金融借贷APP开发平台在做大数据风控时有哪些出路？

目前的互联网金融APP开发行业，所谓的大数据风控主要针对于金融借贷P2P，这里的P，指导意见明确提出是个体的意思，即包括个人和企业。那么问题就演化成，面对个体和企业的借款需求，平台如何利用大数据做风控来减少坏账率。而在相对特定的封闭生态圈或群体，可能会存在相对稳健的大数据来做风控。那么，现阶段，金融借贷APP开发平台在做大数据风控时有哪些出路呢？

首先，广州金融APP开发公司认为，根据特定的封闭领域的大数据做风控，但具有资金掌控权作底牌。例如，淘宝APP上的电商贷，电商的应收账款一般在支付宝要停留7天左右，若电商提出融资需求，可以根据电商的各项经营数据决定贷与不贷，贷多少，一般贷款额度不超过电商3天累计应收账款。还有就是要有特定的封闭领域的第三方做担保，例如江苏的开鑫借靠平安全牌照金融体系的大数据贷。

以上说的是“硬风控”，即能通过相关手段保证款项损失率接近于零。其实这算不上真正的大数据风控。真正的大数据风控，体现的是风险定价，即10个借款人，1个坏帐，则平台从9个借款人中赚取的利润必须覆盖该坏帐。而所谓的真正的大数据风控，属于软风控，体现的是风险定价的属性，只要平台的利润能覆盖贷款损失，余额尽可能多，就可以延续。

即是在特定人群的大数据风控。例如，大学生消费贷APP定制开发产品，大学生相对于中国其它阶层具有更好的信用及个人素质，较高的消费需求，因此，这部分市场竞争也较为激烈。平台会根据大学生的学校，学历，网购频率及金额，信用卡消费及还款情况，来决定其还款能力及还款意愿。类似的金融借贷APP开发产品还有房屋装修消费贷款，购房首付消费贷款，汽车消费贷款，旅游消费贷款，甚至整容消费贷款等，都瞄准特定人群的产品，有一定经济基础，而且大多设计成分期付款，避免集中兑付的还款压力。

以上是的讲述也只是金融借贷APP开发行业中的冰山一角罢了，特殊情况还是的特殊处理。当然，在前面几种对于借款人的审核中，都会尽量多的要求借款人提交基本信息资料作参考，包括人行征信报告，个体基本信息，消费信息，关系圈及联系方式等，这是基础。金融借贷APP开发平台在做大数据风控时还有哪些出路？欢迎各大金融人补充。

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