年末一筆 5000 萬美元的融資使互聯網金融平臺愛錢進成為近期市場焦點。在輿論紛紛，疑惑成立不足一年的愛錢進何以創下 A 輪單一機構融資記錄時，愛錢進合伙人張輝道出其中虛實。

　　“我們并不是搶吃市場第一口螃蟹的老平臺，能獲得高榕資本青睞，更多是因為愛錢進業務發展可持續性得到了認可。這主要體現在兩個方面，一是相比純做流量的互聯網平臺，我們可以歸屬為‘資產型’ P2P 平臺。也就是把金融屬性放在第一要素來思考，對金融風險懷揣敬畏之心，首先以負責任態度對待征信數據；其次，是在海量的征信數據上，借助 O2O 思維發展以數據驅動的量化風控模式，并積極向未來互聯網金融‘大數據’靠攏�！睆堓x表示。

　　在張輝看來，整個 P2P 網貸行業可以概括為兩類，即通道型 P2P 和資產型 P2P 。其中，第一類平臺通常與第三方小貸擔保合作，嫁接外部債權，并不履行征信和線下盡職調查的責任，這類平臺角色是信息和流量通道。與此相對，以愛錢進為代表的資產型 P2P 平臺專注于自身開發債權，這類平臺強調對所開發債權全力進行信用調查，掌握第一手的信用資料，以便做好風險定價。

　　成立于今年 5 月的愛錢進專注的正是資產型 P2P 業務。據了解，愛錢進主要面向互聯網人群提供財富增值的在線理財選擇，在借款端，依托母公司普惠金融進行線下債權開發與信用初步調查。截至目前，公司已在全國十幾個省市部署近 40 家門店獨立開發債權�！叭绻麤]有親自去做征信，平臺僅依靠外部合作很難判斷這些數據的真實性，從而很難保證對債權資產風險定價的準確性。”

　　在互聯網大數據襲來下，為何選擇線下征信的傳統方式？對此，張輝表示， Lending Club 的成功使大數據成為互聯網金融的一個熱點，但在國內互聯網征信數據體系并未成型，且包括央行征信報告在內的個人征信數據不能全面反應個人信用等級。因此 P2P 網貸在評估個人信用風險的時候，需要更多以 O2O 方式親自做線下數據收集，來補充完善整個社會的公民信用數據體系。

　　“以愛錢進為例，公司不僅實現 P2P 業務兩端的 O2O 連接，同時在風控體系上，公司在年初便與全球最大征信機構益博睿（ Experian ）建立戰略合作，雙方共同打造基于授信決策引擎和個人信用評分的量化風控模型，對線下債權數據在線上實現了信貸工廠式高效審核，通過流程化作業，提高審批效率以及信用評估準確性�！�

　　張輝指出，隨著互聯網的發展，在信息交互流動中都在不斷產生帶有個人信用標簽的數據，把這些數據累積下來并通過系統化的決策引擎過濾，來評估潛在信用風險并構建個人信用數據集市，到那時，互聯網大數據才真正對金融產生本質和顛覆性的影響。而目前階段，愛錢進以 O2O 方式持續加入更多的個人信用特征數據和行為數據，通過數據積累和評分算法的快速迭代優化，將是保持業務競爭力的核心。”

　　最后，針對行業目前融資熱潮，張輝強調，每一個行業潮水退去之后才會見真容，資本市場對于 P2P 的投資熱，很大程度上源于對 P2P 市場潛在發展體量的認可，但對于 P2P 平臺本身而言，擴張速度不是金融企業最重要訴求，風控才是立足之本�！叭谫Y提供了平臺短期擴張動力，但只有扎好籬笆做好風控，不斷推動將數據驅動的量化風控模型融合到互聯網大數據體系，才有可能走的更遠，使金融服務觸及每一個社會角落�！