在中国P2P平台的风控逻辑
P2P增信措施与风控措施
P2P增信措施一、风险准备金制度风险准备金是指P2P平台从自有资金中或者收取用户的费用中拿出一部分钱作为当平台贷款项目出现严重逾期时对投资人的损失的一种非义务性的垫补。
为了保证其真实性，风险准备金一般由第三方银行代为托管，银行每月按时出具托管报告。
风险准备金是目前P2P网贷行业比较多见的一种平台自我增信的形式，目前平台例如人人贷，宜人贷，拍拍贷实行了此项保障制度。
以拍拍贷为例，其风险准备金由中国光大银行上海分行托管并每月出具托管报告，准备金来源由两部分构成：一是，拍拍贷自有一千万资金，二是，拍拍贷向“逾期就赔”专区的借款人收取的费用。
具体方式是当借款人逾期未还款超过30 日时，拍拍贷将按照“风险备用金账户资金使用规则”从风险准备金账户中提取相应资金用于偿付借出人在该笔逾期就赔列表项下剩余未还本金和逾期当期利息金额。
资金赔付顺序是先由拍拍贷风险备用金账户中自有资金进行补偿，自有资金不足时再使用收取的费用予以偿付。
风险准备金制度极大地解除了投资人投资P2P网贷时最主要的担忧，为投资人提供了有效的风险共担机制，分散了投资人投资行为所带来的信用风险，为投资人营造了一个安全健康的投资环境，保障了理财人的权益，是高质量的增信手段之一。
但是风险准备金制度也存在其自身无法避免的弊端，首先，风险准备金制度是P2P平台出于自我增信的目的而自己提出的，是一种非义务性的行为，没有法律强制性，其最终解释权归平台所有，因为按照民间借贷法规定，作为民间借贷的居中人是没有义务承担借款人在借款过程中产生的损失，所以如果万一平台突然宣布其无效或者将其废除，在法律上，平台最可能的罪名是涉嫌虚假营销，同时平台可以拒绝垫付借款人的损失，借款人同样面临血本无归的风险。
其次，数据不透明，按道理平台的风险准备金额度应该与平台的贷款余额等同时投资人才能获得完全的垫付保证，但目前实施风险准备金制度的平台并没有定期公布其贷款余额信息，虽然从专业的角度看，逾期率不可能是100%，所以并不需要风险准备金100%与贷款余额等同，但不透明的信息设置很难让人信服风险准备金制度的效力。
以e租宝为例的P2P网贷平台风险及内部控制机制研究
以e租宝为例的P2P网贷平台风险及内部控制机制研究作为P2P网贷平台，e租宝面临的风险主要包括信用风险、流动性风险、操作风险和市场风险等。
信用风险是P2P网贷平台的核心风险之一，它包括借款人的信用风险和平台的债权回收风险。
e租宝在运营过程中，由于缺乏规范的信用评估和风控体系，导致借款人的信用风险得不到有效控制，使得债权回收难度增加。
流动性风险是指P2P平台在债权到期时无法及时获得足够的资金来偿还投资者的本金和利息。
e租宝在运营过程中，存在资金流转不畅、平台资金链断裂的风险。
操作风险指的是P2P平台在运营过程中由于技术、管理、人为失误等导致的风险。
e租宝曾因管理不善、内部控制不健全等原因而频频出现风险事件，给投资者和行业带来不良影响。
市场风险主要表现为宏观经济形势波动、政策法规调整等因素对P2P网贷行业的影响。
e租宝在宏观经济周期变化、监管政策调整等方面存在较大的市场风险。
为了有效防范这些风险，e租宝采取了一系列内部控制机制。
e租宝建立了完善的风险管理体系，包括信用评估、债权回收、资金管理等方面的内部控制机制。
e租宝积极响应监管政策，加强了合规风险管理，通过引进外部风控机构、完善内部风控体系等方式，提高了对合规风险的防范能力。
e租宝完善了信息披露机制，通过加强透明度和及时性披露，提高了对市场风险的应变能力。
e租宝还通过技术手段加强了资金账户的安全与可控管理，防范了操作风险的发生。
尽管e租宝采取了相应的控制措施，但其风险仍存在不容忽视的地方。
从公司内部来看， e租宝的内部管理存在较大问题，内部控制不够健全，风险管理不够完善，信用评估体系不够规范等等，这些问题都可能导致风险的发生。
从行业外部来看， e租宝所处的P2P网贷行业整体面临监管力度不断加大，市场环境变化等挑战，这也可能对 e租宝的风险形成影响。
