“大数据”环境下P2P信审环节的优化研究

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摘 要 在“大数据”概念日益普及的背景下，P2P行业在迅速发展的同时也出现了诸多问题，而信审作为其关键环节受到了越来越多的关注。目前，资料收集渠道少、涉及范围小，缺乏相关信审模型，数据存储安全性低是信审环节存在的主要问题。为此，P2P企业应借鉴欧美国家经验，注重收集数据的多元化，多层次评估风险，同时完善服务器，提升数据的安全性。

关键词 互联网金融 P2P 大数据征信 信审

互联网金融自2007年出现直至2015年发展态势愈演愈烈，作为一种新兴的金融服务方式，P2P行业凭借其“短，平，快”的特点和优势获得了迅猛的发展。另一方面，P2P问题平台跑路、倒闭、兑付危机等负面新闻频出，整个行业都受到了牵连，行业发展的迅猛态势倒逼监管加快步伐。其中，作为P2P行业工作的关键环节，信审工作存在的问题及其优化受到了越来越多的关注。本文以“大数据”为研究背景，对P2P企业信审环节中的主要问题展开研究。

一、信审环节主要存在的问题

（一）资料收集阶段――渠道较少，范围较小

目前我国众多P2P企业在收集资料阶段存在信息渠道窄、信息覆盖面不全等主要问题。首先，大多P2P企业获得信息渠道相对单一，以P2P企业与借款融资企业之间的双向往来为主。其次，P2P企业信审大多参考银行传统征信函盖的资料内容与范围，信息的覆盖范围较窄，使风险评估阶段由于数据信息的局限性导致评估结果有一定的偏差性。

（二）风险评估阶段――建模初期，经验主义

风险评估方面的问题是制约P2P企业发展的重要因素。目前较多P2P企业在审核企业信用时采用以往或行业经验来定性评估受审企业的信用等级。由于不同企业在信用审核中存在行业差异性，没有统一的衡量标准，P2P企业为了了解待审企业的运营状况，先实地尽调，再根据受审企业具体问题具体分析。这就导致审核时间长、耗费的成本及人力资源较多且评估结果缺少科学性依据。

（三）数据存储阶段――疏于管理，安全性低

P2P企业都会对借款方企业的前期资料以及后期评估的信用情况进行建档存档。目前，大多P2P企业的数据存储没有专门的数据库系统，也没有设立服务器或交予第三方云服务平台托管的意识。

二、欧美的征信经验及我国的改变

说到信用审核的问题，必然要谈到近两年频繁出现的“大数据征信”了。一些欧美国家在在此方面的应用都是先于我国的。以利用“大数据”进行风险管理的ZestFiance为例，它整合分散数据，借助数据挖掘与自我开发的预测模型（包括防欺诈模型、还款能力模型等十个模型），再将预测模型的结果进行集成处理，挖掘更多传统征信覆盖不到或潜在的信用信息，并借助信用评估模型获得完整的信用评估报告。

而近些年国内有关征信方面也有了不少改变。央行将征信系统向个人及金融机构开放，个人每年可免费查询一次自己的征信报告，而金融机构只要符合相关申请条件经授权批准即可接入征信系统的接口。此外，央行在2015年1月印发的《关于做好个人征信业务准备工作的通知》中，包括芝麻信用、腾讯征信等八家企业被授权挂牌作为民营征信企业。通过对数据的挖掘和分析，各企业从不同维度综合评估，为用户建立个人的信用评分，向个人及机构提供征信服务，丰富了征信内容。这对冲破传统意义上的征信使征信多元化、数据化有着重大意义。

三、对P2P企业信审工作的建议

（一）资料收集阶段――多元化数据搜集

在收集借款方企业的审核资料过程中，可以从两方面做出多元化改善：

1.获取信息渠道多元化。这里的信息渠道是指获得借款方需审核资料的方式。在行业未来发展中，扩展信息收集渠道将成为一种趋势。如获取借款融资企业资料可通过以下几种方式：第一，申请央行征信系统的接口，获取企业法人、融资负责人、企业核心决策层等相关人员的个人征信报告；第二，向目前已开放的八家征信企业选择一家或几家支付一定服务费用，接入数据接口，获取借款融资方相关人员的信用记录及评分；第三，通过全国企业信用信息公示系统、中国裁判文书网、各地法院官网等官方网站，获取企业基本信息及企业的不诚信经营导致被事件等信息。

2.信息领域多元化。信息领域，也称信息覆盖面。正确地拓宽数据搜集的覆盖面可以为信用审核提供更多维度的信息，使最终的信用评估综合性及参考价值更高。除了传统信审所涵盖的身份信息、信贷信息、金融负债信息及公共信息外，可参考拓宽的领域有：第一，民营征信企业提供的信息。不同征信企业有不同的侧重领域，如：中诚信征信、前海征信、鹏元征信侧重金融领域；中智诚征信和北京华道征信侧重反欺诈领域；腾讯征信、芝麻信用、拉卡拉信用侧重生活场景领域，包括社交、消费等方面。第二，大数据征信视角可探知的信息。这点与上条所说民营征信企业提供的信息有交叠部分。信用信息与信贷记录具有强相关性，同时，它与通过数据挖掘方法获取的一些行为信息也有一定的联系。例如利用数据挖掘获得的搬家次数、网络点击等信息。当然，需在合法合规的前提下获取此类信息。第三，非金融日常信息。如：水电气缴纳情况、有线电视、移动电话等信息。

（二）风险评估阶段――多层次多维度综合评估

多层次的综合评估是指在建立模型的过程中，由基础模型――评估模型――信审模型 构成垂直方向上层级递进的评估模型。首先将收集的数据信息划分为多个维度，划分也可分为两种方法：一是按照信息来源分类，如：央行的征信报告、企业公共信息、民营征信机构信息等；二是按照信息的领域分类，如：验证类基础信息、金融类信息、非金融类信息。不同类别的数据与信审的相关性不同，即每一类信其次针对不同评估方面，以两类或以上的基础模型评估结果为参考，运用相应的算法建立适用的评估模型，如还款能力评估模型、还款意愿评估模型、身份验证评估模型、企业运营评估模型等。最后根据不同类型的企业及其不同的侧重点，在评估模型的基础上加上不同的权重，使用相应的规则，将评估模型整合为最终的信审模型，获得最终的信用评估报告。

（三）数据存储阶段――完善服务器

上文中提到多数P2P企业将信息安全保障集中放在网络平台的运营上，而忽视了对借款方企业信息存储的安全保障。

在长期发展中建议P2P企业在信息存储方面建立完备的数据库服务器对数据统一管理，或将其托管至第三方云服务平台；对于信息中的敏感数据采用一定的加密技术以确保信息存储的安全性。

四、结语

互联网金融P2P行业在我国仍处于初步发展阶段，其发展有无限的可能，也将会朝着网贷行业产业链的趋势发展，形成数据服务企业――征信（信审）服务企业――P2P平台服务企业交叉网状结构，将每一环节的业务细化到每一类企业。对中国征信将来的发展也抱有积极的观望态度。

（作者单位为西南交通大学经济管理学院信息管理与信息系统）

参考文献

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