如今P2P行業發展競爭激烈，需要不斷靠創新驅動，而風險控制始終是貫穿行業的最重要一環。若網貸平臺沒有嚴格的風控體系與安全措施，對借款人資格審核不嚴格，一旦被曝出負面輿情，隨之而來的就是擠兌潮。沒有雄厚資金實力的P2P平臺只能清盤歇業，有的直接卷款跑路。
       所以，風控始終是P2P平臺能否持續健康發展的關鍵，也是投資人判斷平臺是否安全的一個至關重要的依據！
       今天，宜姐就要和大家聊一聊，如何從風控的角度，來觀察一個平臺是否安全。
       

       網貸行業發展至今，風控模式主要經歷了以下三個階段：
       第一階段：傳統線下風控（2007-2010）
       P2P引入我國后，傳統網貸風控模式才開始慢慢成型，風控手段主要以實物抵押、擔保墊付、小額分散和盡職調查等傳統線下風控模式組成，可以把這一階段歸結為網貸風控1.0時代。
       第二階段：“線上 + 線下”風控（2011-2014）
       單純的線下風控無論在人力還是物力上都會給平臺造成巨大的困擾，平臺風控人員從專業角度和經驗上可能也有所欠缺。不僅如此，平臺自身提供擔保也有很大的風險，一旦出現逾期或者貸款人拒絕還款的情況，容易導致資金鏈斷裂，使平臺無法維持正常運營而面臨倒閉危機。
       2014年4月21日，在防范打擊非法集資新聞發布會上，銀監會明確提出P2P網貸平臺業務邊界有四條“紅線”：于是各大平臺更多地選擇第三方平臺擔保。這一階段的風控模式主要以第三方提供擔保、與第三方支付平臺合作、設立風險備用金等“線上+線下”相結合模式為主，可以歸結為風控2.0時代。
最后就是我們現在所處的第三階段：大數據智能風控（2015至今），這階段來重點介紹一下：
       2016年8月24日，銀監會等多部委聯合發布了《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》。政策要求，網絡借貸信息中介機構應當實行自身資金與出借人和借款人資金的隔離管理，并選擇符合條件的銀行業金融機構作為出借人與借款人的資金存管機構。
       2017年2月23日，銀監會正式對外發布《網貸借貸資金存管業務指引》。政策明確了讓商業銀行為網貸平臺提供資金存管服務，并規定存管銀行必須唯一性，不可實行多頭存管。
       這些政策的發布很大程度規范了行業發展，所以這一階段的風控模式主要以接入銀行存管系統、大數據風控等線上操作風控模式組成，網貸風控正式進入3.0時代。
       1、銀行存管
       銀行存管是由銀行管理資金、平臺管理交易，資金與交易相分離的方式來避免平臺直接接觸資金而導致的客戶資金被挪用。據了解，當前的銀行存管有銀行直連、直接存管和聯合存管三種。
       2、大數據風控
       傳統的風控方式多在線下以人工為主，在“大數據”這一概念引入我國后，更為便捷的線上大數據風控應運而生。
       在收集海量的用戶數據后，依托于文本挖掘、機器學習、聚類分析、自然語言處理、預測算法等技術建立用戶行為模型，構建用戶畫像，針對不同用戶制定個人風險定價。
       到底該如何通過風控來辨別平臺的安全性？
       一、平臺分類考量
       首先，P2P平臺眾多，先搞清楚分類再對癥下藥會高效許多，大致可以分為：國資系、銀行系、上市系、民營系這四種?？梢詮倪@個角度出發，考察每一類平臺在風控上的優勢與不足。
       1、國資系
       國資系平臺的特點，一般都有國資背景股東作為品牌及信用背書，實力雄厚，品牌認同度高，公信力較強，運營規范，屬于可靠性投資對象，更易獲得投資者的信賴，但投資人應該要仔細分辨真假國資，挑選靠譜的真國資平臺。
       2、銀行系
       利用銀行的優勢，一般為企業與銀行聯合或者銀行為主導的，安全性高，業務操作經驗豐富，積累了豐富的風險管理經驗，其風險識別、管理、評價能力優勢尤為突出，同時，在大數據的使用方面，能夠直接連接到央行征信系統，讓銀行系P2P平臺更具優勢。這類平臺主要在“擔保增信”和“嚴格審核”兩方面來控制風險，但由于10倍杠桿額度已經被充分利用，擔保的瓶頸也凸顯出來。
       3、上市系