从e租宝的P2P网贷平台风险及内部控制机制来看，其所面临的风险不可忽视，的确存在内部控制不够完善的问题。
互联网金融平台的风控管理体系
互联网金融平台的风控管理体系随着互联网的快速发展，互联网金融正在成为新的金融业态，吸引了众多创业者和投资者的注意。
然而，互联网金融的高收益和高风险也使得监管部门和社会公众越来越关注其风险问题。
在这样的背景下，互联网金融平台的风险控制成为了重要的话题之一。
作为互联网金融平台的关键管理系统之一，风险控制体系应该如何构建？本文将围绕此问题展开讨论。
一、风险控制的目标互联网金融平台的风险控制体系应该从以下几个方面来考虑：1.防止信用风险，即贷款方或融资方出现违约和逾期的情况。
2.防止操作风险，即因为不良操作或异常情况导致系统崩溃或出现安全隐患。
3.防止市场风险，即因市场环境或政策因素引起的投资失败或业务萎缩。
二、风险控制的要素1.风险管理人一个好的风险控制体系离不开专业的风险管理人。
在互联网金融平台的风险控制中，需要设立专门的风险管理部门或岗位，负责日常的风险监测和管理。
此外，风险管理人还应该对业务员进行培训，提高业务员的风险意识和风险管理能力。
2.流程管理流程是风险控制的关键环节。
互联网金融平台应该建立完善的流程管理体系，包括贷款审核、贷后监管、风险预警、还款催收等环节的流程管理。
流程管理的目的是增强审核的专业性和严谨性，减少审核中出现的疏漏和错误。
3.数据分析互联网金融平台的风险管理需要大量的数据支撑。
通过数据分析，平台可以更好地了解用户的信用情况、借贷风险和市场风险等，及时发现并控制风险。
同时，数据分析也可以帮助平台优化风险控制策略，提高风险管理效率。
4.技术支撑在互联网金融平台的风险控制中，技术支撑是至关重要的。
互联网金融平台应该建立完善的信息系统，包括数据采集、风险评估和决策分析等模块，确保系统的稳定性和安全性。
除此之外，平台还应该建立完善的信息安全管理制度，降低系统被黑客攻击的风险。
三、风险控制的实施1.落实风险管理制度互联网金融平台应该从制度上明确风险管理的责任，建立科学、完善的风险控制机制。
P2P网贷风控手段
P2P网贷的风控手段手段一：设立风险保证金。
目前很多平台均设立了风险保证金，比例一般为贷款金额的1%，一旦投资人无法收回投资，由风险保证金提供先行赔付。
这一制度看上去有点类似银行，按贷款余额的1%计提风险准备金。
但是，这个1%真的与银行一样吗?我们先普及一个常识，专业人士可以选择跳过。
1、截至2014年6月末，全国商业银行不良贷款率1.08%，上半年16家上市银行不良贷款余额超过5581亿元，其中中小企业贷款不良率大部分介于2-3%之间(不含上半年核销的709.93亿元不良贷款)。
P2P投放的贷款由于利率水平远远高于金融机构，其客户质量及保证措施不大可能优于金融机构，P2P如何能够用1%的准备金来覆盖?2、2014年上半年，中国16家上市银行拨备覆盖率为251%，环比下降13%。
拨备覆盖率(也称为“拨备充足率”)是实际上银行贷款可能发生的呆、坏账准备金的使用比率。
不良贷款拨备覆盖率是衡量商业银行贷款损失准备金计提是否充足的一个重要指标。
拨备覆盖率=(一般准备+专项准备+特种准备)/(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)×100%。
举例来讲，某银行贷款余额100亿，其中正常类90亿，关注类2亿，次级类5亿，可疑类2亿，损失类1亿，则其不良贷款率为(5+2+1)/100=8%。
假设不计提特种准备，按照现行规定，首先计提贷款一般损失准备金=100*1%=1亿，然后按比例计提专项贷款损失准备：2*2%+5*25%+2*50%+1*100%=3.29亿。
加上一般准备，准备金总额应当达到4.29亿元。
目前，对于一些银行，中国银监会要求拨备覆盖率达到150%，是比拨备充足(100%)更审慎的要求。
这些拨备资金来源均是银行的税前或税后利润。
