P2P哭著說，有人在我們這兒騙了100萬專欄
最近的P2P網貸平臺間流傳一個“神級人物”，平臺對其咬牙切齒，卻半點辦法都沒有。
潛在水底的神級人物曝光，源自于一起官司：最近，他因經濟糾紛，被法院查封財產，有關部門介入調查，才發(fā)現其20多家P2P平臺借款，累計借款金額接近100萬。
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某平臺的風控負責人說，該人物也在他們平臺借款，5萬，已逾期90天未還。追討無門。
有趣的是，該風控負責人透露，被騙的20家平臺，好多家彼此都很熟悉，還經常聚在一起吃飯喝酒。
彼此熟悉，信息卻沒有對稱。這對于平臺來說，是一種諷刺，也是一種缺憾。
這樣的“老賴”，絕非個例。一人多貸、網貸詐騙，恐怕都是源自于信息的不共享、不對稱。
說起來，大家共享信息不就解決了嗎？表面看起來最簡單粗暴的問題，其實面臨無數道檻。
幸運的是，網貸平臺風險信息不共享的局面，將有望在政府的主導下打破。
中國支付清算協會，正在建立互聯網金融風險信息共享系統（以下簡稱“黑名單系統”）。在首批排名靠前的13家網貸平臺接入黑名單系統之后，系統接入的第二批機構范圍擴大，除了排名靠前的網貸平臺之外，融360等為平臺提供服務的第三方機構也被允許接入進來。
這是政府嘗試性邁出的一小步，卻是中國信用體系建立的一大步。
老賴橫行
業(yè)內一直對“老賴”，無計可施。
一人重復貸款，在多個平臺騙貸，這樣的情況很難徹底解決。“對于騙貸的借款人，我們發(fā)現一批懲治一批，列在自己系統內的黑名單上。但是可能他已經在別的平臺騙過了。”某平臺的風控負責人對勿同財經表示。
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P2P壞賬率15%是業(yè)內默認標準，鑒于此前平臺之間對風險信息的不共享，在平均15%的壞賬中，究竟有多大比例的壞賬，是由同一撥借款人制造的？沒有人知道這一數據究竟是多少。
但是通過另一數據可管中窺豹。
融360風控總監(jiān)劉其文，也是“天機”大數據風控系統的負責人，他表示，他曾隨機抽取一萬個借款人信息，與國內較大的平臺客戶信息對比，發(fā)現借款人重合率高達50%。
平臺遭遇借款人一人多貸的情況，就像結婚男女遭遇重婚騙婚者，他們的心情是一樣的。
“我怎么才能查詢，這個人以前是不是在別的平臺上有過多次借款，甚至有過逾期了（是不是和別的女人/男人已經進行過結婚登記了）？”這是曾經一段時間網貸平臺需要面臨的問題。
糟糕的是，網貸平臺面臨的問題，要比害怕遭遇重婚者們面臨的情況嚴峻得多。
在高達50%左右的客戶重合率面前，網貸平臺在進行放貸時，如何避免一人多貸和重復騙貸？
自P2P行業(yè)出現以來，業(yè)內就一致呼吁，接入央行征信系統來避免出現以上問題。P2P平臺作為民間借貸機構，是沒有“資格”接入央行征信系統的，但平臺對風險信息共享的需求，卻是切實存在的。
政府主導
獲得征信牌照的公司都曾經嘗試過做這件事，行業(yè)內此前也有過多次嘗試，央行控股的上海資信有限公司曾一度“快要做成”這件事兒了。
2013年，上海資信推出網絡金融征信系統（NFCS），以央行征信系統一直的標準采集征信信息，將面向已加入平臺提供黑名單。
但在平臺人士看來，共享自己平臺的數據所獲得的回報，遠遠小于平臺的貢獻。“我們的數據會不會被泄露，現在的第三方未來會不會有自己的業(yè)務，進而將數據轉化為己用，成為我們的競爭對手？”平臺人士在接入系統，上傳數據之前都要問自己無數遍這個問題。
勿同財經查閱上海資信的系統，該系統所提已有400家P2P平臺加入，但是業(yè)內排名前十的平臺都沒有加入這個系統。
在接入系統的平臺中，數據真實性也值得懷疑。
業(yè)內人士表示，“平臺要不就是沒有接入這些征信系統，要不就是接入了，但是沒有上傳數據上去，或者是上傳了假數據和不完整的數據。”
一方面央行征信系統沒有“資格”接入，另一方面市場上的征信機構所做的系統難以讓平臺信服。2015年9月，具有央行背景的中國支付清算協會，在行業(yè)千呼萬喚中，上線互聯網金融風險信息共享系統（以下簡稱“黑名單系統”）。
首批接入名單中，13排名靠前的網貸平臺，數據被接入黑名單系統。第二批機構范圍擴大，排名靠前的網貸平臺之外，融360等服務于金融機構的第三方平臺也被允許接入進來，這意味著，數據將更加豐富、更據參考性。
公開資料顯示，在目前累計接入70家左右的平臺，累計數據交易一萬筆。對此系統，平臺的態(tài)度都是較為歡迎，“有政府公信力保證數據是客觀獨立的，系統是純粹的獨立第三方，不存在把平臺的數據賣出去，而且央行肯定不會做P2P類的業(yè)務，也不存在把我們的數據轉化為己用。”多個業(yè)內人士表示。
但未來并不是所有的平臺都可以接入系統內，系統對網貸平臺的注冊資金、人員規(guī)模、風控水平等均有要求，必須達到一定級別的企業(yè)才能申請接入。此外，協會要審查書面申請、公司營業(yè)執(zhí)照、機構代碼證、稅務登記證等證件的復印件、被查詢人授權書、相關牌照等，協會收到正式申請后對申請進行審核。
