电商涉足P2P背后的逻辑,大数据是最可靠的风控依据

大数据风控能否成为P2P行业的救命稻草根据最新的统计数据，整个网贷行业的累计交易额已突破万亿规模，比之前行业机构所预测的年底突破万亿还提前了几个月时间。

可见整个行业的发展已经远远超出了大家的预期。

长期以来，风控就是P2P行业悬而未解的难题，而今随着行业规模的整体爆发，如何破解风控难题更显得尤为紧要。

在传统风控跟不上行业发展的今天，大数据风控能否成为P2P行业的救命稻草？流量时代已经终结，优质资产瓶颈的突破能否依赖大数据风控？在P2P行业发展早期，P2P平台往往只需要依赖现有资源就能支撑起平台资产端的需求，但是随着平台规模的发展，投资者数量逐渐累积，对资产端的需求也越发旺盛。

换句话说，当一个平台的交易规模发展到特定阶段的时候，就难免遭遇资产端的发展瓶颈，亦即如何保证优质资产的供应以满足现阶段的理财需求？对于P2P平台而言，通常情况下，优质资产的供应速度明显落后于新增投资者的导入速度。

现阶段的P2P平台，在资产端的开发上不外乎两种形式，一是依赖平台自建的线下团队；二是引入小贷公司等传统的金融机构，由合作方提供资产。

但不论是哪种形式，出于对资产质量、风险的管控，都要求平台需要配备具备一定水平的风控团队。

可见P2P平台往往需要投入巨大的人力和时间来寻找优质资产，由此便导致资产供应的步伐缓慢，难以跟上现有的理财需求。

一边是求“资产”若渴的投资者，另一边是大浪淘沙般的资产开发现状，为了防止投资人流失，就要保证资产供应的数量，但抓了数量，就有可能忽略质量。

因此在这个阶段，多数平台的逾期、坏账率也会同步上升；或者为了确保资产的质量，无法按需提供资产，将导致平台无法快速扩张，甚至出现原地踏步的现象。

那么，优质资产的开发之所以难，外因是市场的信贷资产现状的窘迫，内因则主要来源于P2P平台的风控水平羸弱、风控成本过高，从而增加了资产开发的难度和成本。

目前绝大多数网贷平台都是以中小额放贷业务为主，所沿用的也是传统信贷业务中风控手段，因此导致人力和时间成本投入过高，不具备互联网时代的高效性。

P2P平台如何基于大数据做风控？目前，大部分的网贷平台业务模式都是与第三方的机构合作开展的，比如担保公司担保、小贷公司、商业保理公司、融资租赁公司债权回购等。

虽然网贷平台标榜双重风控，但是主要的风控还是外包给了这些机构，网贷平台的那一重风控变为了形式，因为如果真的要控制风险的话就要养很多具体操作业务的人，这对平台本已居高不下的运营成本无疑是雪上加霜。

银行是如何来控制风险的？银行的业务组织结构分为很多条线，核心是风险管理条线，此外还有公司业务条线、个人业务条线、会计条线等；还有直属于总行的同业金融条线和信用卡条线等。

风险管理条线之所以被称为核心，是因为金融的核心就是风险控制，所有银行业务中的风险把控操作都由这个部门来具体操作，在其之上还有审批委员会，委员会的成员是由各个与业务相关部门的一把手组成，委员会的最终决策人被称为首席风险官，这个角色没有一票通过权，只有一票否决权，可有效避免一人独裁的局面。

此外，风险管理条线还分为授信审批中心、授信管理中心、资产保全中心，职能分别是负责贷前、贷中、贷后的操作。

纵观现在整个网贷行业，风控模式基本沿用了传统银行的风控模式，但比起银行的风控模式还有很大的差距，只是一些皮毛而已，形式单一，只停留在了表面。

如何基于大数据做风控？与传统模式下的风控体制不同，大数据风控模式正成为行业热点，基于大数据下的风控分为两个方面：一个是内部风控；一个是外部风控。

内部风控主要是防范一些操作上的风险，尽量的将主观人为的操作系统化，这就要求网贷平台加大技术开发的投入，对后台系统功能不断完善以及操作员与管理员的权限尽可能细化，而外部风控主要体现在项目端上，就是要抓住借款人的信用情况、借款资金流向等因素。