以上说明，P2P的1%计提不同于金融机构的1%，金融机构是用自身利润来计提的，而P2P大都是将1%成本加到借款人或出借人身上的，这势必带来了更高的融资成本，从本质上加大了贷款的风险。
P2P网贷风控之争：国家统一信用平台或可解决
P2P网贷风控之争：国家统一信用平台或可解决据网贷第三方平台搜贷360网4月报道，随着号称国内最大P2P网贷企业宜信被踢爆存在八亿坏账的新闻，有关于这个行业的风控体系的讨论一度甚嚣尘上，而就在这场辩论尚未偃旗息鼓之际，另一场关于商业模式的争论又掀开了序幕，在这场讨论中，市场双方的争论焦点在于，网贷交易中的风险控制，到底是由投资人自己来做，还是由平台企业来负责。
支持前者的观点认为，P2P网贷作为一种舶来品，其在西方国家的具体操作中，投资人根据自身对于借款主体的了解，来决定是否借钱给对方，一旦交易达成，那么出借人自行承担到期后可能出现的逾期或者坏账风险，网贷平台不承担任何责任，这样做使得网贷平台的中介属性更加清晰，能够使得网贷平台企业更加专注于用户使用中的体验，不断提升流转效率，换句话说，让中介本分地干好中介的活儿。
而支持后者的观点认为，投资人是通过网贷平台来进行投资的，项目标的也是由平台企业推介的，前期审查也是由网贷平台做的，作为投资人，根本没有其他途径可以对借款人的实际情况进行详细地了解，而只能根据网贷平台企业提供的相关信息来进行一定程度的参考，鉴于这种情况，至少在单前这段时间，应该由网贷平台企业来具体负责风控环节的工作。
一名搜贷360社区的资深网贷投资人表达了他的观点。
他认为，西方国家之所以能够实现让投资人自行了解借款人，自行承担相应风险，是有前提的，就是拥有一套完善的、丰富的个人征信数据库，有了这个数据库，出借人就可以很方便地查询借款人的所有信息，包括姓名、住址、工作、月收入、贷款余额、月支出、车辆、消费、纳税记录等等，通过对这些信息进行分析，出借人就可以对借款人有一个非常清晰的基于数据量化后的深度了解，而在此基础之上，出借人对于自己的资金借贷行为就能做出理性的决定。
而平台在这种情况下，是不需要承担风险控制人的责任的。
但反观国内，我国的征信体系正在起步，国家层面上的社会信用体系的统一平台正在建设，现在的P2P网贷企业无从获取这样丰富的数据，因此，在这种条件下开展业务，现实的问题就决定了平台企业必须为出借人提供有关的征信数据的揭示，以及相应的本息保障计划。
P2P风险控制的具体流程
P2P风险控制的具体流程1、资料审核：一般需要提供个人身份证明，信用报告，资产证明，企业基本资料、银行流水、企业相关经营资料等。
如果你深入的话，你会从这些基本资料中剔除不少瑕疵客户。
包括信用不好的、负债过高的、流水造假的。
2、实地考察：1)、看老板，面谈了解老板的人品情况，侧面了解上述所讲的10个维度;2)、看经营场地，实际生产经营情况(具体到仓库原材料及成品数量、机器运转情况，人员精神面貌等情况)，了解企业经营历史，运作模式，盈利水平。
3)，看财务资料，内帐、进货单、出货单、购销合同等财务单据，与老板讲的相互对照。
一般有融资需求企业最少都有3套帐，内帐(企业经营最真实的反映，包含所有发生的进出数据，无论是否有正规单据，所有的费用老板签字即认可。
给老板看的)、外帐(有的企业是会计师事务所代做，大一点的自己做，会计凭证只付发票，不认收据。
上报税务局纳税用)、银行帐(做的，一般提供给银行贷款用).所以要想了解到企业真实的经营状况，看报表和外帐是没有多大用处的。
风控团队在实地审核的时候，会带上专业的会计人员，要看的必须是真实的内帐，要看他的进货单、出货单，发票收据，抽查会计凭证，真实的财务报表不是凭空生成的，都有相应的会计凭证和单据一一对应。
如果有隐瞒，或者找理由不拿内帐我们统一定性为不配合，而不配合的客户是上不了风控会的。
3、风控会。
通过实地风控，又淘汰了一批瑕疵客户。
好了，资料审核过，实地风控回来了，是不是意味着客户通过了呢?不是! 还有风控会：业务经办人、业务主管、风控部门、财务老总、副总、老总开会讨论，会上大家会针对这个客户提出不同的意见，如果当场没有答案的，暂时搁置，等待解决问题重新上会;通过的，同时制定相关方案，这个有点类似银行的贷款批复了，方案做好了，确定相关借款金额、期限及担保措施，然后推荐给担保公司。
