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j。zhang xc。li zl。xv导师sc。jiang摘要：近年来，P2P在线贷款已成为一种新的理财方式，但是许多P2P在线贷款平台只是泛滥而上。目前，可持续的P2P在线贷款模型被认为是基于大数据的P2P在线贷款平台模型和传统的抵押加互联网模型。 本文希望研究P2P与大数据的结合，探索大数据在P2P信用评估中的作用，提出我们对大数据应用的研究假设，并结合具体案例分析大数据在P2P中的应用在线贷款信用评估。最后，分析了将大数据应用于P2P信用评估的优势和困境，并为该新兴产业的可持续发展模型进行了研究。具体而言，本文主要分析了阿里巴巴借贷的两个典型的P2P在线借贷平台，然后在统计模型中使用数据分析和更常见的逻辑回归来提出科学的信用评估模型。 关键字：P2P在线贷款平台，大数据，信用评估模型，风险管理一？背景介绍1。1什么是大数据？ 大数据是指使用云计算作为数据处理技术平台的新数据处理方法。这个概念最初是由麦肯锡咨询公司提出的。它主要具有四个“ V”特性，即：数量（大量数据），种类（尤其是多样化的数据），准确性（数据真实性和价值），速度（快速输入和处理速度）。大数据技术的核心是数据挖掘，即使用分类，关联规则和复杂数据类型挖掘（文本，网络，图形图像，视频，音频等）进行挖掘。最后，通过预测模型，建模仿真等进行预测，并通过云计算，关系图，标签云等方式呈现结果，实现对堆叠数据的重新挖掘和重用。传统数据基于结构化数据。它具有固定格式，可以记录在表格中。大数据的特征在于结构化和非结构化数据，包括图片，音频和视频网络日志等。数据量非常大。 ;大数据分析事物之间的相关性，而不是因果关系。重点是了解它是什么，而不是原因。为了数据的全面性，大数据牺牲了数据的准确性和准确性。更改为以流程为中心。 麦肯锡（McKinsey）的“大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿”列出了在各个行业中使用大数据的简便性和潜力。 图1在各个行业中使用大数据值的困难和发展潜力？ 麦肯锡（McKinsey）还列出了大数据时代七个主要行业的潜在经济价值，这些行业是教育，交通运输，消费品和自上而下的电力，石油和天然气，医疗保健，消费金融。 1。2P2P什么是互联网借贷？ P2P是点对点的缩写。网络贷款是指通过网络完整实施贷款过程。它是随着互联网的发展和私人贷款的兴起而发展起来的一种新的金融模式。在英国和美国等发达国家，P2P在线借贷平台的发展相对完善。在互联网时代，这种新型的财务管理模式已逐渐为公众所接受。到目前为止，development已从P2P的概念派生出许多模型。中国有超过2，000个在线借贷平台，并且平台的模型不同，它们可以归纳为以下四类：1。2。1担保机构担保交易模型这也是最安全的P2P模型。这样的平台充当中介。他们不吸收存款或借钱。他们仅提供财务信息服务。双重担保由合作的小额贷款公司和担保机构提供。这种平台的交易方式大多是“一对多”，即一个借款需求由多个投资者投资。在中国有大型担保机构共同担保。如果遇到坏账，担保机构将在第二天及时将本金和利息存入投资者的帐户，这是最安全的模式。 1。2。2P2P平台债权人合同转移模型可以称为“多对多”模型，这是一种非典型的P2P离线模型。借款需求和投资都被分解并合并在一起。作为最大的债权人，他将资金借给借款人，然后获得债权人的分割权。通过转让债权获得贷款资金，将债权转让给其他投资者。 外部借贷金额必须大于或等于债权转让。如果贷款额实际上少于债权人的转让权，则根据《关于进一步打击非法集资活动的通知》，属于非法集资类别。 1。2。3大型金融集团推出的互联网服务平台因此，财务模型在业务模型中更加密集。 1。2。4基于交易参数并结合O2O的综合交易模型这种小额贷款模型创建了一个P2P小额贷款业务，该业务依靠其客户资源，电子商务交易数据和产品结构来利用其离线小额信贷公司为平台客户提供服务。脱机业务机会与Internet结合在一起，使Internet成为脱机交易的前台。