P2P平台无法直接查询客户的征信，这降低了行业平台对借款人的震慑力，导致违约成本的降低和重复借贷现象的增加。

平台想要获得借款人的个人信用报告，需要花费很多时间，很多年轻人、自由职业者等并未使用信用卡人群无任何信用记录。

什么样的数据才是最可靠的呢?深耕互联网行业的巨头，其手中掌握的数据，才有一定的参考价值。

阿里通过十几年的发展，掌握了大量网购人士和电商从业者的相关交易数据，凭借这些数据，推出了自己的大数据征信：芝麻信用;而腾讯作为另一巨头，掌握着大量的社交信息相关数据，随着微信的越来越全面，微信支付的普及，也即将推出自己的大数据征信。

当然，阿里手里掌握的数据和腾讯有所不同。

基于自身领域的不同，阿里掌握着电商平台的交易数据，月成交量，流水一清二楚。

这样，阿里能够运用其掌握的数据，对电商平台进行大数据风控，评估其还款能力，解决还款能力的评估的环节;而腾讯基于其及时通讯软件，能够抓取的更多的是社交数据：地区、年龄、性别、社交关系、学历、关注领域……腾讯基于自己的大数据分析之后，更多的可能就是解决还款意愿的评估。

阿里和腾讯分别解决了还款能力和还款意愿方面的评估，两者都是最核心的风控要素。

这样的数据评估对网贷行业的风控促进意义非凡。

真正的大数据风控会给网贷行业带来什么样的改变呢?P2P网贷07年进入中国，并在13年开始爆发。

行业发展到现在，越来越多的传统金融企业转型做互联网金融，整个行业是如火如荼。

但是，举目望去，p2p在中国落地，已经是变异了的p2p。

很多平台都是线上有个网站，而借款端的业务严重依赖于线下，风控更是离不开线下。

这样导致的结果就是平台规模越大，风控的压力越大。

严重依赖于风控人员的个人经验，这样就导致平台除了面对业务的风控压力外，还需要面对风控人员的道德风险。

但风控要都交给系统来做又会如何呢?其前提条件是，要有足够的数据。

数据从何而来?电商界!今年伊始，某知名电商企业多赢以6000万注资了深圳某P2P网贷平台。

电商涉足网贷，已经真实发生了。

电商做p2p，依靠电商领域能够获取到的核心数据，建立大数据模型，利用大数据进行风控，从而抛弃繁重的线下，这样才能实现互联网金融的使命：便捷、高效。

P2P电子商务背景下的动态安全信任管理机制一、引言P2P电子商务平台是指通过互联网连接个人及小微企业，为他们提供商务服务的平台。

在P2P电子商务平台上，买卖双方以个人或小微企业的身份开展交易，交易的货款由平台方进行代收代付，平台方通过收取一定手续费来获取收益。

近年来，P2P电子商务平台在我国迅速发展，成为电子商务领域的热点之一。

但是，P2P电子商务平台的安全问题也随之产生。

如何构建可靠的安全信任管理机制成为P2P电子商务平台需要解决的重要问题之一。

二、背景分析1. 发展现状P2P电子商务平台的发展已经到了如火如荼的地步。

目前，我国的P2P电子商务平台已经超过了1万家，涉及到了包括线上商品交易、服务类商业模式、区块链等各个领域。

P2P电子商务平台的发展极大地推动了社会经济的发展。

然而，P2P电子商务平台的发展也出现了一些问题。

因为商家的信息、信用和信任度不同，有些商家可能会以不规范的方法欺骗消费者，因此，P2P电子商务平台管理中需要相应的安全信任管理机制。

2. 安全问题P2P电子商务平台上可能存在的安全问题主要包括以下几个方面：•信息泄漏：个人信息，包括真实姓名、手机号码、身份证号码等信息容易被攻击者盗取，造成个人隐私泄露的风险。

•交易欺诈：个别商家为了获得迅速的利益，可能采用欺诈性手段对消费者进行攻击，并从其手中获得财务信息和货物等物品，从而导致商家受到诉讼或刑事指控的风险。

•网络攻击：P2P电子商务平台和商家的电子商务交易系统，可能会受到各种类型的网络攻击，包括黑客攻击、网络钓鱼等等。

•平台信息不真实：P2P电子商务平台或商家可能散布虚假信息，从而导致消费者误解商品和服务的情况，会给消费者和商家带来一些不必要的风险。

三、动态安全信任管理机制P2P电子商务平台的动态安全信任管理机制应该是一个相对完善的系统，它应该包括以下四个方面：1. 数据安全保护机制为了保障个人信息不泄露，P2P电子商务平台应建立一个完善的数据安全保护机制，采用数据加密、网络安全检测和控制、身份验证等多种方式加强数据安全保护措施，避免各种网络安全威胁的发生。