4、担保公司独立二次风控。
担保公司还有一次实地风控以及评审会。
完全通过后，通知客户签署相关协议，办理手续，手续办好后放款。
互联网金融风控热背后,风控成为最大难题
互联网金融热背后，风控成为大难题！P2P已经不在陌生了，据官方统计已经超过1500家P2P平台，这些平台动辄利用高息宣传的广告手段和眼花缭乱的安全承诺。
但是这种浮华表面的别后，P2P运营人员还是对风控一知半解。
不可否认P2P网贷作为跳过银行间接借贷融资模式，就是借贷人和投资人直接发生借贷关系，P2P网贷核心定位就是自身的风险定价能力，即风控是P2P平台的核心竞争力。
那么，P2P平台如何进行风险管理？什么样的风控平台最有效呢？明确风控部门职能对于P2P平台来说，不同的贷款金额，有不同的风控审批手段。
从业内看，超过100万基本上采用和银行相同甚至更加严格的风控手段，包括：实地考察、身份验证、抵押物详细信息等。
20万-100万左右是接近银行审批手段，不过风控比较严格的公司，还是会采取银行的审批手段作为大中额贷款的依据。
从根本来讲，P2P平台主要针对的是1-20万之间小额、短时贷款。
这是担保公司、银行、小额贷款公司很少触及到的地方。
这种模式，风控部门主要是采用数据化风控模式，从而解决审核标准不统一和审核人员经验积累问题。
数据化风控模式主要有以下几部分组成：一是政策制定，要明确目标人群、设计借款产品准入政策、审批政策、反欺诈政策、催收政策等方面。
二是数据挖掘分析、对预期客户进行特征分析、产品盈利分析等；三是数据建模团队，通过数据挖掘，建立一套适合自己平台的建模分析。
将数据化风控模式做到前端营销、中断审核、后期催收合为一体政策制度。
互联网金融促进了金融行业的整体创新，推动金融普惠的迈进，它是每个人都有获得金融服务的权利，真正的把理财和贷款带到普通民众的身边。
同时P2P平台的出现，填补了传统金融功能上的缺失，使得学生、白领、农民、个体都有享有金融服务。
设计一套安全、完整的风控体系，保证了广大投资者利用是P2P网贷平台生存和发展的基础。
P2P网络借贷的运行模式与风险管控
P2P网络借贷的运行模式与风险管控随着信息技术的发展和普及，P2P（Peer-to-Peer）网络借贷平台逐渐兴起并成为了中国金融市场的一大创新。
P2P网络借贷指的是通过互联网平台连接个人借贷者和出借者，借助于资金匹配和信息中介的方式完成借贷交易。
这种形式的金融创新为资金需求方提供了便利，并且可以为出借者提供相对较高的收益，然而在迅速发展的过程中，P2P网络借贷也面临着一些运营模式和风险管控的挑战。
P2P网络借贷平台的运作模式主要可以分为三个主要环节：信息披露、信用评估和风险控制。
在信息披露方面，P2P平台通过提供借款者的基本信息、借款用途和还款能力等细节，为出借者提供了充分的信息披露。
这大大降低了信息不对称的风险，并增加了出借者对于借款人的可信度。
信用评估是P2P网络借贷平台运行的核心环节，平台通过借款人的个人信息、征信报告以及交易记录等来评估其还款能力。
同时，P2P平台还可以使用大数据和机器学习技术，对借款人进行更准确的信用评估。
在风险控制方面，P2P平台通常会设置风险准备金和贷款限额等措施，以应对可能出现的还款风险。
然而，P2P网络借贷平台也存在一定的运营模式和风险管控的挑战。
首先，信息披露的不透明性可能导致信息不对称，使得出借者难以准确评估借款人的信用。
此外，一些不法分子可能会利用P2P平台进行欺诈行为，威胁到投资者的资金安全。
其次，虽然P2P平台通常会进行信用评估和风险控制，但由于借贷行为的不确定性，平台无法完全排除违约的风险。
同时，市场监管的不完善也可能导致平台运营出现问题，给出借者带来风险。
针对这些挑战，P2P网络借贷平台可以采取一系列措施来加强风险管控。
首先，平台可以加强信息披露的透明度，提供更为详尽的借款人信息和还款能力评估。
