宜人貸極速模式10分鐘審批，是怎麼做到的?
都說P2P行業借款速度遠遠超過銀行，那麼究竟有多快呢？也想大概知道一下借款速度平均水平和最快的速度是多少。
宜人貸極速模式屬於典型的線上大數據授信(個人授信、企業授信)，這是目前P2P網貸的一大風控利器！為什麼呢?
一、線上大數據個人授信
傳統P2P網貸線下授信，資金到帳至少T+1(銀行授信時間更長)，貸前需要經歷填寫信息-&>上傳資料-&>信審-&>支付等等環節，人工操作費時費力，這沒什麼，關鍵是個別人員的資料經過包裝(目前北京市價，花150~300，可以購買到真實的銀行流水信息)，更有包裝組團騙貸的，讓你防不勝防。線上大數據授信，面向線上白領，純線上操作，借款人的電商信息，收貨人是真實的，地址是真實的，信用卡賬單也是真實的……授信時，通過用戶授權系統讀取信用卡賬單郵箱、電商、社交網 站(微博/人人網等)、學信網相關記錄信息，得到有關你性格、消費偏好、意願的個人畫像。同時進行交叉驗證形成風控機制，進而計算出每一個用戶的風險評分，最終判斷是否應該放款，以及該用戶的授信額度、 還款周期等。這些數據之間的驗證和計算，可以在1~10分鐘內完成。
線上大數據個人授信栗子:
案例1：宜信宜人貸「極速模式」上線 刷新借款速度新紀錄(組圖)_網易新聞中心
案例2：eBay攜手宜信商通貸發放無抵押貸款
案例3：阿里開啟「信用金融」試驗 芝麻信用等產品內測
芝麻信用：依據企業留存在阿里巴巴上的交易行為數據而設計的信用打分體系。即根據客戶的已有數據（包括個人信息、徵信信息、歷史表現、交易信息、經營狀況等）來預測未來一段時間發生違約風險的概率，區分出好壞客戶，決定準入客戶，細化客戶授信，實現貸前風控。案例4:元寶鋪：用大數據破解電商融資難
謝邀，首先不能把宜人貸極速模式跟銀行來比較,因為這兩種是不同的信用審核模型。
我們知道，一般銀行審核個人信用貸款，需要提交身份證、填寫幾十項資料，包括工作信息、家庭信息、可能還需要提供車產或房產證明來作為輔助，這些都是通過直接的信用資質證明來進行審核的。而且銀行直接掌握著用戶的信用記錄，可以直接調取查看個人信用報告，特別是,如果你在這家銀行辦過信用卡。現在一些P2P也基本是延續銀行這種方式，只是不需要紙質，提交掃描件，但是需要用戶提交徵信報告，因為央行徵信系統暫時還不開放。
但無論是審核紙質資料，還是掃描件，都需要人工審核，驗證資料真假，肯定是需要幾個工作日來做的。
而宜人貸極速模式的信審模式跟上面所說的方式是不一樣的，極速模式不需要提供紙質資料或者掃描件，也不需要填幾十項信息，而是通過大數據信審模型來做。
極速模式只需要用戶授權三項信息：【注意，宜人貸對用戶的數據調取都是要經過用戶授權的】
1. 接收信用卡賬單的郵箱
2. 淘寶賬戶信息
3. 手機號
總之，其實信審流程不重要，目的才重要。信用審核的目的，簡單說來就是：核實身份、判斷還款能力和信用、記錄聯繫方式。宜人貸極速模式所做的創新，就是通過互聯網數據來判斷這些信息。
高門檻、高技術含量的「金融雲」，究其原理卻並不複雜。金融領域的特點決定了會收集大量的數據，包括個人、企業的各種商業行為數據。在以前，傳統的金融機構是通過人工逐個分析這些數據，效率低、成本高。現在依靠雲計算，讓計算機自動甚至主動收集、分析、整理各類金融數據，就可以提供更多的金融產品以及更便捷的金融服務。這些服務多數隱藏在後台，客戶使用時甚至不易察覺，便「悄悄地」享受到了金融雲的便利。宜信旗下的宜人貸，是宜信金融雲的首個受益產品。利用宜信金融雲平台，宜人貸將對用戶的授信時長，從原來的十多分鐘壓縮到了一分鐘之內，極大提高了用戶體驗和放款效率，從2014年4月份上線以來，發展勢頭喜人。