网贷平台风险管理是怎么做的
P2P网贷平台风险合规管理
1.平台保证金，P2P平台必须在第三方银行存一定的平台保证金，以保证用户的资金风险。
2.备案管理，所有的P2P平台必须在当地的金融管理机构和银监会备案才能成为合法的运营平台。
3.人员配备，P2P平台要有专业的金融，信贷，风控，催收等人才，保证业务的正常运行。
4.技术安全。P2P平台要有基础的安全技术配置，保证用户信息，资金等的交易安全。
网贷发展面临哪些风险点？
中国P2P网贷指数课题组负责人胡尔义表示，本次雷潮与以往不同，网贷发展临近重大风险点，宜加强引导、干预，避免引发网贷行业坍塌，建议监管部门高度关注。相关分析指出，网贷爆雷潮，如今不是第一次。但是前几次雷潮，主要是一些基础薄弱、不合规、不健康、不理性、不善经营的平台爆雷。 前述分析人士则认为，本次爆雷潮则与此前完全不同，具有以下特点：第一，P2P网贷根基正在动摇，怀疑和不信任氛围蔓延；第二，投资人和资金形成撤出网贷的趋势。 “过去网贷遇雷，一般是投资人和资金从小平台撤出，流到大平台。现在却是大小平台的投资人和资金，都在争先恐后逃跑，大平台跑得更多、更快，撤出的资金完全远离了这个行业”；第三，相对于小平台，大平台遭遇挤兑风险更严重； 第四，新增问题平台，不仅数量创历史最高，而且很多是过去几年被认为实力雄厚、品牌良好、交易规模和待还余额较大的老平台、大平台；主动宣布逾期、重组、清盘和退出的平台大幅增加；第五，大量借款人有钱也不还，采取观望态度，试图利用平台爆雷、清盘后的混乱，来逃避债务。部分借款人恶意举报平台，扰乱网贷市场。甚至有的借款人潜进投资人群，或者是通过各种渠道，散播虚假消息，试图制造混乱，引发平台爆雷，危害社会诚信。
P2P网贷平台是怎么控制风险的
P2P网贷如何进行风险控制?
P2P发展飞速，同时也伴随着高收益、高风险等字眼。作为一个P2P网贷从业者，我尽可能从客观角度分析这个问题。就问题本身来说“如何控制风险”，首先。我们先来了解一下P2P有哪些风险?
一、信用风险
用钱生钱的生意涉及的资金一般都比较大，一旦发生信用危机，对于投资人来说，将是一笔很大的损失。信用危机具有隐形特征，属于道德层面不容易察觉。
如何控制老板的道德风险?
1.创始人创办平台的目的
挣钱、追求社会地位、追求理想这都是正面的目的。但如果目的是骗钱、还债、自己借款，这样的目的对于投资人来说就需要敬而远之。
部分投资者抱着投机的心态，认为只要在骗子跑路之前将自己的资金收回就行，却不知，对于以骗钱、非法集资等为目的的平台跑路是分分钟的事情。
2.创始人的背景、经验和人品
创始人或创始团队最好同时都有金融和互联网背景，再次之，至少有一种。如果完全是没经验的创业，或是完全的外行，这里风险就大了。
我这里特地提到了人品，人品有时候反而更加重要。如果史玉柱来开个平台，承诺担保。那我完全放心把钱给他，因为即使他倒闭了，也会东山再起把钱还上。在互联网时代，了解一个陌生人的人品越来越容易：通过微博、微信朋友圈，了解这个人的关注点，衣食住行，能判断大概这是个什么样的人。
3.流程和制度
流程和制度是控制道德风险最有效的方式。正规的P2P，公司老板是没有权限动用到投资人资金的。投资人充值到第三方支付——借款人从第三方支付收到借款——借款人还款到第三方支付——投资人从第三方支付取现。
严格使用第三方支付平台，很大程度上杜绝跑路的可能。
除此之外，公司内部的财务制度也很重要。大额提现需经过两个及两个上上的不同部门、不同职位的人工审核，在一定程度上能确保资金流动的合理性。
二、借贷管理风险
办理一笔、两笔贷款，然后把钱收回来了，这样算是有信贷风险的管理能力吗?不然，我借钱给我老婆，然后钱收回来了，逾期率0%，这并不代表我很厉害。信贷风险管理能力在于管理“陌生”借款人客户的数量(注意是数量，而不是金额)。管理的客户数越多，能力越强。
p2p网贷风险控制有哪些方法
投资理财一定要选好平台,首先看平台的风控,有条件的话一定要实地考察一下平台的公司实地情况!