其次，平台可以加强对于借款人的信用评估和审核，例如加强对借款人的征信查询和还款能力的验证。
此外，平台还可以采取多种措施来防范欺诈行为，如建立风控团队、加强监管合规和提高安全防护措施。
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中国P2P平台的风控逻辑网贷平台经常说自身的风控水平十分先进，但是谈到风险控制，银行在这方面的经验明显应该更加丰富，那为什么银行坏账率那么高，网贷平台却都宣称比银行低呢?事实上，由于优质项目的资金对接渠道不同、内部机制的不同。
网贷平台对于风险管控的力度其实远比银行来的大，这也是为什么在一些主流大平台，逾期率或者坏账率都要明显低于银行数据的真正原因。
那么如何去理解风控，特别是P2P行业的风控呢，结合搜集到的资料，稍微谈谈自己的想法。
为什么要做风控，你可以说出无数的理由。
但对于以盈利为目的的公司来讲，无非就是在风险与收益之间寻找平衡。
现实中，风险和收益总是形影相随的，收益是以风险作为代价，而风险则用收益来做补偿。
投资经营的目的是为了得到收益，但不可避免地，必须面临风险。
那什么是风险？风险就是不确定性。
比如说，喝一杯烈酒有的人会觉得舒服，但也有人难受。
喝半瓶大多数人都受不了，有的还会因此住院。
只有少数人觉得舒畅。
喝三五瓶基本都扛不住的，但也会有人能抗下来。
这就是不确定性。
这里涉及到一个问题，大家喝的都是酒，但有的人能喝，有的不能，这是讲的是风险收益。
但，如果你喝的是敌敌畏而不是烈酒呢？你必死无疑。
到底喝死了的几率有多大？怎么喝酒会喝的多又舒服？具体到小额信用借款领域来说，如果你借钱给有稳定工作的人，他逾期坏账的几率很小。
但如果你敢借钱给一个无赖，基本上就不需要风险管理了，因为他99%会还不起钱。
在这个角度上看，喝酒多少还是次要的。
重点在于，不要喝翻了。
更重要的是，不要喝敌敌畏。
风控管理说到底：其实就是对不同的风险进行评估。
我们要管理一件事情，通常要能够做到一定程度的评估，就是说需要做一个衡量。
很多人其实不清楚一件事：风险管理与风险控制是不同的。
当有人跟你说需要你控制风险，其实他是希望风险都不要发生；但风险管理就不一样了，它是指需要你在风险与收益之间寻找一个平衡点，让盈利最大化。
那么，问题来了，风控一般怎么做？1、线上数据审核客户找到P2P，当然是希望能够成功获得借款，那么从公司的角度来说，就需要通过信贷政策来审核客户信息。
大公司通常会根据积累的客户数据和经验开发他们自己的信用评分系统，常见的有蚂蚁金服的大数据（主要是淘宝商户数据）、FICO信用分、央行的信征、银行自有信用评价记录（陆金所）、线下信贷信用记录（宜信）。
普遍来说，互联网的P2P 公司，除了比较特殊关系拥有较好的数据源（比如陆金所和平安、蚂蚁金服和阿里、宜人贷和宜信）其他的都做的比较一般，特别是纯线上的P2P，数据这一块比较虚。
2、信用审批对于信贷审批，一般流程是这样的：先是在反欺诈的系统中进行一次过滤，对客户信息进行核查，并进行预筛选，然后审批人员再次对客户的身份信息、收入及工作信息进行核查。
这一步恰恰是目前许多网络P2P公司的死穴，因为许多的线上P2P公司是没有专门的信审部门的。
特别是做纯线上的信用借贷，这个环节非常薄弱。
这里，最忌讳的是对所有客户的一视同仁，分类分级尤为重要。
比如一个客户如果上周才完成借贷，由于还没有完成一个完整的还款周期，是不可能有坏账的；但如果客户已经有5年信用记录没有出现逾期，就证明他拥有非常好的信用资质。
谈到这里，不得不承认，信用审核事实上很难完全被自动审核取代，这里涉及到许多的人工干预环节，反欺诈的判断，需要大量的行业积累和规则经验的积累。
这是许多纯线上的P2P公司无法逾越的技术壁垒。
3、账户管理、逾期催收等信贷业务不可避免会有一部分客户出现逾期及坏账，这就需要催收。
催收有不同的策略。
采取不同的催收策略，能保证总休的风控水平。
每月追踪，若有任何凤险信号出现，立刻调整信贷政策。