宜信的金融雲平台，不僅是為宜信自己所用，而是一個可以讓許多其他公司加入、共享經濟、並且秉持真正服務精神的大平台，不管是電子商務公司，還是酒店，或者是做物流、ERP（EnterpriseResource Planning，即企業資源計劃，是指建立在信息技術基礎上，以系統化的管理思想，為企業決策層及員工提供決策運行手段的管理平台）的公司等等，都可以對接到宜信的金融雲平台。這些公司只需在相應的產品里嵌入一個宜信的金融雲模塊，並授予相應的許可權，便可以和宜信一起為客戶提供優質的金融服務，並獲得收益。這個過程便將各家公司原本的大數據變現。對於客戶而言，未來需要借款等金融服務時，不必再跑到銀行等服務機構，辦理複雜的申請流程，直接在他們熟悉的電商、ERP、酒店服務等場景里，點擊滑鼠便能完成，輕鬆又方便。如果說上一代人是從工業革命中攫取了大量的財富，那麼我們這一代則面臨著互聯網雲計算的重大機遇，尤其是宜信所在的金融領域，會具有更大的使用和變現價值。把握好這一機遇，宜信和宜信的客戶都會大為受益。在本期的特別策劃中，我們特別邀請了十位宜信科學家，詳細解讀宜信金融雲生態系統的理念、結構，並且還原宜信金融雲的一些服務場景，讓平台合作夥伴、客戶可以清晰了解如何通過宜信金融雲平台來快速獲得服務。
我不太喜歡「大」數據的說法，我認為單讀取信用卡帳單和淘寶消費記錄實在算不上「大」...但是提供了有益的思路就是了...
感謝 @子期 邀請，問題是Wecash閃銀3分鐘信用審核究竟怎麼做到的？是否是目前最快的？ - 大數據 ，之後就直接自動跳轉到這個問題上來了，正好有關於Wecash的，可以說下，先發，縷完思路上圖
然後就是原始數據的變形，選好特徵量，這個還是很重要的：
Make sense，互聯網上50%的用戶都是假的，互聯網金融也不例外，用戶填寫所有內容、授權的時間？2s？2秒，機器人吧。 拆下郵箱，前綴，後綴，總感覺用gmail的比qq郵箱的要優質那麼一丁點兒，前綴是全英，全數，英數結合？ 學校填寫的標準么，標準度（關於數據標準化的每一個演算法，都會保留標準度的得分）如何？然後就是邏輯庫，核心的邏輯不寫太多啦，傷人傷己，宜信的都在看著呢，大家都這麼點兒武器。
最後就是有一個足夠想干成這事兒的老闆，Push得動，扛的起壞賬，忍得了打臉：
大家約好了，要做這件事兒，那就放款吧，放款，監控，養一池子大風險魚，天天瞅著他們，見天兒想著怎麼著得著殺掉。
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看了看挺不對題的，回答下：都說P2P行業借款速度遠遠超過銀行，那麼究竟有多快呢？也想大概知道一下借款速度平均水平和最快的速度是多少。
加伺服器就行了啊，理想情況下，以秒計10分鐘審批基本都是機器操作，不能有人工參與。要機器審批，肯定有獨立的風控模型，最重要的是這個風控模型能自我進化，大量的數據源，靠譜的模型，成熟的運營體系基本能保證10分鐘審批還不出壞賬！
呃，極速模式目前只是在宜人貸APP進行了上線
有可能借了不還嗎哈哈哈，望大佬解答
大資料庫審查，這是我們公司風控擔心的事呀。
風控最主要的工作還是反欺詐。尤其是多項數據的交叉比對，給出風險評級：如位置信息、運營商數據、電商數據、信用卡賬單數據、徵信記錄、黑名單庫等等。至於授信額度，基本參考信用卡授信額度做個可調整彈性係數就好啦。邏輯沒有想像的那麼難，但國內真正有這項業務經驗的團隊卻是十分稀缺。利用機器大大降低信審成本，提高用戶體驗，這個模式想不賺錢都難啊。
有信用卡逾期難嗎
嗯
這推廣做得可以啊！
凡事發生、發展都有自身規律。
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