数据分析来完成。

P2P平台运用大数据进行风控大数据对P2P网贷发挥着重大的作用。

P2P网贷平台开鑫贷的副总经理周治翰告诉《证券日报》记者，“开鑫贷的大数据很独特——我们掌握了全省小贷公司的运营情况”。

由于开鑫贷的业务模式属于小贷公司合作，所有项目均由小贷公司审核并进行全额本息担保，因此对小贷公司的选择显得至关重要。

开鑫贷通过掌握的全省小贷公司大数据，便可以了解小贷公司的每一笔贷款的发放，“我们就可以借此对小贷公司的经营情况以及它的流动性做一个很好的判断”。

对于大数据的引入是否会提高平台的运营成本，周治翰坦言，这方面的前期投入确实很大，“前后加起来投入了将近一亿元在里面，但是这个在后期会降低运营成本”。

开鑫贷主要讲大数据用于风险控制领域，“把最容易发生风险的情况用数据模型甄别出来，在甄别的基础上面，我们再去做线下的了解，就可以减轻很多人力成本，而且准确性等也相对不错”。

此外，金融搜索平台融360负责研发和技术的副总裁刘曹峰在接受媒体采访时也谈道，融360会通过抓取如用户在电商的交易数据、用户在社交网站上的活动记录等互联网数据，建立相关的风险控制模型，分析用户行为，从而为该用户做出初步的信用风险评估。

而这不仅对银行有用，融360本身也因此积累了用户的贷款记录，这对该用户申请新的贷款、选择新的贷款银行，对促进双方达成贷款交易是非常好的记录。

在他看来，“大数据技术是融360核心销售引擎和推荐引擎的基础，也是解决银行与用户之间信息不对称、审核低效率问题的基础技术之一。

”有助于互联网企业产品创新值得一提的是，大数据与互联网金融结合最为人熟知的经典案例就是阿里巴巴[微博]所推出的余额宝[微博]和娱乐宝。

余额宝是阿里巴巴在支付宝[微博]的基础上进行创新而产生的，其依托于阿里大数据云计算，通过对用户大量信息的分析，最终打造出的一款非常“亲民”的互联网金融理财产品。

而娱乐宝与余额宝有异曲同工之妙，不同的是主要针对的是影视投资领域。

浅析大数据对第三方支付与P2P金融行业的影响随着技术的发展，数据量越来越庞大，人们对于数据的需求也日益增长。

因此大数据技术在各个领域的应用也越来越广泛，其中包括了第三方支付与P2P金融行业。

下面就让我们来浅析一下大数据对这两个行业的影响。

1.第三方支付行业在第三方支付行业，大数据主要发挥作用在风控、客户画像和营销方面。

（1）风控方面在第三方支付中，风险控制是非常重要的一个环节，因为支付涉及到用户的资金安全问题，一旦发生风险就会对用户造成很大损失，因此风控是至关重要的。

大数据技术在风控方面的应用主要是通过对交易行为、消费习惯等数据进行分析，来识别出异常行为和潜在风险，从而加强风险预警和防范措施，提高安全性。

（2）客户画像方面客户画像就是对客户进行分类和分析，以了解他们的需求和行为，从而制定更精准的服务和营销策略。

而大数据技术正是能够提供这样的分析能力，通过对用户交易数据、社交数据等进行挖掘和处理，得出用户的兴趣偏好、行为习惯等信息，进而对用户进行分类和标签化，为企业提供更准确的客户洞察和服务。

（3）营销方面在第三方支付行业，营销是获取用户的重要手段之一。

通过大数据技术分析用户的历史交易和浏览记录，可以为企业提供更有效的推荐和促销策略，从而提高用户转化率和留存率。

2.P2P金融行业在P2P金融行业，大数据对于风控、信用评估、投资策略等方面都有着重要的作用。

（1）风控方面P2P金融行业中的风险控制同样是非常关键的，大数据技术可以对借款人的资质、信用记录、还款能力等进行全面评估，为平台提供更有效的风险控制手段。

（2）信用评估方面在P2P金融行业中，信用评估是非常重要的一环，因为投资者需要了解借款人的信用水平以决定是否投资。

而大数据技术正是可以通过分析借款人的信用、身份、还款记录等数据，提供更准确的信用评估结果，为投资者提供更科学和可靠的投资决策依据。

综上所述，大数据已经深入影响了第三方支付和P2P金融行业的各个方面，为企业和投资者提供了更多的数据支持和决策参考，加强了行业的风控能力和服务水平，促进了行业的健康发展。

