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1.看該平臺提供的年化收益率。

可能很多人對在第一條就提這個很奇怪，尤其說的還是收益率關乎到靠譜不靠譜問題，大家會有疑問“P2P不就是高收益的嗎？”。這里我想說的是，相對存款、余額寶之類的，P2P確實是高收益產品，但是這種高收益不是沒有上限的。天上沒有白掉的餡餅，在投資學上就有個論斷是“高收益通常伴隨的是相對更高的成本和風險”。你想想，P2P是什么？是一種點對點發生的借貸交易、一種跳開傳統金融中介的直接融資交易，也就是說一旦借款人意識到無法確保通過P2P平臺融得的資金收益高于融資成本的收益，那么違約的概率就會明顯上升。那么如何去界定借款人所能承受的融資成本呢？這個包含兩方面：一個是平臺的風險定價能力，另一個是資本市場中社會整體融資成本的衡量。前者待下文展開，而后者由于關乎不同行業、不同地域，需要更多數據去分析展示，這樣會比較難理解。但是有一個很直觀的界定參考，就是我國最高法出臺的關于民間借貸的法律法規，其中明確規定了“民間借貸利率不得超過同期銀行貸款的4倍”。很明顯，銀行一年貸款是6%的基準利率，如果一家平臺給出的一年出借年化利率達到4倍以上，即4*6%=24%，它已經超過法律規定上限，就不受法律所全部覆蓋保護。碰到這樣虛高利率的平臺，你還敢信嗎？目前業內比較主流的、運營健康的P2P網貸平臺年化利率都在6%-15%的區間內，這也是目前整個行業在現有社會融資成本考量下，給出的能有效均衡借款人還款能力與出借人收益預期的合理區間。當然，可能還有些平臺堅持走高利率攬客路線，你就需要留點心。一是防止詐騙，尤其是虛構借款標的（前期跑路的那么多平臺都是這個共性）；二是防止平臺自融，一些資質不良、在銀行或者其他機構平臺不能取得融資的企業，會假借與其相關的平臺進行融資，這種標的通常是期限短、利率高、額度大，但是企業本身資質很讓人擔憂，甚至部分自融企業融資成功后就不見蹤影，變相成為詐騙；第三種就是龐氏騙局了，這種高息攬客，用新款還舊款的同樣值得警惕，因為一旦資金鏈斷裂，整個平臺生存能力堪憂，何況這些本都是監管層劃線禁止的。2.平臺的風險定價能力。風險定價能力是什么？我想說的是，任何金融投資都是有風險的，鼓吹無風險的金融企業你都可以把它直接拉黑了。金融風險的存在即在于所能取得的預期收益能不能覆蓋成本和預期損益率，反映在P2P網貸上，就是關于從借款人那取得的收益能不能滿足出借人收益預期的同時覆蓋平臺的運營成本。那這個需要平臺具備什么能力，就是我們說的風險定價能力，即對于借款人還款能力、還款意愿的判斷能力，以及在對整個平臺運營成本考量下，給出借、借款兩端的利率定價能力。很簡單一個理解，如果你給出的利率偏低，出借人不買賬；如果給出的利率過高，會加大借款人還款壓力，最終加大違約概率。所以需要平臺具備這個綜合考量利率水平、以及借款人還款能力、還款意愿等這些因素的能力。因此，判斷平臺的風險定價能力，要看第一，平臺是否有自己明確的風控職能部門。P2P信貸的風控是和銀行的不同的，那些鼓吹引進銀行風控經驗的平臺在這一點上實在是沒有什么太多可信的。因為銀行確實具備很強大的信用背書，那是因為由國家給它強大的資金支撐，比如它可以承受壞賬率4-10%的水準，可是對于多數P2P平臺而言，這樣的壞賬率就是很可怕的。還有就是銀行信貸審核用的是抵押物思維，它是基于抵押物的估價再進行放款決定的，這種方法更簡單，只要不發生系統性經濟風險，即便出現壞賬，它也會利用抵押物進行沖抵。那么，P2P的信審怎么做的？首先要明白P2P基本做的是銀行不做的空白區域，就是那種20萬以內的小微貸款、無抵押物的純信用貸款。試想，如果額度大、有抵押物，人家為什么不找利率低、信用好的銀行借貸？不要說急需資金等不了銀行審批這種話，社會確實存在這種需求，但是如果額度達到一定程度、還沒抵押物、又急需用錢，這種借款信用你會放心嗎？因此，20萬以內小微信用貸款是不能用銀行思維做審核的，一來沒有抵押物（小額度的拿抵押物本身就存在融資成本高于融資收益的可能），二來數量眾多、額度小的信貸如果按銀行的方法，一個一個進行資產人工核實，成本就會太高，這樣沒有P2P能夠承擔這樣的運營成本。所以P2P要用另一種方法做信審、作風險定價，就是有自己的征信團隊和職能明確的專業風控部門，我們現在講的是專業可信的P2P平臺都采用的是總部集中式風控。好處是：

