半年内交易量达到10亿，人人贷是怎么做到的？
P2P行业最近引来诸多关注的主要原因就在于背后巨大的市场潜力。2012年末，P2P借贷服务平台超过200家，可统计的P2P平台线上业务借贷余额超过100亿元，若是加上尚未统计的P2P平台线下业务，其借贷余额和投资人数还将数倍于此。
P2P主要针对的是对个人的金融业务。对于一家城市商业银行来说，大约一年新增对私业务不超过10亿元。但值得注意的是，因为没有物理网店的费用，P2P的成本更低，所以整个P2P行业可以在2-3年的时间内将规模做到过100亿元。
仅7月一个月份份，平安旗下的陆金所达到了2亿交易量；宜人贷为2000多万；拍拍贷是4200万。
这个行业有一些争议较大的标的可以迅速放大累计交易量，这些标的为秒标和净值标。据不完全统计，行业内不做这些标的有三家公司，为宜人贷、人人贷、陆金所。这三家公司的累计交易量较为有意义。
北京的人人贷公司的累计成交量是10亿人民币，它们大概用一年半的时间达到这个体量。也就是说，当P2P公司发展到一定的规模后，它达到预计交易量的时间会被大大缩短。这也是为什么大部分的P2P公司可以保持超过200%/年增速的原因。
这个行业充满市场机会的原因在于常规的金融体系并不做个人的无抵押贷款，特别是不超过5万的消费贷款。银行很少踏入这个领地的原因是算上物理网点的成本，觉得这对他们而言并不是一笔划算的买卖。
但基于互联网的交易平台则可以减少成本，并且通过抓取数据建立模型，可以简化交易过程，并提高效率。
保证这种交易可以运转起来的原因在于其设计的交易模型。互联网的优势在于可以积累大量的数据，而基于大量数据分析得到的客观的模型及模型参数，又进一步的保障了人人贷的风险管理效果。
以人人贷为例，借款人模型基于数据挖掘。这些模型融合了行业经验，经验得以转换为数据规则。违约贷款人的相关性描述，比如是否是工薪，还是学生；是否有车子和房子，有效联系人，地域以及其他一些神秘兮兮被认为是行业秘密的指征。这些模型得以区分客户属性，并进一步的通过模型计算出用户的违约概率，供审核参考。模型在用户递交填写完资料的环节即进行相关的分析判断，对于特征用户给出预警信号。
与银行的大额贷款不同，这些网贷公司的模型并不那么关心借款人的盈利能力，取而代之的是借款人的稳定性和持续还款能力。人人贷的宏观的风险管理逻辑是控制借款人的单笔贷款规模，以及交易笔数更多——“量大，件均小。”
那些普通的工薪阶层，月收入为3000-4000元，无固定资产，从事小生意、网商与个体商户，那些偏小微或者比小微还要小的人群是主要的借款人。对于他们的审核则在于是否有稳定的工作、是否有可以追诉的联系人等。那些借款需求很大的客户则很容易让人人贷敬而远之，他们的数据特征更难把握，单笔坏账容易造成一定的冲击，不容易缓释个体风险。
模型看重的是一种稳定性。逻辑上来说，因为借款金额很小，只要有持续工作，就可以还款。对于借款人来说，恶意欠款的几率被降低，因为很少有人愿意为了3-5万元，而损失工作以及稳定的社交关系。
对于出资人来说，实际上他们应该关心的不是一个人的违约情况，而是100个人里有多少人违约，即关注违约率。
事实上，这是基于大数法则的一种风险管理理念。借款用户由于金额相对较小，在地域分布和借款用户的行业分布上又有很好的分散性，因此系统性风险相对较小，单笔贷款违约的冲击也几乎可以忽略不计。正是宏观的分散小额管理理念配合随着数据积累不断精确的风控模型使得人人贷这样的公司的违约率可以控制在一个长期相当低的水平。
大数法则的路径是——如果你投掷1次硬币，你很难预测正反面。但你投掷10次，可能会有5，6次正反面，但概率上还是没有明显特征。但当你投掷了100次，你则可以很肯定的说，获得正面的次数是47-55次，当你投掷了10000次，正面数字是4990-5010次。这是被反复验证过的。所以当交易规模达到更大的量时，均值会非常稳定。
对于出资人来说，因为借款人是每月等额本息的还款，这保证了如果资金出现问题可以及早收到警示。如果出现逾期，以人人贷为例，正常的流程是——在借款逾期30天后，人人贷风险备用金会垫付给出借用户本交易所有的未还本金，同时人人贷贷后部门会继续对该笔逾期借款进行催收催缴，将追回的资金重新放回风险备用金中。
模型可以网贷公司在互联网的高速公路上运行得更为安全，这也是它们得以在半年内达到10亿交易量的秘密所在。
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