6月6日，中美大数据峰会由中美创新协会和北京市科协联合举办，聚焦于当前信息产业发展最快、创新最集中的领域：大数据。

　　大数据是近年来技术和商业热点，也是目前全世界范围内创新创业最为活跃和最为集中的领域之一。尤其在P2P网贷行业，如何利用大量的用户信息和交易数据，去进行风险的控制，是一个备受关注的话题。

　　但大数据只是一个工具，最关键的是去运用这些数据的人，选择什么样的数据，进行什么样的分析才能发挥最大的价值。

　　作为点融网技术副总裁，孔令欣在大数据上有其独到的见解，他也在这次中美大数据峰会上谈到了点融网是如何利用大数据去做风险控制的，以及未来的P2P行业在大数据研究和分析上的发展趋势。

　　孔令欣先生简介：

　　孔令欣先生有十余年的互联网科技公司团队管理经验，之前分别在微软、NetApp负责技术研发、项目管理。他带领研发的云平台产品有数款超过百万级活跃用户，收入过亿。拥有斯坦福大学计算机学和心理学双学位，擅长人机交互(HCI)技术。

　　以下是孔令欣在中美大数据峰会上的发言：

　　点融网是2011年创建的，创始人苏海德是Lending Club的创始人和CTO，因此点融网一成立，就有了Lending Club七、八年的经验。我们另一个CEO是郭宇航，郭宇航是上海的著名金融律师。所以点融网是技术专家和律师结合的公司。

　　我们做的是纯P2P模式，是一个全新的交易模式，用透明同时保护隐私的方式将贷款人的信息披露给大家，让出资人能够进行自主地选择，投资到他喜欢的项目来获得收益。对于借款人，我们用很多的技术和数据来降低借贷成本，跳过了传统金融中存在的中间环节。

　　P2P网络借贷中最大的难题就是如何防范欺诈，如何做好风控。大家之相信我们这个平台，其实是在相信我们的风控能力和审核能力。

　　下面我来具体说一下技术和数据方面我们是如何在做的。

　　大数据是把海量的小数据进行规律总结

　　在点融网上，一个借款人的标的放上去，不管这个标的有无抵押，是企业贷款还是个人贷款，这些从线上和线下搜集到的信息是海量的、多维度的。

　　在中国环境下，很多信息需要线下搜集，线上搜集的信息主要来自网站，如果你的网站做的是响应式的话，可以搜集到很多用户行为信息，通过简单的填表、写字的快慢、打字的出错率就可以判断出很多东西。

　　另外的就是有很多数据搜集应用，包括用其他的合作模式与第三方合作来进行搜集，所以我们在应用大数据的时候，其实我们每一个搜集到的数据都算是小数 据，真正使用大数据是在我们总结规律的时候才算是大数据。比如怎么把这些数据和信息关联在一起，包括他的地点、手机应用、微信微博上公开的信息……

　　这些信息的组合，可以帮助我们更精准地，代价更低地把这个借贷做得更成功。

　　确定性和参考性信息相结合

　　在P2P行业中，所谓的年收益率就是你在借款时，对方所能够承受的一个还款能力，而真正的收益率是年收益率减去你的坏账率。

　　真正的P2P是让所有的出资人成为自己的银行家，把自己的钱借出去。在这个环节中，像点融网这种金融信息服务公司，如何利用技术防范欺诈、防止坏账是一个很有趣的问题。大家都知道，在中国，几乎所有东西都是可以作假的，所以我们需要更新的手段来验证信息。

　　在点融网，搜集的信息主要分两种，一种是确定性信息，我搜集到这些信息之后，可以用来增加借款者的信用额度，提高信用评级。另一种信息是参考性信息，这种信息主要来自社交网站。

　　确定性信息包括银行流水，如果一个客户提供银行查询密码让我们自动去查询流水的话，这样进行欺诈的成本是非常高的。

　　在有些情况下，参考信息可以发挥作用，这时候我也会把这些信息单独抽出来给风控团队来进行分析。很多人告诉你他在哪里工作，其实他可能并没有在那里工 作，那么你可以去查他的微博的登陆地点;同时如果你让一个人安装一个应用，它也可以提供这个人的地点数据。例如一个自称500强员工的人申请了精英贷，那 如果他的地点数据显示他确实每天都在500强公司的地点待8个小时，那么他的职业信息就可以更加可信了。

