人人贷模式如何半年内做到10亿规模

2015.09.07 来源: 互联网大字

P2P主要针对的是对个人的金融业务。对于一家城市商业银行来说，大约一年新增对私业务不超过10亿元。但值得注意的是，因为没有物理网店的费用，P2P的成本更低，所以整个P2P行业可以在2-3年的时间内将规模做到过100亿元。

以人人贷公司为例，这家公司用一年半的时间达到了10亿元人民币的成交规模，而下一个10亿他们预计将于2014年1月完成。也就是说，当P2P公司发展到一定的规模后，它达到预计交易量的时间会被大大缩短。这也是为什么大部分的P2P公司可以保持超过200%/年的增速。

这个行业充满市场机会的原因在于常规的金融体系并不做个人的*****，特别是不超过5万的消费贷款。这里面的市场机会比洲际公路还要宽阔。银行很少踏入这个领地的原因是算上物理网点的成本，这并不是一笔划算的买卖。

但基于互联网的交易平台则可以减少成本，并且通过抓取数据建立模型，可以简化交易过程，并提**率。

人人贷**这种交易可以运转起来的原因在于其设计的交易模型。互联网的优势在于可以积累大量的数据,而基于大量数据分析得到的客观的模型及模型参数,又进一步的**了人人贷的风险管理效果。

人人贷的借款人模型基于数据挖掘。这些模型融合了行业经验，经验得以转换为数据规则。违约贷款人的相关性描述，比如是否是工薪，还是学生;是否有车子和房子，有效联系人，地域以及其他一些神秘兮兮被认为是行业秘密的指征。这些模型得以区分客户属性，并进一步的通过模型计算出用户的违约概率，供审核参考。模型在用户递交填写完资料的环节即进行相关的分析判断，对于特征用户给出预警信号。

根据2012年年报，人人贷的30天以上逾期未还率为1.38%，90天以上为0.9%，远低于行业平均水平。根据业内人士的消息，行业平均对应的坏账率应为3%左右。

与银行的大额贷款不同，人人贷并不那么关心借款人的**能力，取而代之的是借款人的稳定性和持续还款能力。人人贷的宏观的风险管理逻辑是控制借款人的单笔贷款规模，以及交易笔数更多——“量大，件均小。”

那些普通的工薪阶层，月收入为3000-4000元，无固定资产，从事小生意、网商与个体商户，那些偏小微或者比小微还要小的人群是人人贷主要的借款人。对于他们的审核则在于是否有稳定的工作、是否有可以追诉的联系人等。那些借款需求很大的客户则很容易让人人贷敬而远之，他们的数据特征更难把握，单笔坏账容易造成一定的冲击，不容易缓释个体风险。

模型看重的是一种稳定性。逻辑上来说，因为借款金额很小，只要有持续工作，就可以还款。对于借款人来说，恶意欠款的几率被降低，因为很少有人愿意为了3-5万元，而损失工作以及稳定的社交关系。

对于出资人来说，实际上他们应该关心的不是一个人的违约情况，而是100个人里有多少人违约，即关注违约率。

事实上，这是基于大数法则的一种风险管理理念。人人贷的借款用户由于金额相对较小，在地域分布和借款用户的行业分布上又有很好的分散性，因此系统性风险相对较小，单笔贷款违约的冲击也几乎可以忽略不计。宏观的分散小额管理理念配合随着数据积累不断**的风控模型使得人人贷的违约率可以控制在一个长期相当低的水平。

大数法则的路径是——如果你投掷1次硬币，你很难预测正反面。但你投掷10次，可能会有5，6次正反面，但概率上还是没有明显特征。但当你投掷了100次，你则可以很肯定的说，获得CYE正面的次数是47-55次，当你投掷了10000次，正面数字是4990-5010次。这是被反复验证过的。所以当交易规模达到更大的量时，均值会非常稳定。

对于出资人来说，因为借款人是每月等额本息的还款，这**了如果资金出现问题可以及早收到警示。如果出现逾期，以人人贷为例，正常的流程是——在借款逾期30天后，人人贷风险备用金会垫付给出借用户本交易所有的未还本金，同时人人贷贷后部门会继续对该笔逾期借款进行催收催缴，将追回的资金重新放回风险备用金中。

类似人人贷这样的P2P公司正在搭上互联网这辆快车。模型可以让汽车的运行更为安全，并**更加****地行驶在高速公路上。这也是这样的公司可以在半年内达到10亿交易量的秘密所在。

投稿作者：孤芳不自赏46

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