请问一下P2P行业如何控制风险？
P2P行业风险主要在于平台所属公司的安全性。具体可查考如下
职能明确的风控部门
在信贷金融领域，根据不同借款额度，往往对应的是不同的风控审批手段。从业内看，超过100万以上的借款基本采用与银行相同的借款风控手段，实地真人考察，另外再加抵押物。而20-100万之间，可以用类似IPC的风控技术，没有抵押物，但较接近银行审核手段，不能集中化审核，容易导致审核标准不一。
而P2P从本质上讲，更多应该是专注于1-20万之间的抵押借款，这是与银行、小贷和担保公司目前很难覆盖的领域，融易理财正是选择专注于这类型的借款客户开发。在这种模式中，风险管理采用总部集中式的数据化风控模式，从而解决审核标准不统一以及审核人员快速扩张需要依赖长期经验积累的问题。在总部风控部门设立方面，以爱钱进为例，主要分成三个部门：政策和数据分析部、风控审核部、催收部。
政策和数据分析部下面分成三个主要部分：一是政策制定团队，包括确定目标人群、设计借款产品准入政策、核批政策、反欺诈政策、催收政策等，并固化到决策引擎系统和评分卡;二是数据挖掘分析，对逾期客户进行特征分析、产品盈利分析等;三是数据建模团队，根据数据挖掘，对逾期客户特征数据进行建模分析。政策和数据分析部的三个部门工作相互关联，工作成果是制定贷款产品政策，包括前端营销、中台审核、后台催收的各项政策制度。
风控审核部主要包括初审部、终审部和稽核部，主要职责是审核判定借款人资料的真实性和有效性，结合决策引擎和评分卡等对客户做出是否核批的决定。催收部按照客户逾期时间长短，分为初催和高催，主要职责是根据催收评分卡和决策引擎，对逾期客户进行催收工作。
小额分散原则
有了职能清晰的风控部门，对于以点对点借款为主要模式的P2P而言，要控制平台整体违约率在较低水准，还要坚持“小额分散”的原则。
先说一下“分散”在风险控制方面的好处，即借款的客户分散在不同的地域、行业、年龄和学历等，这些分散独立的个体之间违约的概率能够相互保持独立性，那么同时违约的概率就会非常小。比如100个独立个人的违约概率都是20%，那么随机挑选出其中2人同时违约的概率为4%(20%^2)，3个人同时违约的概率为0.8%(20%^3)，四个人都发生违约的概率为0.016%(20%^4)。如果这100个人的违约存在相关性，比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%，那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%(20%×50%=10%，而不是4%)。因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。
“小额”在风险控制上的重要性，则是避免统计学上的“小样本偏差”。例如，平台一共做10亿的借款，如果借款人平均每个借3万，就是3.3万个借款客户，如果借款单笔是1000万的话，就是100个客户。在统计学有“大数定律”法则，即需要在样本个数数量够大的情况下(超过几万个以后)，才能越来越符合正态分布定律，统计学上才有意义。因此，如果借款人坏账率都是2%，则放款给3.3万个客户，其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性，并且这100个人坏账比较集中可能达到10%甚至更高，这就是统计学意义上的“小样本偏差”的风险。
对应到p2p网贷上，那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。这也是为什么包括人人贷、有利网以及融易进这些对风控要求较高的平台，坚决不做抵押类大额借款的原因。
数据化风控模型
除了坚持小额分散借款原则，用数据分析方式建立风控模型和决策引擎同样重要。小额分散最直接的体现就是借款客户数量众多，如果采用银行传统的信审模式，在还款能力、还款意愿等难以统一量度的违约风险判断中，风控成本会高至业务模式难以承受的水平，这也是很多P2P网贷平台铤而走险做大额借款的原因。
可以借鉴的是，国外成熟的P2P比如LendingClub，以及都是采用信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系，根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。美国的专门从事信用小微贷业务的Capital
One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司，在金融海啸中，Capital
One公司也凭借其数据化风控能力得以存活并趁机壮大起来，现在已经发展成为美国第七大银行。
简单点说，建立数据化风控模型并固化到决策引擎和评分卡系统，对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面：一是决策自动化程度的提高，降低依靠人工审核造成的高成本;二是解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题。在国内，目前包括人人贷、融易理财、拍拍贷都在积极推动数据化风控模型的建设，这也是监管层所乐于看到的。
因此，除了小额分散的风控原则，P2P网贷风控的核心方法在于，通过研究分析不同个人特征数据(即大数据分析)相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系，来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度，并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中，来指导风控审批业务的开展。
最后，回到P2P的社会效益这一原点问题上，P2P网贷是为了实现普惠金融的一个创新，它的初衷是让每个人都有获得金融服务的权利，能真正地把理财和贷款带到了普通民众的身边。P2P网贷的出现，填补了我国目前传统金融业务功能上的缺失，让那些被银行理财计划和贷款门槛拒之门外的工薪阶层、个体户、农村的贫困农户、大学生等人群也有机会享受金融服务。而服务这一庞大的群体，如何设计安全、合理的商业模式和恪守风控第一的准则，确保广大投资者的权益更应成为p2p行业从业者放在第一位思考的问题。
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