1月16日，由中国互联网协会、中国电子金融产业联盟、中国互联网协会互联网金融工作委员会联合主办，CIF互联网金融汇承办的“2016中国互联网金融年会”在北京成功召开。拍拍贷联合创始人、总裁胡宏辉出席会议，并以“大数据时代下的普惠金融”为主题发表演讲。

　　以下为演讲摘选：

　　通过大数据我们更多的应用在风控的上面，用在风控上面，主要是提高效率，现在每5S钟产生一笔借款申请，每分钟处理2.3笔借款。20%不到是不被满足的。这在之前这个数据更低，我们能够识别出更多好的客户，才能把满足的效率提高到撮合效率。

　　说到大数据应用当中在P2P核心竞争力-就风控与征信，最底层的就是大数据模型，我们积累了50亿条数据，通过技术和机器学习技术，还需要逐步的进化的过程，目前还是通过数据模式的方式来做。达到的第二个层级是希望通过这个方式，作为风险系统的信用评级。对于每笔借款，得出风险评级，以反映逾期率的预测。第三个层级就是风险定价，基于风险评级的定价，以保证收益与风险相匹配。有化数据之后，接下来就是做风险营销了，比如我们F级别的客户，需要一些架构满足他的这样的风险。最终的目的是通过数据建立模型，做风险评级，最后能够得到量化的数据。

　　以前在2010年的时候，我们有过一个客户，他是上海图书馆做IT管理员的，并且是退伍的军人，当时我们还比较傻，只是拿出门禁卡，在图书馆里逛了一圈，我们就借给他两万块钱，最后是没有还，我们上门做了催收，随后我们发现，上门以后发现这个人为什么没有还的原因，因为他有非常严重的赌球的历史，已经刷爆了几十张信用卡了，最后被以信用卡诈骗抓起来了。我们可以把不良的客户，在互联网上搜索出来，最终把客户排除在审核之外。再比如我们可能在银行的时候，当时有个银行，我们收到很多银行的借款人的信件，通过网络行为我们可以对这些人进行跟踪。苹果里面还分为6S，5S，通过对机器的识别，对个人的资产情况做基本的预测，我们上面最低贷款是4600块钱，拿个6S贷款的话，就比较好，另外，对用户的上网时间我们也做一定的监测。用户经常在两点到四点来上网，这个用户未来风险比较高，这用户可能就是没有一个正当的固定的职业。导致他未来的还款的现金流有问题。这些其实都是我们通过我们可以抓到的一些数据，对用户进行画像。最终我们把这些点串起来，分析这个用户。

　　互联网行为数据，社交关系数据，这都可以了解的，还有就是网络黑名单，行业数据的共享，也是有利于对风险的防控。

责任编辑：娟子编辑