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1。3 p2p与传统银行的区别1。3。1筹资能力强，可用贷款额比传统银行丰富。 由于p2p平台的利率高于银行，因此会有更多的人将钱投入该平台。 1。3。2ield简单与传统贷款的繁琐程序相比，P2P在线贷款的操作程序非常简单。当前的在线贷款规模较小，有些不要求贷方提供抵押品，这进一步简化了贷款程序。 1。3。3表格灵活性P2P在线贷款表格非常灵活。银行理财产品是一次性的本金和利息支付，资金的流动性还不够，而P2P在线贷款平台推出的产品通常是每天计算的，可以随时兑换。资金更加灵活。 1。3。4门槛低P2P手续费低于银行理财产品的门槛，启动投资的门槛相对较低。它甚至推出了1元的启动资金，以吸引更多的投资者。 1。3。5资金流向明确许多银行产品经理和出资者不清楚资金的流向，用途，收入和风险。许多P2P在线贷款平台都公开了资金的使用方式，包括向谁贷款，借款人的还款时间等等。 P2P在线借贷比银行更清晰，使投资者安心。 根据该论文：p2p借贷平台可以通过借方与贷方之间的社会互动来减少坏帐风险，并且投资者比银行更具风险偏好。 Research指出，当名义利率为8％时，内部收益率最大。 利润点不是吸引高质量的贷方，而是鼓励对劣质贷款项目的投资。 ？ 1。4大数据如何分析数据当前，大数据处理方法可分为两类，数据批处理和数据流处理。前者采用先存储再处理的方法，并不追求数据的及时性。后者要求较高的实时性能和较快的处理速度，并且采用直接处理方法，这是“归零”的策略。 对于P2P在线贷款平台信用评估，需要更多的数据批处理。图2大数据的处理过程主要过程是获取数据源，执行数据抽象和集成，数据分析，数据解释以及用户使用。 数据提取和集成的特征是数据首先是模式。不断发展。批处理的核心是数据分析。它的特征是必须对数据进行预处理以消除干扰，需要对算法进行调整，并且结果很难衡量（因为数据很复杂）。最终的数据解释要求将结果可视化。 二？大数据应用于P2P在线贷款研究假设2。1 P2P平台大数据应用的优势

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对于P2P在线贷款平台，最大的目标客户群是金额较小，信用度低且是传统金融中资金来源的客户群行业被拒之门外。例如，在美国，大多数客户是基于传统信用评分模型而被银行业拒绝贷款请求的组。因此，基于传统的信用评估系统，这部分客户群很难获得信用。为了在此基础上实现创新，争取传统银行业所放弃的市场，降低违约风险，金融业充分利用了大数据时代的便利，通过传统行业和在线社交获取海量客户数据网络，电子商务和其他平台，并使用大数据分析工具处理和分析数据以获得更丰富，更准确的信用信息。实现了客户筛选和信用评分的过程。对于小额资金客户而言，获取这些数据的时间成本和交易成本太高。与小额贷款所带来的利益相比，他们的损失可能大于支付的金额。客户很难对代理商的信用等级进行评分并使损失最小化。因此，P2Pp平台的功能可用于收集和分析这些数据，从而降低成本。 另一方面，在客户向客户借出资金后，客户可以使用多种方式使用获得的资金。客户不能确保借出的资金用于代表客户作出的承诺。当客户将资金用于高风险行业时，客户还将面临无法收回本金的高风险。如何解决信息不对称的问题，对于P2P网络借贷平台来说，是一个提供平台，向客户提供信息服务并收取费用的好选择。 P2P在线贷款平台根据自己的资源获取代理商的大数据，并使用信用评分模型进行评估和评分。特别是平台规模达到一定水平时，带来巨额利润。 ？ 2。2大数据分析方法当前使用的个人信用评分模型主要包括5C模型，即字符（借款人的字符），容量（能力），资本（抵押），条件（经营抵押）和条件（经营环境）。 ）。 （1）字符（字符），即客户按期履行还款义务并承担相应责任的可能性。它是评估客户信誉的主要指标。道德素质主要评估客户的还款意愿以及当客户无法按计划执行时承担责任的可能性。这确定了委托人是否可以及时收回委托人并获得利益。 （2）容量（capacity），即偿还债务的能力。通过评估客户的资产负债率，可以使用客户的流动资产做出判断。客户过去的偿债记录也可以用作偿债能力的参考。 （3）资本（资产），该部分评估用户的财务实力和财务状况。它主要侧重于偿还债务时客户可信赖的财务背景。这是信用评分模型的重点。 （4）抵押（经营抵押）。经营抵押品意味着当客户无法按时偿还利息时，他们可以通过抵押资产偿还债务，这对于信用记录较差的客户或首次通过P2P在线贷款平台进行贷款的客户而言尤其重要。 （5）条件（运营环境）是可能导致客户具有更大违约风险的经济环境，包括客户的个人经济环境和整体宏观经济环境。