但此种审核方式有四大问题： 其一，用传统信息获取渠道判断信息真伪的成本较高；其三，传统的风险评估模型中，对于借款人资产状况评估的权重过高；结语：未来，如果互联网金融真正的结合大数据，那么势必会促使网贷行业更透明、更健全。
【DOP2P 12月3日专栏】2013年互联网金融火了，大数据也火了，那么这火的二者是否可以相存相融，再创一个火热的行业，又或者是火热的时代呢？
网贷专家施俊认为P2P（个人网贷）行业这一新生事物要想在金融领域独占鳌头，如果不借助大数据这股东风，将很难摆脱先天营养不良的群众形象。换种说法，小编认为P2P网贷或许将是金融与大数据结合的突破物。
大数据为互联网金融解决三个问题
第一是解决运营交易成本过高的问题。网银降低了20万个网点成本。
第二是提供流动性，解决资产与负债流动性不匹配的问题。P2P的核心价值就是体现资产证券化，能够自由转让，流动性自然就会进入一个良性循环。
第三是拓展4000万中小微企业市场。互联网金融出现以后，更大的变化是把市场体量做大了，不是只服务于我们现有的客户，还可以把碎片化的需求和供给进行整合，进而细化渗透到很多中小企业市场和中小客户市场。
传统借贷信息审核的四大问题
在传统的借贷流程中，对于借款人的信息审核，机构是依靠借款人自己提供的各类信息来判定其还款能力。但此种审核方式有四大问题：
其一，用传统信息获取渠道判断信息真伪的成本较高；
其二，由于全程需要人工参与，既增加了道德风险，又导致效率极其低下；
其三，传统的风险评估模型中，对于借款人资产状况评估的权重过高；
其四，贷款人隐藏风险的难度较低，造假成本较低。
如果我们用大数据的角度来构思，就可以发现应该把更多权重放在借款人日常生活的交易数据及社交数据上，比如借款人一般都在哪里消费，月均消费金额是多少，消费支出中的分布情况如何，微博微信之类的社交圈活跃度如何等诸如此类的问题。
这类数据具有很好的连贯性，我们可以从中分析很多的用户特性，习惯并反向推断借款人的实际财务状况，进行风险筛选；也能大幅增加借款人的违约成本从而警示借款人遵守规则、按期还款。最重要的是，这些数据造假可能性非常低，因为都是大数据环境下的各类碎片信息收集和分析，真实性基本可以做到百分之百。
拥抱大数据目前存在两大主要问题。首先，数据全量在线，目前就国内来说，政府和银行体系掌握大量的基础数据，但太多系统都是孤立与封闭的，有无数信息孤岛等待联通，诸如政府管理的社保信息、不动产信息等。而银行掌握着最重要的资金交易数据，但也基本是完全封闭的，并没有开放性的合作。
其次，一旦数据开放共享的基础设施完善后，用户的隐私保护将会是一个大问题。P2P网络借贷商业模式中，打破借贷双方信息不对称是非常主要的服务内容，只有参与交易的借贷双方信息透明度越高，才越能促进交易的繁荣发展。
结语：未来，如果互联网金融真正的结合大数据，那么势必会促使网贷行业更透明、更健全。（以上大部分内容来自施俊）
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