浅谈向右转P2NR征信解决方案

浅谈向右转P2NR征信解决方案征信互联网金融（ITFIN）是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。据《中国互联网金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告前瞻》分析，在中国，互联网金融的发展主要是监管套利造成的。一方面，互联网金融公司没有资本的要求，也不需要接受央行的监管，这是本质原因；从技术角度来说，互联网金融虽然具有自身优势，但是要考虑合规和风险管理(风控)的问题。从政府不断出台的金融、财税改革政策中不难看出，惠及扶持中小微企业发展已然成为主旋律，占中国企业总数98%以上的中小微企业之于中国经济发展的重要性可见一斑。而从互联网金融这种轻应用、碎片化、及时性理财的属性来看，相比传统金融机构和渠道而言，则更易受到中小微企业的青睐，也更符合其发展模式和刚性需求。与之相伴的问题是，不管是个人征信还是企业征信，征信行业传统业务模式并不能够有效为互联网金融提供亟需的服务，原因在于传统征信方式存在着诸多缺陷，包括：1.封闭、数据不够完善。传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息，数据维度和宽度不够丰富。2.实时性差、后续难以更正。传统征信数据的收集往往带有一定的时滞性，所评估的结果与应用结果的时间点相比也可能已有所落后。另外因为没有用户评价系统，直接用户无法参与评定，难以后续跟踪，故在数据失真偏差的情况下评价结果也难以得到及时更正。3.评价结果容易失真产生偏差。由于企业信用评估往往需要人工介入，由分析人员对各项数据进行分析、评级，最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。因此，评价结果必然受到个人能力、职业素养、道德品质等主观因素影响，导致对受评对象的评价结果容易与客观事实存在一定偏差。4.查询方便性差。征信平台的参与机构接入门槛高、查询次数和查询方式往往受到限制，授信机构获得征信数据不是很方便。5.人力资源成本大。随着未来征信市场快速发展，征信产品种类和数量日益增加。面对巨大而繁杂的业务，人力成本不断增加对于征信企业来说亦是一个不容忽视的问题，行业人才的稀缺与行业快速发展将不可避免地产生矛盾。相比传统的征信方式，大数据催生的互联网征信体系则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。因为其数据覆盖面广，涉及的维度更全面，获得数据更便捷，成本更低，通过互联网可以很方便快捷的服务中小微企业。互联网征信采用云计算技术，从数据采集开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的客观一致性；即使同时处理多个受评对象，更容易保证快速、准确的高效性。互联网征信的运行成本主要来自知识产权、硬件和高端IT人才的投入，相比大规模的低端人员需求，规模优势显而易见。此外，互联网征信还能够满足评价结果与信用信息的同步，也就是说，当受评对象的信用信息发生变化时，能够对其信用状况进行快速及时的更新评价，保证了信用评估的实时性。因此，互联网征信模式从总体上降低了征信服务的成本，为中小企业享受普惠金融创造了最好的条件。P2NR征信解决方案向右转紧扣用户追求个性时尚的心理，给予借贷双方更多权限。投资人可自主选择标的;而借款金额、期限及利率等均可由借贷双方自主约定。在合法大前提下，借贷规则也可由用户自主制定，提升了用户的参与度，有利于平台以更人性化、个性化的姿态服务广大用户。另外，向右转为借贷双方提供一个绝对安全对称、透明的平台，平台用户均需进行身份证、手机、银行卡等多重组合认证，并开设属于自己的第三方独立托管账户，才能进行投资和借款操作，最大限度地保障了投借双方权益。信用等级由信用评分转化而来。信用评分是借款人的信用属性，也是出借人进行投资参考的重要依据之一，向右转的个人借款信用等级是由猫眼评分系统根据借款人提供的资料进行多个维度综合评估给出的建议结果。借款人信用等级越高，其相应的费用越低，借款成功率越高。