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自余额宝引爆了互联网金融的发展，这个行业就开始加速度发展，对于其中的P2P网贷更是如此。在近日的速途网互联网金融沙龙上，信用宝副总裁蒋薇带来了她的绝对干货分享。蒋薇表示，做了P2P网贷后，自己越来越谨慎，胆子越来越小。

新生的事物发展尤其不易，特别在金融创新之路上，更不容许出现致命性的错误。网贷平台由2013年的800多家增长到2014年的1574家，一倍的增长数量背后有275家平台跑路。因此，在众多P2P网贷平台中，想要通过平台自身的努力促进行业良性发展的平台不在少数，信用宝就是之一。

新平台需要特别注意2月份和12月份

蒋薇提到，根据数据统计，2月份共有58家问题平台出现。她认为，这种现象不是绝对峰值而是相对峰值。

因为在借贷端有一个特点，中国有一句老话叫“正月不借钱，借钱愁一年”。也就是说在年底，中国人的30%~40%的全年消费会集中爆发，所以理财端会下降。信贷端在春节之前会做一次最后的冲刺和储备，二者可以相应平衡。

所以，对于新平台来说，蒋薇提示需要特别注意两个月份，第一个2月份春节前后，第二个是12月份。在年度结算月的时候，看借款端和理财端能否平衡。一旦不能平衡，就可能有很多平台出现了资金提现的困难，或者是跑路。

这里主要考验平台的风控能力和资金平衡的测算能力。一旦处理失当，产生某种信用问题或提现问题，在互联网时代，对P2P平台将产生重大影响。

平台坏账率需要看基数后进行综合判断

常常会有投资者担心，现在小平台出问题，大平台就不会出问题吗?蒋薇个人认为，大平台会相对安全。因为就坏账来说，不单单是要坏账的金额，而是要看基数是什么。她还建议媒体，在进行相关报道时，要看非独立的相对数字，要跟交易量、历史存量、用户数量等综合后做出判断，这也是专业的判断。

蒋薇表示，就2014的1574家的P2P平台数量来说，比13年增加一倍之多。这其中有18%的平台跑路，据统计为275家。其中有些周期不到一年，甚至有一些4、5天经营的平台。这275家中有126家属于纯跑路骗子平台，也有149家想兢兢业业做P2P行业，但是没有做好。她认为，“主要原因在于风控出了问题”。

打通P2P两端，加强风控人员职业培训

理财端通过P2P平台找到了信贷端，如今在本是蓝海的领域里已经出现比较激烈的厮杀。不管形式怎么变化，回归到金融的本质，信贷端的推出才能使投资者的投资产生价值。在平台收取应收佣金后，理财端拿走了相对的年化收益。

蒋薇称，要管控好信贷端，都需要做好风控。现实情况却是，很多平台也都面临的问题是，风控端的人员越来越贵。由于风控的专业性，一个合格的风控员最少要6个月沉淀，一般3年时间才能使一个风控人员技能加以完善。而6个月和3年的经验值就会影响资产资料包的恒定性。所以，这种培训对各家公司来说是很高成本的投入，但是必须加以重视。

风控就是防范欺诈风险、信用风险、操作风险

当前情况下，中国整体征信市场比较混乱，造成了防范欺诈风险和信用风险的难度越来越高。风控主要就是防范欺诈风险、信用风险和操作风险。

第一种是欺诈风险。这种P2P平台纯粹为欺骗投资者而成立，无关贷款种类。因此，“风控首先是要干掉欺诈。”蒋薇说。

第二种是信用风险。从贷款端来说，随着时间的转移，贷款企业有可能我在未来不具备还款能力。所以，要评估这一笔借款未来坏的可能性，就信用宝来说现在有一套评分系统。

第三种是操作风险。这个比较容易理解。法国一家百年银行，由于新加入的操作人员工作失误，造成了一百多亿的窟窿。因为国外银行市场化，没有政府买单，于是这家百年银行倒闭。而在P2P行业中，任何操作的失误将会呈现出更大的影响。

建数据模型、数据集市，进行数据探索、模型运用

在风控管理中，由于风控人员的道德素质不同，使得平台信审的前端工作无法被恒定地量化和标准，首先时候需要引入数学模型。它可以实现简单高效复制，促进了平台快速发展。

蒋薇建议，建数据模型最好能最初就把工作做好，在以后非常有效率。过程中出现一些奇异数据，有一些偏差值但会直接影响模型的精准性，有时候可以通过算法补足。

其次，最好建设平台的数据集市。数据集市就是说除了X轴以外，还有一个时间轴，说简单一点就相当于把数据像货一样放在货架。数据集市建好后，用的时候随时可以提取，数据分析工作会相当地省力

然后，平台需要做一些数据探索。比如，一个人的纬度可能有400多项，但是真正对评分卡起作用的到底有哪些项，需要通过数学敏感性进行探索。

最后跟大家分享一下模型应用的策略。互联网金融回归金融的本质就是根据风险定价。在产品周期的选择方面，经济上行周期时产品周期可以稍长一些;经济下行周期时，产品周期要短，尤其要短于P2P行业的同业。

加入非传统数据，不断修正模型，进行远程管理

在蒋薇看来，P2P网贷行业特别个性化，具有多对多、高风险高收益的特点，所以要求团队有专业的风控能力，否则所产生的就不是风险百是坏账。她形容网贷经营者是“在垃圾上拣钱”，所以每天谨小慎微来对待这个行业、对待投资者。

同时，蒋薇表示，非传统化比如说社交数据也会逐渐加入到建模的数据之中进行运用。当然数据也不是越多越好，还要考虑宽度是不是宽，力度是不是够。

依据她的实践经验来看，模型具有生命周期需要不断的修正。在模型部署完毕后不断检测更新，再进行一个周期。

最后在P2P网贷平台做管理，要有远程管理。远程管理最核心的就是说能通过数据反应出预警，反应出问题，然后赶紧去处理。

蒋薇说，“我们在做建模的时候最痛苦的，莫过于发现之前的系统和数据管理的责任的缺失，导致所有的数据没有量化，做数据清理的时候就推倒重新做，而且这个工作反复做了很多遍。”她建议，行业新兵刚刚搭建系统化，有必要把底层结构做好，将来会很有用。

有两张信用卡的人得到贷款的可能性最大

蒋薇还分享一些我们看来有意思的事儿。

首先，对于P2P行业来说，并不是说收入越高客户越好。在P2P行业中，真正好的客户是那些挣得少的，比较老实的人。大家肯定以为50K，每个月收入五万以上的人是极好的，但事实上并不是。这个是数据告诉我们的答案。

中国是从2003年、2004年才开始大面积推信用卡，由此个人业务才慢慢发展。对于P2P网贷来说，如果想找这方面的人才，可以从各家银行的信用卡中心进行尝试。

在蒋薇的分享中，她提出了一个特别有意思的现象，那就是经过信用宝数据探索发现，有两张信用卡的人，得到贷款的可能性最大。

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