催收这块行业内做得好的一般都有自己的催收团队（楚商、宜信），还有一种模式就是把催收业务整个打包出去（人人贷、拍拍贷）。
以上三个环节就是一个大致的风控流程，涉及到贷前、贷中、贷后三个阶段。
具体到风控规则的细节，还有一些结合移动互联网在征集客户的信息及资料时进行一些规则判断，比如基于LBS的安全规则判断，基于追踪cookies的行为逻辑分析。
当然，用户信息并非越多越复杂才越好。
试想一下，真正条件好的客户，其实多半不会刻意准备的特别完备和细致。
相反，那些信用记录不是很好或本身有问题的客户，才会拼命收集资料来满足申请贷款条件，这就会造成反向的选择。
总而言之，既要保证喝酒舒畅，不会翻船。
又要保证喝不到敌敌畏。
作为优秀的风控，其实都有一套自己的判断逻辑。
P2P平台的风控逻辑是什么？P2P是一种跳过银行间接贷款融资模式的一种在借款人和出借人之间直接发生借贷关系的业务模式，那么理解P2P的风险是什么就很简单，就是借款人不能偿还借款的风险。
但是无论哪个借款人总会有偿付不了借款的可能性（或者叫概率），所有金融类公司的业务模式都是建立在会发生坏账的前提下来运营的，只要收取的借款利差（即向借款人收取的利率减去出借人收取的利率）高于员工和办公成本加上坏账的成本，这个公司或者P2P平台就能持续运营下去。
有坏账并不可怕，只要你对于借款人群有风险定价能力。
打个简单的比方，借给1000个人每人1万的借款，这1000个人里面有2%（20个人）坏账了，那么你的坏账成本就是20万，如果问这1000个人收了10%的利差，利差收入是100万，除去员工和办公成本后，还是能够盈利的，但是如果你审批通过放款的这1000人里面有10%的坏账（100个人），那坏账成本就是100万，显然利差收入是覆盖不了公司所有成本，那么长此以往这个平台就会倒闭。
但是如果P2P公司在审批通过这1000人借款请求的时候，当时就能判断这批人群的坏账概率在10%，那么你也可以定更高的利差（比如15%，而且这些人由于在其他更低利率的银行那个得不到借款，因此能够接受这更高的借款成本），那么150万的收入也能够覆盖坏账和其他成本了，这就是说明这个业务模式的核心在于，对这些借款人群的违约概率判断非常重要，也就是我一再强调过的这个业务模式中团队自身的风险定价能力是最重要的，只要这个做的好，其他都是次要的。
因此题主的问题非常好，其实这才是目前P2P投资人最需要关注的问题，而不是其他一些什么有没有担保公司担保，或者借款有没有抵押物等等。
最近有一家深圳担保公司旗下的旺旺贷跑路，更是验证了这一点。
结合我们团队在这个行业的经验，我来谈一下我们认为这类小额无抵押借款审核到低应该采用什么样的风控模式。
首先，坚持“小额分散”。
先说一下”分散“在风险控制方面的好处，是能够保证借款主体还款概率的独立性，即借款的客户分散在不同的地域、从事行业、年龄和学历等等，这些分散独立的个体之间发生违约的概率能够相互之间保持独立性，那么同时发生违约的概率就会非常小。
比如100个独立个人的违约概率都是20%，那么随机挑选出其中2个人同时违约的概率为4%（20%×20%=4%），3个人同时违约的概率为0.8%（20%^3），四个人都发生违约的概率为0.016%（20%^4）。
如果这100个人的违约存在相关性，比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%，那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%（20%×50%=10%，而不是4%）。
因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。
前几年金融危机的时候，浙江外贸企业都亏损，那么在这类企业的员工借款能力就受到影响，但是不会影响到在贵州的白酒类企业员工的还款能力。
但是如果借款客户都集中在某个行业或者某个区域，就很容易受到一些事件的共同影响，比如借款主体都房地产企业，那么在房地产价格下行的时候，不同房地产公司的还款能力都会受到影响，虽然他们自身的违约概率还是20%，但是2个或者3个主体同时违约的概率可能会上升到20%。
