無處不在的大數據——各種云計算、谷歌[微博]的神通、亞馬遜[微博]的推送、天涯人肉、微博萬能，等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人、所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。P2P（個人網貸）行業(yè)這一新生事物要想在金融領域獨占鰲頭，如果不借助大數據這股東風，將很難擺脫先天營養(yǎng)不良的群眾形象。

　　現在大數據在互聯網金融領域主要解決了三個問題，第一是解決運營交易成本過高的問題。網銀降低了20萬個網點成本。第二是提供流動性，解決資產與負債流動性不匹配的問題。P2P的核心價值就是體現資產證券化，能夠自由轉讓，流動性自然就會進入一個良性循環(huán)，比如暢貸網。第三是拓展4000萬中小微企業(yè)市場?；ヂ摼W金融出現以后，更大的變化是把市場體量做大了，不是只服務于我們現有的客戶，還可以把碎片化的需求和供給進行整合，進而細化滲透到很多中小企業(yè)市場和中小客戶市場。

　　在傳統(tǒng)的借貸流程中，對于借款人的信息審核，機構是依靠借款人自己提供的各類信息來判定其還款能力。但個人認為此種審核方式有四大問題：其一，用傳統(tǒng)信息獲取渠道判斷信息真?zhèn)蔚某杀据^高；其二，由于全程需要人工參與，既增加了道德風險，又導致效率極其低下；其三，傳統(tǒng)的風險評估模型中，對于借款人資產狀況評估的權重過高；其四，貸款人隱藏風險的難度較低，造假成本較低。

　　如果我們用大數據的角度來構思，就可以發(fā)現應該把更多權重放在借款人日常生活的交易數據及社交數據上，比如借款人一般都在哪里消費，月均消費金額是多少，消費支出中的分布情況如何，微博微信之類的社交圈活躍度如何等諸如此類的問題。

　　這類數據具有很好的連貫性，我們可以從中分析很多的用戶特性，習慣并反向推斷借款人的實際財務狀況，進行風險篩選；也能大幅增加借款人的違約成本從而警示借款人遵守規(guī)則、按期還款。最重要的是，這些數據造假可能性非常低，因為都是大數據環(huán)境下的各類碎片信息收集和分析，真實性基本可以做到百分之百。

　　擁抱大數據目前存在兩大主要問題。首先，數據全量在線，目前就國內來說，政府和銀行體系掌握大量的基礎數據，但太多系統(tǒng)都是孤立與封閉的，有無數信息孤島等待聯通，諸如政府管理的社保信息、不動產信息等。而銀行掌握著最重要的資金交易數據，但也基本是完全封閉的，并沒有開放性的合作。

　　其次，一旦數據開放共享的基礎設施完善后，用戶的隱私保護將會是一個大問題。P2P網絡借貸商業(yè)模式中，打破借貸雙方信息不對稱是非常主要的服務內容，只有參與交易的借貸雙方信息透明度越高，才越能促進交易的繁榮發(fā)展。

　　我們期待更多權威信用信息分享，可以是官方的，也可以是民間的。大數據時代的到來正好為這一美好愿景提供了可能，數據的量化、公開化、透明化是P2P行業(yè)降低運營成本、提升企業(yè)安全、保證行業(yè)健康發(fā)展的基礎。