例如，客户的个人财务问题，投资决策错误等会在一定时期内导致其流动性出现重大问题，而当发生宏观经济危机时，客户发展缓慢的行业可能会导致成本在短时间内被恢复，违约风险更高。 图3 5CANALYSIS对于5C模型，有人创新地提出了5W模型：谁（借款人），如何（如何还款），为什么（为什么要借钱），什么（抵押抵押品什么），何时（何时还款） ），全面评估客户的信用等级。也有5P型号。无论采用哪种信用评分模型，都是通过大数据分析。 2。3大数据取今天，信息爆炸，各个单词和行为由电子设备记录并转换为数据。传统上，银行将记录客户的资金流量，从访问记录到贷款余额和还款；商店记录与客户进行的交易的收支，有关在校学生的奖惩信息，公司记录员工的工作条件等。诸如在线电子商务协会这样的新兴记录顾客消费记录，甚至是浏览记录；虚拟社交平台可以记录用户的日常活动，朋友圈的大小，日常活动等信息；可穿戴设备可始终测量和收集用户信息活动数据，现代社会一直在收集数据并处理数据。 按数据内容划分，大数据？ 2。4大数据的处理收集数据后，开始数据处理。数据处理分为数据准备---数据清理和摘要变量筛选---评分模型开发和验证-评分模型的验证监控和重新开发，如图2所示。图4大数据的处理？ ？ ？

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在应用大数据之前，定义关键名词。信用评分模型的分析结果显示为贷款和非贷款两种结果。对应于好账和坏账。历史经验表明，通常，如果超过了性能窗口，则超过30天的那些可以被视为默认帐户，默认帐户被定义为不良帐户，有1-30天等待处理，其余为良好帐户。 数据准备也是上述数据的收集，包括来自三个主要信用报告系统的数据（金融信用报告，商业信用报告和行政信用报告；以及客户的Internet数据，包括电子商务的浏览和消费记录）平台，Internet记录，社交平台数据，密友数，朋友圈中的日常活动等）然后清除并汇总数据。数据清理可以通过文本识别和图像识别等工具来辅助。筛选大量数据，保留有关信用评分的信息，并将复杂的非结构化数据转换为可分析的数据，例如将在线记录转换为在线时间，浏览产品的次数以及产品的价格，偏好。为一些虚拟变量分配值，例如年龄和性别。当样本量很大时，数据也可以细分和分析。将较大的样本分为相同性质的几组，为每个不同的组设计评分工具和业务策略，最后获得最有效的信用评分模型。当然，在小样本数据的情况下，可能不需要第二是变量筛选。通过各种渠道过滤的数百种可变指标，还包括各种非结构化数据。因此，您需要过滤变量。考虑到可能存在的数据不完全程度，许多指标仅对某些客户群可用，而其他指标则不可用。如果数据不完整率太高，则不适合作为模型参考变量；另一种解决方案是将零值分配给不完整值，该值根据索引值的重要性确定。同时，在过滤数据时，为了防止异常值对模型结果产生更大的影响，请设置变量值的上限​​和下限。也可以通过使对数等于因变量来处理离群值。 执行模型分析之前，您还需要进行稳定性分析，信息价值分析，相关性和逐步回归判别分析。稳定性分析是使用PSI（人口稳定性指数）方法进行的。通过稳定性分析，可以验证该模型在将来的业务中也将稳定并发挥作用。信息价值分析是对变量质量的主要评估，其值越高，模型描述的时间就越长；相关分析。相关分析主要包括评估变量之间的相关程度，包括单变量分析，双变量分析和多变量分析等。逐步回归判别分析。本部分主要使用状态数据分析软件逐一介绍模型变量。添加下一个变量后，将反复评估模型，并保留可显着改善模型重要性的数据。该模型的重要性没有明显改善。 2。5模型分析根据数据处理中保存的指标，采用逻辑回归（或神经网络，线性回归等方法）建立模型，并通过软件获取指标值和参数值，然后用于信用评估。如前所述，信用评分模型的结果是一个二元变量，即好账或坏账，因此一般模型回归使用对数回归方法。假设通过先前的数据处理保存的指标变量的数量为N，并且相应的指标变量为X（X1，X2，X3 。。。。。，Xn-1，Xn），并且条件概率的公式为P （Z = 1 | X）= P是根据观察到的变量的分析结果得出的良好帐户的概率，图5逻辑功能？ 三？案例分析3。1以拍拍和信用贷款为例分析应用于P2P的大数据个人信用模型以前的个人信用分析主要是通过对个人情况的分析，主要包括基本信息（姓名，身份证号，居住地）等），教育和技能信息（教育，资格等），收入和资产信息（工资，房地产，汽车等），工作信息（行业，单位，职位），关系信息（婚姻状况，儿童状态等），对过去的信用记录进行分析。