风控的关键。

立木征信的大数据服务

立木征信是一家个人信用信息服务平台，专注于为机构提供个人大数据征信服务，目前已拥有17大数据源，实现了主流征信数据覆盖，对借款人的各种行为特征进行多维度分析，从而更加精准的判断借款人的还款意愿；同时，拥有4种数据对接方式，全方位满足客户需求；此外，立木征信大数据征信服务在借款人查询和报告输出过程中形成一个闭环，杜绝了报告虚假的可能性，确保了借款人征信报告的及时性和真实性。

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