　　非确定因素我们也会考虑，如果一个人说他是在上海工作的，但在微博、微信上的登陆地址经常是在其他地方的话，那我们就会有怀疑，我们就会要求这个客户来安装我们的应用，根据应用提供的地址信息来进一步测试。

　　在借贷行业中，第一个月的欺诈成本还是蛮高的，有些人借了钱会跑路，用以防范这些风险的技术包括定位，包括使用天天还款等其他还款方法，包括搜集周围 所有有关的数据来更精准地告诉他，其实我知道你在哪儿，如果你要跑路的话，当天我们就可以知道，甚至于你如果经常飞到澳门，我就会知道你有赌博的习惯。点 融网就是在综合运用所有的这些数据，来降低我们的成本和风险。

　　大数据是融入在生活的每个方面的

　　金融借贷在任何生活环境中都可以出现，不同的行业收集的数据和信息都是在同一个维度上的，对于点融网来说，我们更关注金融方面，更关注还款能力等信息。很多公司虽然不会直接进入借贷或者借钱的领域，但是他们有很多关于自己的数据，可以给我们参考，甚至进行合作。

　　假如我有一个约会的网站，以匹配一对男女结婚为目的的，它的结果当然是结婚的成功率越高越好。如果一对约会了很久快要结婚的男女，收到结婚网站上的一个信息，说，我知道你快要结婚了，结婚可能有很多地方需要花钱，你是否需要向亲人借钱?

　　这个时候，这些数据一旦接入点融网，我们就可以做一个判断，这些人是可以给一个信用贷的，结婚网站为他们提供资金的解决方案，我们为他们提高配对成功率，互利互惠。

　　如果成功结婚后把钱还了，下一步是度蜜月，如果不够钱，可能去马尔代夫还要等两三年，但有些女孩子会觉得蜜月一生就一次，不想等。这个时候，我们可以和旅游公司合作，来匹配这些资金需求。

　　有了蜜月贷之后，还会有宝宝贷，我们可以和保险公司合作。在每一个金融环节，都可以和每一个公司结合在一起，每一个碰撞会产生出对我们来说非常良性的 贷款。对P2P网贷公司来说，这样的结合有助于找到优质的借贷人，让用户养成先消费再还款的习惯，远远比一个现在非常确切到处找办法借钱的人要好，因为他 们从还款能力到欺诈的风险都是很小的。

　　所以大数据融入在生活中，甚至你买的保险都是和其他保险不一样的，我们知道了生小孩出问题的几率都更小，所以保险可以卖得低。

　　大量的数据交流会导致所有人获利，包括我们的消费者。

　　大数据在金融领域将如何持续创新

　　大数据分几个阶段。第一步是收集阶段，这部分比较依赖技术。对于美国来说技术层面的难题解放了，从技术上没有难题，大家可以储存可以收集可以搜索，中国现在这个阶段也度过了收集数据的阶段，下一步是怎样分析，怎么对每一个垂直领域做分析。

　　我猜接下来的几年里会出现多方面的合作。不只是两家公司合作，而是三家公司合作，才有足够的数据完善产品。回到我们刚才的例子，有了婚姻网站的数据， 点融的数据，还缺的可能是新浪的数据(新浪也是我们的合作伙伴)。如果我们知道新浪微博上有多少人转发了马尔代夫蜜月的微博，已经可以精准到多少人缺钱去 度蜜月。这分析是跨三家，后期则是大数据的应用。怎样从海量的数据分析上把共同的兴奋点找出来看是否有商机，瞄准这些商机可以看很多的行业。

　　大数据首先改变的行业就是媒体和营销。

　　现在的营销不仅是卖关键字了，甚至于关键到从哪个渠道来，什么样的人群点击了你的东西，在什么样的产品上产出的利益是多少，后续的转换率是多少。这都是跨领域和跨公司的，也是大数据应用整合在一起的第二步，之后两年如果发生顺利的话应该是往这个方向走的。