慢点Domestic信用贷款在线贷款平台收集和整理个人信息，结合个人社交信息和在线购物行为，以全面评估个人信用并估算可能的违约成本。 其中，社交网络行为分析是指微信，微博，人人和论坛等高科技社交软件，并通过记录好友数，粉丝数和帖子内容来评估信誉。评估系统认为，社交网络越活跃，朋友越多，违约的风险就越低。如今，人们比电话短信更多地依赖于这些在线社交软件。结果，可以收集越来越多的社交网络信息并将其用于评估一个人的信用，从而使P2P信用评估系统更加完整和准确。 互联网购物行为是信用评估中将行为与金钱紧密联系的唯一重要因素。通过分析个人购物行为和电子帐户中的资金流量，了解个人消费能力和财务状况，并以此为基础进行信用评估。 Paipaidai使用主要的在线商标和在线购物目标间接收集在线购物信息。其平台上约有50％的借款人是电子商务用户，其中大多数是天猫用户。 ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ ？ 3。2以阿里金融为例分析当前的中小企业信用模型

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首先，根据样本数量，使用随机抽样或跨时间验证样本来建立样本并定义目标变量。通过历史周期值的统计摘要生成模型变量，例如过去6个月的平均值，极值，时间，比率等主要通过处理变量的上下限，处理缺失值变量，并为模型变量处理变量和变形的转换。第二，模型开发的关键是变量选择和逻辑回归。通过单变量和双变量分析进行初步筛选，然后基于稳定性，信息价值和相关性等指标进行筛选。逐步判别法用于保留对模型影响最大的变量。K-S检验用于验证模型的判别能力并测试模型的稳定性。 样本分为训练样本和保留样本。在有足够数据的情况下，应准备样品以进行跨时间验证。训练样本用于模型变量的选择和模型开发；保留的样本用于模型预测；跨时间样本用于测试模型的稳定性，并在时间情况下评估模型判断效果的准确性。如果该模型在不同时期的判断效果明显不同，则表明该模型不适用于不同时间的样本，需要改进。 图6稳定性分析？ 如图所示，它是跨时间样本的点估计。可以看出两者更加一致，模型具有很强的稳定性，可以长期使用。此外，还有跨时间验证增益表，增益图等可帮助验证模型的稳定性。 最后建立的模型可用于指定审批策略，信贷额度策略，营销利率定价策略和收款策略调整，以帮助增强风险控制管理。该模型还可以控制风险，同时增加访问次数，更准确地授予信用，控制损失，增加收益并提高收集效率。 ？ ？ 四？将大数据应用于P2P的优点和困境4。1将大数据应用于P2P网上贷款平台的优点传统的风险控制机制已无法满足P2P网上贷款平台的发展要求。如今的数据构成是结构化数据的15％，非结构化数据的85％，这表明传统分析只能分析结构化数据，大量可以反映借款人个性的非结构化数据，并且违约风险的大小也被丢弃了，因此P2P网络贷款平台需要使用大数据技术来分析更广泛的现有非结构化数据。 大数据作为一种新技术具有广阔的应用前景。在麦肯锡列出的表格中，大数据在美国七个领域的潜在经济价值为3。2至5。4万亿美元。仅在金融领域，就有2100亿到2800亿元，应用前景非常好。大数据在许多领域具有重要意义，例如研究人类行为，进行风险控制，节省公司成本以及分析宏观经济运作。 图7大数据在7地区的经济值 P2P网络借贷作为依赖IT技术的在线金融平台，在互联网上收集大量信息（包括社交网络，在线活动，在线交易等。发现价值。 目前，国外有许多成功的大​​数据应用实例。大数据技术可以在风险控制和客户行为研究中发挥非常重要的作用。 大数据在P2P应用程序中的优势如下：1。基于大数据的风险管理已改变了借贷模式。 大数据推动了风险管理概念和工具的调整。传统的风险管理概念是通过财务分析，可抵押资产或认股权证评估借款人的风险水平。但是，大数据的出现使得对交易行为的真实性和信用信誉的分析变得更加重要。风险定价方法已经转变为实时，全面，三维和动态的模型。放贷速度。 P2P行业的发展趋势是为客户提供个性化，快速，准确和高效的服务。这些是基于长期大量的大量信贷和资本流动。一方面，使用大数据财务的公司可以快速计算信用评分。通过在线支付方式，实时贷款基于大数据发布，例如贷款需求和信用评分。另一方面，有利于管理到期期限，有效解决资金的流动性问题。 3。大数据可提高P2P借贷的盈利能力。