       一般有上市企業入股，或者是被上市企業收購成為其子公司。但上市公司收購網貸等類型的互聯網金融企業，除了單純為了打概念炒熱股價這種略顯任性的做法外，更重要的是對于上下游供應鏈金融要求旺盛的考量，還是基于實業發展的現實需求。但在這個過程中，上市公司應當注意銀監會監管政策，切勿觸及紅線。
       4、民營系
       是目前數量最多的平臺，指個人或者是民營企業做的P2P網貸平臺。平臺所屬企業多是金融類公司或者互聯網公司，在運營P2P平臺上經驗比較豐富，靈活性高，項目周期短，項目收益率最高。但平臺間水平差距較大，風控水平也參差不齊。
       而具體到從哪幾個方面來考察一個P2P平臺的風控安不安全，可以先搞清楚P2P平臺可能存在哪些風險：
       二、平臺存在的風險
       1、道德風險
       說白了就是像”江南皮革廠倒閉了”這種，創始人卷走投資人的錢就蒸發了，新聞上經常報道的跑路平臺就是這種。想要預防這類情況的發生，就需要投資前對于平臺創始人的背景、經歷、人品進行考察。那種名不見經傳的平臺，收益都能到20個點，有點常識的人都能知道不靠譜。選擇大平臺一般都是可以規避這類風險的。
       2、市場風險
       一般也叫系統性風險，指在出現系統性的、大面積的市場事件時造成投資價值受損的風險。大的市場風險一般都是來自于金融危機，也存在區域性的市場風險，比如地產泡沫、鋼貿行業、煤炭行業利潤驟減等等。這樣的風險有點像“天災”，只能說投資越分散，受到的影響越小，專業的投資人一般會從行業、產品、客戶、類型、地域等多角度進行分散。
       3、項目管理風險
       如項目短拆，無新投資人補充，前期投資人本金未為及時退出，投資人恐慌，紛紛提現，發生擠兌現象。這個時候就是平臺風控實力的體現了。風控管理足夠強大的話是可以很大程度上規避這類風險。除此之外，平臺多舉辦一些線上線下活動，增加用戶黏性，提高信息透明度，提高投資人的信心，才能在洗牌大潮中不至于被擠兌出局。
       三、考量平臺的大數據風控體系
       規避上述這些風險最有利的武器，就是現如今的大數據風控，它是考量各個網貸平臺安全性指標的重要依據，主要涵蓋貸前、貸中和貸后整個放貸過程。
       貸前。收集用戶各方面數據，整理成征信信息；對潛在風險做出評估，判斷其還款來源；篩選出合格的貸款人，根據風險定價進行放款。
       貸中。通過外部數據監測，觀察借款人的資金支付結算等信息是否可能出現逾期，并及時做出預警。
       貸后。一旦逾期現象出現，可以針對不同的用戶制定不同的催收策略模型。
       大數據風控對借款人的多維度判斷可以更加有效地識別欺詐行為，通過聚類分析的方式可以判斷出部分惡意欺詐行為的共性，實時的數據更新及合理的風控模型使風險評估得以量化，較傳統風控更能消除其滯后性。同時，線上審核方式節約人工成本，加快放款速度。
       但是大量的數據充斥對P2P網貸平臺的要求更高，如何擁有較高的數據匹配率也成為大數據風控的關鍵點。投資人可以通過觀察這塊來考量平臺的安全性。
       宜聚網的風控體系
       為從根本解決車況風險的識別評估，宜聚網推出了“大數據智能車貸風控”體系。作為宜聚網大數據征信風控的核心環節，“大數據智能車貸風控”體系充分依托自身業務數據積累，針對抵押類業務場景而自主研發，覆蓋反欺詐、信用評分、押品管理、業務及風險實時監控、工作流審批、合同管理等模塊，可充分滿足車貸新階段下時效強、高并發的風控需求。
       目前，通過“大數據智能車貸風控”體系，宜聚網業務審核總效率提升61%，審批總效率提升52%，人工審批單量占比減少24%，操作與道德風險事件為零。
       大數據智能車貸風控體系定義了宜聚網車貸風控的新高度，在運用大數據提前預籌、評估風險的同時，宜聚網還將數據模型應用到信貸業務的實際操作中，從而可實現風控的流程化、自動化與高效化，真正實現風險的源頭控制，實時保護用戶的賬戶和資金安全。
       現階段，擁有強力風控的產品才是未來網貸行業的主流，投資人要確認清楚網貸平臺承擔信用轉換職能的實況，做好貸前、貸中、貸后的風險防范。只有立足行業秩序的大變局來把握規律，立足于防范多重風險的大前提來統籌，立足平臺合規發展的大背景來謀劃，才能確保平臺的風險管控的精準到位、與時俱進，從而確保投資人的資金獲得穩固保障。

       作者：宜姐