年關逼近，P2P行業迎來兌付高峰，這也讓不少P2P平臺迎來了“寒冬”。相關數據統計顯示，11月網貸行業問題平臺達到了39家，再創單月歷史新高。業內人士認為，P2P平臺主要有兩種風險，欺詐風險與經營性風險，隨著行業競爭加劇，經營性風險尤其凸顯。

　　目前，全國的P2P平臺有1000多家，其中，不少平臺甚至動輒打出20%、30%的超高收益率。不過，要想安安穩穩理財，就要懂得擦亮雙眼，在挑選P2P平臺時，不能只選收益高的，最關鍵的還是要看清楚公司的風控體系。下面就為你解讀P2P風控關鍵詞，幫你輕松看懂P2P風控。

　　一、授信

　　P2P賬面壞賬并不可怕，銀行也有壞賬，只要借款利差高于運營和壞賬成本，也就是說，只要平臺的壞賬能保持在某一水平線下，壞賬就不成問題。

　　如何保持壞賬率低于一定水準?這就需要平臺有足夠的能力鑒定借款人的質量，篩選出具有還款意愿與還款能力的借款人。因此，借款人審核與平臺的風險定價能力就變得格外重要。在無法采用央行征信數據的情況下，把好的借款人和壞的借款人區分開來，靠的就是平臺的大數據支持和風控模型。

　　二、大數據

　　大數據征信主要是通過多樣化、大體量的數據，對用戶的行為習慣進行全方位、綜合性的分析，以期得到精確的信用評估結果。個人的互聯網數據，包括網絡交易數據、社交數據，甚至社交賬號的好友人數和互動人數等幾乎所有的互聯網痕跡都會被納入其中。在金融業，美國的capitalone就是最早利用大數據分析來判斷個人借款還款概率的公司。

　　人人貸創始人楊一夫就曾在公開場合表示，“P2P未來的產品競爭不僅僅在線上產品，更在于后臺的數據搜集和整理。對于P2P而言，下一個戰場將會是大數據。”

　　在這一方面，以阿里招財寶、搜狐旗下的搜易貸為代表的互聯網平臺在大數據方面擁有天然的優勢，據搜易貸CEO兼創始人何捷介紹，搜易貸的大數據體系包括大交易數據、大交互數據和大金融數據。首付貸用戶只要在網上輸入自己的基本數據，就能在60秒內確定自己的貸款額度范圍。

　　三、風控模型

　　僅僅有了大數據是不夠的，還需要建立相應的風控模型，利用風控模型的指引建立審批的決策引擎和評分卡系統，并依據大數據來判斷客戶的違約風險。

　　P2P最大的風險不是信用風險，而是欺詐風險。通過建立風控模型，就能夠對所有的客戶進行評級。

　　通常情況下，客戶的違約風險包括還款意愿與還款能力，P2P平臺需要根據個人的行為特征等數據建立評分卡，判斷其還款概率。在這一方面，搜易貸與世界上最大的征信公司益博睿(Experian)合作，打造出符合中國國情的決策引擎，對海量數據進行綜合處理，考察借款人的還款意愿與還款能力，從而將優質的借款人篩選出來。

　　業內人士認為，P2P網貸行業最根本的悖論有兩點。一方面是普通投資者高收益期待與低風險承受能力的矛盾。另一方面是P2P信息中介的屬性，與兜底、墊付行為的對立。唯有嚴密的風控體系才是這兩大矛盾的平衡點。所以，想要聰明理財，既要懂得抵制誘惑，遠離過高收益率，更需要摸清平臺的風控實力，尋找安全的平臺，才能放心把錢賺。