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资金融通基于大数据和云计算。自动计算而不是人工审批的模型减少了贷款审查的边际成本，并大大降低了风险控制成本。在美国贷款市场，LendingClub可以使用互联网技术将其平台成本控制在2。7％，这低于该银行的6。95％成本是其核心竞争力。大数据的使用还可以根据公司资本需求周期灵活确定贷款期限。同时，依托中小企业的大数据，整合零散的供需关系，进行整体财务规划，扩大服务范围，进一步降低公司的经营和交易成本。此外，P2P可以根据客户背景数据分析模仿Google的广告模型，并在平台网站上投放针对性的广告，从而增加主营业务的外部收入。 4。大数据提高了P2P行业的科学决策和风险管理水平。 大数据可以解决信贷分配，风险评估，授权实施甚至欺诈识别的问题。使用分布式计算来制定风险定价和风险评估模型。这些模型不仅可以代替风险管理，风险定价，甚至可以自动生成精算保险。有利于财务风险控制。 ？ 4。2 P2P中大数据的困难和局限性现实是，金融信用与社会信用之间的相关性不确定，缺乏闭环数据，数据流通困难以及大数据人才短缺。 除了前几代人提到的缺陷外，我们认为将大数据应用于P2P的困境还具有以下几点。 （1）P2P行业特征造成的困境P2P借方和贷方通常是指不愿或无法借贷但急需资金的“下属”客户；另一种是缺乏财务管理的个人投资者。即使在现有平台的帮助下，个人通常也很难确定这些不良借款人。 Stiglitz和Weiss（1981）预测，对于传统贷款，利率高是因为低质量的借款人可能给贷方带来低回报。根据美国最大的P2P在线贷款公司Prosper的说法，IRR（内部收益率）在利率达到8％时呈现单调的非递增函数，而当利率超过28时则显示出显着的下降趋势。 ％。 以中国为例，2015年中国的P2P平均利率在10％至15％之间波动。它主要依靠高利率吸引投资。 （数据由于P2P平台刚刚起步，因此在国内外并不缺乏。P2P公司的资金周转存在问题。由于其相对较高的风险和较高的利率，整个P2P行业的竞争也很激烈。许多公司通常处于高利率，高风险，高负担和面临资本链断裂的阶段P2P平台处于兴起阶段除了少数具有雄厚资本的公司，大多数公司，无论是P2P平台还是名义上的P2P公司，本质上都是金融公司，其主要目标是吸引贷款和扩大市场，也难以发展更高的门槛和更长的时间P2P的大数据技术（2）大数据自己的秘密诚然，大数据是不可避免的P2P的未来发展方向，但目前，除了美国拥有完整的信用报告系统外，许多国家尚未建立自己的信用报告系统，P2P很难t平台从国家和企业那里获取他们想要的数据。在早期阶段，这必须增加大量的试验和错误成本。 大数据在技术上难以实现为了达到高水平并需要高数据处理技术，很难首先处理非结构化数据。验证，最后需要很长时间来处理变量。 ？ ？ 参考文件【1】刘春霖。基于大数据技术的银行业发展分析【J】。硅谷，2015（04）：105-106。 【2】邓建鹏，熊明，任其奇，等。大数据在P2P在线贷款中的应用与困境【J】。电子金融，2014（12）：38-40。 【3】李学龙，龚海刚。大数据系统综述【J】。中国科学：信息科学，2015（01）。 【4】 Manyika J，Chui M，Brown B等。大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿【J】。分析，2011。【5】陈伟。大数据引领P2P信贷行业的发展【J】。时报：学术版，2015（1）：217-217。 【6】希财资讯。P2P在线借贷不同于传统金融【EB / OL】。 Http：//www。csai。cn/touzi/。html。2014-09-09 【7】安心贷。 P2P在线贷款相对于传统贷款的优势比较【EB / OL】 。http：//www。anxin。 com / news / industry / 3336。html。2015-01-20【9】 P2P投资和财富管理与传统银行不同（https://www。batiaoyu。com/stc-4260-news-txt。htm）

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