互联网金融时代如何通过大数据玩转P2P风控到目前为止，将P2P风控与大数据结合起来，成为了一种非常受到推崇的观点。

随着我们的世界进入到大数据时代，互联网金融行业似乎也不可避免地应该吸收进这一方法，来降低P2P平台运营过程中的风险，从而将其真正发展起来。

乐观来看，借助大数据技术建立全生命风控体系，是解决征信的有效方法。

如何降低风险那么肯定是要尽量杜绝坏账，而这就对贷前风控有了非常高的要求。

大数据所提供的正是在贷前对贷款人的风险评估依据，从而给不同客户进行信用评级，以此来避免坏账发生。

大数据的局限性在哪里大数据之所以冠以“大”字，所指的是范围广数据多。

那么多少的数据才算足够，才能称得上是大数据这就是大数据解决风控问题的第一个局限性。

大数据归根到底其实就是统计学的理念。

想要收集到足够的数据，也不单单是任何数据都是有效的，数据之间应该保持纬度上的独立性，并且最终的数量也能覆盖偶发性的小概率事件，那么这样的数据才能是可用的大数据。

而这正是数据收集方面的非常不容易克服的难点。

最完美的大数据应该满足N=所有，这样才能保证样本不存在偏差，但想要达成这一点，基本可看做是不可能的事情。

这一缺陷是大数据在收集样本上的先天缺陷，无法通过后天手段加以克服。

第二，大数据提供的是过去的数据，但风险却发生在未来，这二者在时间上的断层能否通过足够的数量与精确的预测来连接填补，这显然是存在疑问的。

简单来说，这是个“过去能否决定未来”的问题。

一件事情的发生必然建立在一个前提基础之上。

这个前提一旦失去了当时的限制，就存在变化的可能性。

如果前提已经无法被代入到下一刻分析，那么根据过去数据得出的未来结论，就失去了可靠性。

这就好比我们通过数据来进行分析，要建立数理模型，但如果模型原本的常量部分发生了变动，自然无法再直接替换数据得出结果。

想要解决这一问题，模型本身也要配合常量的变动而变动，做到这点同样不易。

P2P风控如何将大数据为我所用在大数据存在缺陷性的情况下，如果过分迷信大数据而认为风控问题可由此一举解决，那么就未免有些盲目乐观了。

浅析大数据对第三方支付与P2P金融行业的影响随着计算机技术的进步和互联网的普及，大数据技术在金融行业中发挥越来越重要的作用。

特别是在第三方支付与P2P金融领域，大数据技术已经成为了不可或缺的一环。

本文将从以下几个方面来分析大数据技术对这两个领域的影响。

首先，大数据技术为第三方支付行业带来了更高效的风险控制能力。

随着第三方支付行业的迅速发展，涉及的风险也越来越多，如支付风险、反洗钱风险等。

传统的风险控制方法已经无法胜任这些复杂的风险。

而大数据技术通过对数据进行挖掘和分析，可以将无序的数据转化为可视化的信息，提高了风险控制的效率和准确性。

例如，支付宝采用大数据技术，通过对数百万用户的消费行为数据的挖掘和分析，建立了一套完整的反欺诈体系，能够快速识别风险用户和欺诈行为。

其次，大数据技术也带来了更加智能的用户服务体验。

第三方支付机构通过采集用户的消费信息、购买偏好、地理位置等数据，通过大数据算法进行分析，提供个性化的推荐服务，为用户提供更加方便、快捷的支付服务体验。

例如，微信支付可以通过对用户消费数据的分析和挖掘，提供更加个性化的支付服务，如让用户在线下商店消费时免去排队支付，自动判断商家，并自动出示电子会员卡优惠券等。

第三，大数据技术也促进了P2P金融行业的发展。

P2P金融行业作为近年来崛起的新兴金融行业，其核心竞争力在于服务效率和风险控制能力。

P2P金融机构通过大数据技术，可以进行风险管理、客户升级和创新金融服务。

例如，通过数据挖掘，P2P公司可以对借款人的信用状况、还款能力进行评估，对借贷行为进行风险控制；同时，通过大数据分析可以根据不同的客户需求和风险水平，提供不同的智能金融服务，如智能投资、智能咨询、智能社交等。

最后，大数据技术也为第三方支付和P2P金融行业带来了更大的商业价值。

大数据技术可以帮助第三方支付和P2P金融机构了解客户需求和市场趋势，提高市场竞争力。

通过大数据技术，可以更加精准地锁定客户群体、制定营销策略、提高客户留存率，并通过数据跟踪等手段持续优化营销效率和产品服务质量。

电子商务大数据在金融风控中的应用随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们购物消费的主要方式之一。

