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，比如暢貸網。第三是拓展4000萬中小微企業市場?；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市場和中小客戶市場。

　　在傳統的借貸流程中，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，用傳統信息獲取渠道判斷信息真偽的成本較高；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行業降低運營成本、提升企業安全、保證行業健康發展的基礎。