劉其文表示，“支付清算協會選擇的都是排名靠前的平臺，畢竟每個行業(yè)里都是規(guī)模靠前的平臺占行業(yè)整體規(guī)模的大部分。”
具體到平臺上傳時，互聯網金融平臺接入該系統，需要滿足三方面需求：一是有健全的組織機構、完善的風險管理措施和內部控制措施；第二是要有符合要求的技術設施，相關程序符合風險信息共享系統接口標準，并保證信息安全；第三是平臺運營需擁有從事過金融風險管理和信息技術行業(yè)的人員。
在接入上述系統后，平臺可以通過系統共享的信息，查詢借款的相關信用、借款等情況，從源頭降低了風險。
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在第二批開放的名單中，出現了融360這類為放貸機構提供服務的機構，其服務對象包括各類銀行、小貸公司、消費金融公司、P2P公司。該公司2015年接入了8家商業(yè)征信機構的產品，并與益博睿、Fico等模型提供方合作，今年初，又與人臉識別服務提供商商湯科技簽訂戰(zhàn)略合作協議。
業(yè)內人士認為，“黑名單系統對接入平臺規(guī)模資質有要求，未來不會給所有的放貸機構開放，但這些平臺也有對此數據的要求，未被允許對接系統的平臺可能會通過其他渠道繞道獲得這些數據的使用。”
貸前貸后都可用
一個人分別在20多家平臺借款，這樣的情況在銀行體系內，絕不可能發(fā)生。一般人最多在一家銀行借款，想要在其他銀行借款，就面臨被拒絕借款，或是支付高借款成本的情況。
互聯網金融行業(yè)的蓬勃發(fā)展，也給了騙貸者可趁之機。黑名單系統數據就是最大限度的杜絕一人多貸問題，之外，系統提供的數據還可以從多個角度使用。
劉其文表示，目前接入系統的信息以個人借款客戶為主，接入系統后的平臺主要交換三類信息，目前存續(xù)期間的借款客戶，歷史上有逾期超過90天以上的客戶，以及有逾期但是逾期時間在90天以內的客戶。
原則上平臺都會拒絕借款給投資者，但是平臺可以斟酌考慮是拒絕借款還是提供借款人的借款成本。
黑名單系統主要規(guī)避重復騙貸的問題，對平臺來說，貸前進行風險評估是最大的用處之一。根據系統交換的三類信息，平臺可以在系統上查詢到借款人在不同平臺的貸款記錄和逾期記錄。
“系統在貸后管理上起到的作用也不可小覷”，劉其文認為，在給借款人放款之后，平臺可以固定周期，查詢借款人是否在其他平臺進行借款，如果發(fā)現借款人在其他平臺進行了二次甚至三次借款，平臺可以提前考慮是不是應該采取相應措施。
作為第二批接入黑名單系統的平臺型互聯網金融公司融360，雖然不直接進行網貸業(yè)務，但是對他們服務的客戶來說，在拿到融360推薦的借款人名單時，這個名單已在黑名單系統上過濾過一遍。
“接入這一系統，可以作為我們?yōu)榭蛻籼峁┑脑鲋捣?，再為網貸平臺推薦客戶時，我們將推薦的客戶信息先在系統中進行過濾，我們?yōu)V掉有不良記錄的借款客戶，或者將他這些借款客戶的情況一并交給客戶，由客戶斟酌使用。”劉其文說道。
數據改變線上借貸
事實上，網貸平臺需要的數據也有自身特點，即便是央行征信系統對平臺開放，平臺將數據拿來使用匹配率可能也不高。
先看看在網貸平臺上的借款人的特點，單筆借款額度較小，5萬元以下，3000至5000元為主，借款人分布范圍廣，白領國企事業(yè)單位之外，農民、學生、藍領都包括在內，對放款速度，資料審核速度要求高。
央行的征信記錄中覆蓋3億公務員、白領和國企事業(yè)單位工作人員，網貸平臺需要的征信數據需要覆蓋更廣闊的人群。
平臺需要更具有針對性的數據系統。
單筆借款規(guī)模小，借款頻率高，平臺需要控制征信成本，如果每一筆都需要人工進行資料審核，平臺是無法負擔這樣的征信成本的，此外，借款人一般對放款時間要求高，這種風控是需要實時的，一筆5000元的借款審核兩天才放款也不太現實。
當然，互聯網時代有更高效的解決途徑。如，通過手機APP軟件或者互聯網渠道獲得的征信數據，這些數據隨時更新，可以覆蓋大多數人群，可降低平臺征信成本的。
大數據對于網貸行業(yè)發(fā)展的作用毋庸置疑，但是需要哪些有效數據，則是更細化的問題，目前普遍認為，通過互聯網等技術手段獲得的數據，是支撐線上放貸的基礎，而此前，對于風險信息部分的數據缺失，則需要通過政府的支持來完成。
“支付清算協會做的事情，就是把非銀行體系的、平臺逾期數據共享到這個系統上，”劉其文稱，這是一個以自己的政府信用背書的一個信息共享平臺，但不能視其為可以杜絕掉所有借款風險的“萬能藥”，多渠道的手段才能盡最大可能減少線上借貸的風險。
黑名單系統提供的數據本身很簡單，系統自身不會接入其他的互聯網上的數據信息。
“互聯網信息數據，可以通過市場上的企業(yè)的以技術手段來完成，”劉其文稱，其實市面上，很多數據公司的也以挖掘數據作為盈利點，有很強的技術手段和人力資源。
可見，要建立中國的信用系統，政府的手，和市場的手，需要協同共用。
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