解決審核標準不統一以及審核人員快速擴張需要依賴長期經驗積累的問題；

政策和數據分析部、風控審核部、催收部，專業鏈條式作業，提升平臺效率以及內部相互之間的監督管理，更專業安全；

自己的征信團隊，征集的信用數據也更真實可靠，同時統一征信數據標準下，也能更好對接后臺對信用數據的審核，這是符合總部集中式風控思維的。

第二，建立信貸工廠模式的信用審核體系。P2P平臺最大特色就是小額分散，這樣帶來的直接現象就是借款客戶數量眾多，如果采用銀行傳統的信審模式，在還款能力、還款意愿等難以統一量度的違約風險判斷中，風控成本會高至業務模式難以承受的水平，這也是很多P2P網貸平臺鋌而走險做大額借款的原因。可以借鑒的是，國外成熟的P2P比如LendingClub，以及都是采用信貸工廠的模式，利用風險模型的指引建立審批的決策引擎和評分卡體系，根據客戶的行為特征等各方面數據來判斷借款客戶的違約風險。美國的專門從事信用小微貸業務的Capital One是最早利用大數據分析來判斷個人借款還款概率的公司，在金融海嘯中，Capital One公司也憑借其數據化風控能力得以存活并趁機壯大起來，現在已經發展成為美國第七大銀行。

簡單點說，建立數據化風控模型并固化到決策引擎和評分卡系統，對于小額信用無抵押借款類業務的好處包括兩個方面：一是決策自動化程度的提高，降低依靠人工審核造成的高成本；二是解決人工實地審核和判斷所帶來審核標準的不一致性問題。這里就牽涉到兩個核心因素，一是有沒有強大的征信數據庫支撐？二是有沒有符合國情的信審風控體系，因為我國是沒有公開互聯網信用數據的。

因此，在征信逐步進入數據時代下，P2P網貸風控的核心方法在于，通過研究分析不同個人特征數據（即大數據分析）相對應的違約率，通過非線性邏輯回歸、決策樹分析、神經網絡建模等方法來建立數據風控模型和評分卡體系，來掌握不同個人特征對應影響到違約率的程度，并將其固化到風控審批的決策引擎和業務流程中，來指導風控審批業務的開展。因為，在未來人們的吃穿住行都會開始在線上留下痕跡，這些都是可供利用分析的數據和發展前景，將這些痕跡數據化，并通過數據分析來進行風險評定，這種技術上的革命將給金融風險定價帶來本質的改變。

3.平臺信息的透明化。

說到這里其實已經有點像最后的記流水賬了。我想說的是，P2P網貸是互聯網金融的一種，而在信息技術甚至數據流并未完全普及運用在公眾生活的現狀下，有關互聯網的業態始終有種虛無縹緲的感覺。

對于P2P網貸來說，如果不公開借款人信息和借款項目信息，難免對出借端存在隱瞞甚至欺詐現象；如果不公開交易記錄，則客戶無法確認賬戶資金的安全性；如果不公開平臺運營數據，在難以掌握平臺健康狀況下，甚至平臺出現跑路、倒閉時，客戶都被蒙在鼓中，成為最終受害者。因為在互聯網虛擬世界，如果不能做到透明，什么安全承諾都很容易被客戶當成一句空口白話理解，可謂無透明不安全。

其實，關于信息透明化對平臺可靠度的判斷，還可以從以下幾個方面側面了解（可能比較初級的笨方法，也是最簡單的方式）：

搜索該平臺的負面新聞。在選一個P2P平臺投資項目之前，會在微博或搜索引擎里搜索關于該平臺的負面消息，看是否存在，若有，則追述負面新聞的發布源，往往發自于用戶個人的抱怨，且案例孤立，不足信，若一大堆負面信息形成完整的描述，相互輔證，則一般不考慮該平臺;

查看平臺資質信息。在網站首頁查看該網ICP信息，以及其他各個經營許可或資質認證圖標鏈接。還有其他一些包括企業法人營業執照、稅務登記證、第三方資金托管報告等，這些都能輔助了解該平臺的專業度和誠信度；

查看平臺借款項目信息。不少平臺是不公布關于借款人的一些具體信息的，但是在真正做到透明的平臺上面，這些信息在不侵犯當事人隱私權并取得其授權條件下都是公開的，這樣你就可以隨時查看借款人的信息，了解自的錢借給什么樣的人。比如，公開的信息可以包括借款人信息、資金去向信息、平臺審計數據以及個人交易記錄等四方面的數據。