这也是为什么我们不做抵押类大额借款的原因，因为抵押物一般都是房产或者土地，这样在房地产价格下行的时候会面临很大的系统性风险（并且，虽然许多抵押物具有“价值”，但其“价值”很难处置转为现金（比如房屋有租赁协议，法律上讲买卖不破租赁，就很难拍卖，或者根本没人买），也就是为什么那么多业主宁愿跑路也不会卖厂、卖库存来抵债）。
美国前几年的金融风暴，其根源也是房贷客户之间违约概率存在很高的相关性，因此在房价下跌的时候，其同时违约的概率远超历史数据，也远超了投资这些房贷为基础的次级贷款债券的投资者的预计（这也是所有金融市场涨涨跌跌的原因，即真实情况超过了大家的预计，而投资者在前期没有争取更高的回报要求来做到风险补偿）。
再谈谈“小额”在控制风险方面的重要性，就是能够避免“小样本偏差”。
举个例子，如果一个平台一共做了10个亿的借款，如果借款人平均每个借3万，那么是3.3万个借款客户，如果借款单笔是1000万的话，那就是100个客户，大家知道统计学意义上的“大数定律”法则，是需要在样本个数数量够大的情况下（超过几万个以后），才能越来越符合正态分布定律，统计学上才有意义。
这样如果坏账率都是2%的话，那么放款给3.3万个客户，其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性，因为有可能这100个客户存在小样本偏差，而导致坏账比较集中达到10%甚至更高，这就是统计学意义上的”小样本偏差“的风险，对应到p2p网贷上，那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。
其次，用数据分析方式建立风控模型和决策引擎。
因为上面提到的要将借款做成平均单笔10万以下的小额借款，那么借款客户数量会非常多，如果用和银行类似的实地考察、模拟还原企业现金流量表、盘点企业存货等方式，那么做一笔小额业务的成本会非常高，也会导致这个业务不能持续（因此很多P2P网贷平台做大额借款，因为做一笔1000万的大额借款的审核成本和做一笔10万小额借款类似，但是前者收入是后者的100倍，但是做大额借款的问题如前所述），因此需要另一种审核模式，即采用类似国外信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系，根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。
客户的违约风险包括两个：还款意愿和还款能力。
还款能力审核主要通过可验证的个人可支配收入和每月还款金额的比较来进行，还款意愿的影响因素包括年龄、从事行业、婚否还是离异、租房还是自有房、学历等等因素，甚至不同星座、血型的人，其还款意愿都是不一样的，如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡，判断其还款概率，是风控的核心内容。
决定还款意愿的主要因素是客户的违约成本，举个例子，你借给一个客户10万块钱，他可能不会因为这10万块钱而跑路，因为他的跑路成本，从新建立生活圈子，从新找工作的成本不止10万。
但如果你贷给他100万或500万，他可能就真的跑掉了。
另外，大家可能觉得收入高的人还款可能性也大，其实实际情况刚好相反。
因此风控的核心方法在于，通过研究分析不同个人特征数据（这就有点类似大数据分析，因为一个人可以分析的维度超过5-600个，而美国的ZestFinance甚至称其分析维度超过4000个）相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系，来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度，并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中，来指导风控审批业务的开展。