然而，电子商务的大规模交易背后也衍生出了众多的金融风险。

为了降低金融风险，保障交易安全，电子商务平台开始积极运用大数据技术来进行风控。

本文将探讨电子商务大数据在金融风控中的应用，并介绍其对于提高交易安全性和保障用户权益的重要性。

一、大数据在电子商务金融风险识别中的应用电子商务平台每天都会处理大量的交易数据，包括用户的个人信息、交易记录、支付行为等。

通过对这些数据的分析，可以发现潜在的金融风险和异常交易。

例如，当用户在短时间内频繁进行高额交易时，系统可以通过分析其历史交易记录和支付行为，判断是否存在风险。

此外，大数据分析还可以识别各种欺诈行为，比如虚假评价、假货出售等。

在金融风险识别中，使用大数据可以提高识别准确性和效率。

传统的金融风控手段主要依赖于人工审核和规则引擎，但这种方式无法应对大规模的交易数据和复杂的交易行为。

而大数据技术可以通过机器学习和数据挖掘算法，自动识别潜在风险，并生成实时的风险报警。

二、大数据在电子商务金融风险预测中的应用除了风险识别，大数据还可以用于金融风险的预测。

通过对历史数据和用户行为的分析，可以建立模型来预测未来的风险。

例如，通过分析用户的购买行为和购物偏好，可以预测其未来的购物行为和支付能力。

这样一来，电子商务平台可以提前采取措施，例如限制信用额度或者增加审核频次，以降低潜在的金融风险。

大数据在金融风险预测中的应用可以有效地提高预测准确性和精度。

传统的风险预测方法主要依赖于历史数据和统计方法，但无法充分考虑到各种非线性关系和复杂的交互影响。

而大数据技术可以充分挖掘各种数据之间的关联，建立更加准确的预测模型。

三、大数据在电子商务金融风险决策中的应用在金融风险决策中，大数据可以提供决策支持和优化策略。

通过分析大量的交易数据和用户行为，可以建立精准的用户画像和信用评估模型。

例如，根据用户的历史交易记录、信用评级和个人信息，可以为用户设置不同的信用额度和审核标准。

电商平台如何应对大数据风险和数据安全问题随着电子商务的迅速发展，电商平台必须面对大数据风险和数据安全问题。

这些问题涉及用户隐私、数据泄露、网络攻击等，给企业和用户带来了巨大的威胁。

本文将从以下几个方面探讨电商平台如何应对大数据风险和数据安全问题。

一、加强数据安全意识电商平台应加强员工对数据安全的培训和教育，提高他们的安全意识和识别风险的能力。

培训内容可以包括数据分类与保护、密码强度设置、病毒防护、网络钓鱼等方面的知识。

通过这些培训，员工能够更好地理解数据安全的重要性，并且能够识别和应对各种风险。

二、建立完善的数据保护机制电商平台应建立完善的数据保护机制，确保数据的机密性、完整性和可用性。

首先，应制定严格的数据保护政策和规范，明确数据的权限管理、加密要求和备份策略。

其次，要加强对数据存储和传输过程中的安全防护，采用防火墙、加密通信等技术手段保障数据的安全。

最后，定期对数据进行备份和恢复测试，确保数据能够及时恢复并且不丢失。

三、加强用户隐私保护电商平台必须尊重用户的隐私权，严格按照法律法规的要求来处理用户的个人信息。

首先，要明确告知用户数据收集和使用的目的，征得用户的同意，并严格限制数据使用的范围。

其次，要加强用户个人信息的保护措施，采取加密、脱敏等手段保障用户数据的安全。

最后，要建立用户个人信息保护的监控和追溯机制，发现并及时处置用户信息泄露等问题。

四、加强网络安全防护电商平台应采取综合性的网络安全防护措施，保障平台的正常运行和用户的数据安全。

首先，要建立健全的网络安全管理体系，明确责任分工，及时发现和处理网络攻击等问题。

其次，要加强对系统和应用的漏洞扫描和修复，更新安全补丁，避免黑客利用系统漏洞入侵平台。

最后，要建立网络日志监控和异常检测机制，及时发现并处置网络攻击行为。

五、与合作伙伴共同保护数据安全电商平台应与合作伙伴建立合作共赢的关系，共同保护数据安全。

首先，要与供应商、物流服务商等建立安全合作机制，对数据流和物流进行监控和审核，避免数据泄露和数据篡改等问题。