“大數據”環境下P2P信審環節的優化研究

馬子怡 段恒鑫 袁韻 潘澤韜 徐楊

摘 要 在“大數據”概念日益普及的背景下，P2P行業在迅速發展的同時也出現了諸多問題，而信審作為其關鍵環節受到了越來越多的關注。目前，資料收集渠道少、涉及范圍小，缺乏相關信審模型，數據存儲安全性低是信審環節存在的主要問題。為此，P2P企業應借鑒歐美國家經驗，注重收集數據的多元化，多層次評估風險，同時完善服務器，提升數據的安全性。

關鍵詞 互聯網金融 P2P 大數據征信 信審

互聯網金融自2007年出現直至2015年發展態勢愈演愈烈，作為一種新興的金融服務方式，P2P行業憑借其“短，平，快”的特點和優勢獲得了迅猛的發展。另一方面，P2P問題平臺跑路、倒閉、兌付危機等負面新聞頻出，整個行業都受到了牽連，行業發展的迅猛態勢倒逼監管加快步伐。其中，作為P2P行業工作的關鍵環節，信審工作存在的問題及其優化受到了越來越多的關注。本文以“大數據”為研究背景，對P2P企業信審環節中的主要問題展開研究。

一、信審環節主要存在的問題

（一）資料收集階段——渠道較少，范圍較小

目前我國眾多P2P企業在收集資料階段存在信息渠道窄、信息覆蓋面不全等主要問題。首先，大多P2P企業獲得信息渠道相對單一，以P2P企業與借款融資企業之間的雙向往來為主。其次，P2P企業信審大多參考銀行傳統征信函蓋的資料內容與范圍，信息的覆蓋范圍較窄，使風險評估階段由于數據信息的局限性導致評估結果有一定的偏差性。

（二）風險評估階段——建模初期，經驗主義

風險評估方面的問題是制約P2P企業發展的重要因素。目前較多P2P企業在審核企業信用時采用以往或行業經驗來定性評估受審企業的信用等級。由于不同企業在信用審核中存在行業差異性，沒有統一的衡量標準，P2P企業為了了解待審企業的運營狀況，先實地盡調，再根據受審企業具體問題具體分析。這就導致審核時間長、耗費的成本及人力資源較多且評估結果缺少科學性依據。

（三）數據存儲階段——疏于管理，安全性低

P2P企業都會對借款方企業的前期資料以及后期評估的信用情況進行建檔存檔。目前，大多P2P企業的數據存儲沒有專門的數據庫系統，也沒有設立服務器或交予第三方云服務平臺托管的意識。

二、歐美的征信經驗及我國的改變

說到信用審核的問題，必然要談到近兩年頻繁出現的“大數據征信”了。一些歐美國家在在此方面的應用都是先于我國的。以利用“大數據”進行風險管理的ZestFiance為例，它整合分散數據，借助數據挖掘與自我開發的預測模型（包括防欺詐模型、還款能力模型等十個模型），再將預測模型的結果進行集成處理，挖掘更多傳統征信覆蓋不到或潛在的信用信息，并借助信用評估模型獲得完整的信用評估報告。

而近些年國內有關征信方面也有了不少改變。央行將征信系統向個人及金融機構開放，個人每年可免費查詢一次自己的征信報告，而金融機構只要符合相關申請條件經授權批準即可接入征信系統的接口。此外，央行在2015年1月印發的《關于做好個人征信業務準備工作的通知》中，包括芝麻信用、騰訊征信等八家企業被授權掛牌作為民營征信企業。通過對數據的挖掘和分析，各企業從不同維度綜合評估，為用戶建立個人的信用評分，向個人及機構提供征信服務，豐富了征信內容。這對沖破傳統意義上的征信使征信多元化、數據化有著重大意義。

三、對P2P企業信審工作的建議

（一）資料收集階段——多元化數據搜集

在收集借款方企業的審核資料過程中，可以從兩方面做出多元化改善：

1.獲取信息渠道多元化。這里的信息渠道是指獲得借款方需審核資料的方式。在行業未來發展中，擴展信息收集渠道將成為一種趨勢。如獲取借款融資企業資料可通過以下幾種方式：第一，申請央行征信系統的接口，獲取企業法人、融資負責人、企業核心決策層等相關人員的個人征信報告；第二，向目前已開放的八家征信企業選擇一家或幾家支付一定服務費用，接入數據接口，獲取借款融資方相關人員的信用記錄及評分；第三，通過全國企業信用信息公示系統、中國裁判文書網、各地法院官網等官方網站，獲取企業基本信息及企業的不誠信經營導致被起訴事件等信息。

2.信息領域多元化。信息領域，也稱信息覆蓋面。正確地拓寬數據搜集的覆蓋面可以為信用審核提供更多維度的信息，使最終的信用評估綜合性及參考價值更高。除了傳統信審所涵蓋的身份信息、信貸信息、金融負債信息及公共信息外，可參考拓寬的領域有：第一，民營征信企業提供的信息。不同征信企業有不同的側重領域，如：中誠信征信、前海征信、鵬元征信側重金融領域；中智誠征信和北京華道征信側重反欺詐領域；騰訊征信、芝麻信用、拉卡拉信用側重生活場景領域，包括社交、消費等方面。第二，大數據征信視角可探知的信息。這點與上條所說民營征信企業提供的信息有交疊部分。信用信息與信貸記錄具有強相關性，同時，它與通過數據挖掘方法獲取的一些行為信息也有一定的聯系。例如利用數據挖掘獲得的搬家次數、網絡點擊等信息。當然，需在合法合規的前提下獲取此類信息。第三，非金融日常信息。如：水電氣繳納情況、有線電視、移動電話等信息。

（二）風險評估階段——多層次多維度綜合評估

多層次的綜合評估是指在建立模型的過程中，由基礎模型——評估模型——信審模型 構成垂直方向上層級遞進的評估模型。首先將收集的數據信息劃分為多個維度，劃分也可分為兩種方法：一是按照信息來源分類，如：央行的征信報告、企業公共信息、民營征信機構信息等；二是按照信息的領域分類，如：驗證類基礎信息、金融類信息、非金融類信息。不同類別的數據與信審的相關性不同，即每一類信其次針對不同評估方面，以兩類或以上的基礎模型評估結果為參考，運用相應的算法建立適用的評估模型，如還款能力評估模型、還款意愿評估模型、身份驗證評估模型、企業運營評估模型等。最后根據不同類型的企業及其不同的側重點，在評估模型的基礎上加上不同的權重，使用相應的規則，將評估模型整合為最終的信審模型，獲得最終的信用評估報告。

（三）數據存儲階段——完善服務器

上文中提到多數P2P企業將信息安全保障集中放在網絡平臺的運營上，而忽視了對借款方企業信息存儲的安全保障。

在長期發展中建議P2P企業在信息存儲方面建立完備的數據庫服務器對數據統一管理，或將其托管至第三方云服務平臺；對于信息中的敏感數據采用一定的加密技術以確保信息存儲的安全性。

四、結語

互聯網金融P2P行業在我國仍處于初步發展階段，其發展有無限的可能，也將會朝著網貸行業產業鏈的趨勢發展，形成數據服務企業——征信（信審）服務企業——P2P平臺服務企業交叉網狀結構，將每一環節的業務細化到每一類企業。對中國征信將來的發展也抱有積極的觀望態度。

（作者單位為西南交通大學經濟管理學院信息管理與信息系統）

參考文獻

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