一年前出門採訪遇到的創業項目大多是P2P；而一年後出門採訪遇到的，是為P2P及傳統金融機構提供服務的一支強大戰隊。客戶管理

先不說傳統金融機構互聯網化轉型的商機，光是超過2500家的P2P平台數量就讓盯准「P2P後市場」的機構和創業者們興奮不已。

和所謂的「汽車後市場」概念類似，P2P後市場是指P2P平台建立之後，圍繞借貸端的各種服務。這個概念是圍繞這波崛起的服務端機構而生，在一個交易平台的背後往往盤根錯節地生長著無數的幕後分支。
按照積木盒子創始人董駿的邏輯：「這個P2P後市場在P2P企業，大致分為三個部分，分別是資產端、客戶端和技術端。」

沿著董駿的梳理邏輯，看看這些強大的幕後分支都在做些什麼？首先是資產端，是各類在金融資產上提供協助的資產類公司。這是交易平台背後最重要的組成部分之一，而這也是眾多投資人看好P2P的原因之一，中國的資產證券化率較低，P2P讓紛繁多樣的創新找到了出口。客戶管理

根據零壹財經的劃分，目前貨幣基金、承兌匯票、保理、融資租賃、典當、個人信用貸款（小額）、擔保貸款（大額）、股權類和不良資產等都在資產範疇內，而資產的生產方如小貸公司、保理公司等也是P2P後市場的主要隊員。

第二個維度是客戶端，即關注互聯網用戶黏性和流量工具的類別，比如垂直搜索類的融360，又如一些社區化的理財社區等，其共同特點是圍繞圈住用戶做文章。

隨著股市迎來新一波行情，P2P用戶的黏性又成為平台最關心的問題。流量為王是前提，之後才能談及轉化率和其他，有數據統計顯示，截至2014年11月底，全國在運營的P2P網貸平台為1540家，活躍理財者80.9萬人，呈現僧多粥少的局面。

而除了一些營銷活動和傳統推廣方式之外，一些聚焦P2P客戶管理系統的機構也在悄然生長，包括分析用戶需求、精準定位用戶等。

第三個維度則是目前市場上最為春意盎然的一塊，大的歸類可以將其劃分在技術端下，主要是如何通過技術、運營的優化來降低行業的交易成本，包括數據公司和專註風險控制的公司，甚至不良資產的催收公司等均在列。

在這個類別之下，主要聚焦數據類和風險控制類的兩大類公司成為主要「流派」。數據類不用說，從數據的收集、清洗、加工、演算法、平台，到最後的交付、投放等10多個不同的環節里，都聚集著商機，而從頭至尾尤其是到最後的數據變現是一條非常長的產業鏈條。

這些數據能做什麼？根據TalkingData相關負責人此前對《第一財經日報》記者表示：「目前數據主要來自累積的13億移動終端設備，獲得數據之後會整合多元的數據源，進行統一的標準化和加工，並輸出。」也就是說，你可以定製自己想要的數據，範圍、維度、結果都可以由自己來自由選擇。

如果說這還不夠形象，再來看一個好玩的例子，來說明數據究竟是如何工作的。以專註大學生創業類貸款的服務平台牛娃所做的數據服務為例，牛娃互聯網金融創始人李琪介紹：「我們曾經和騰訊合作過一個好玩的項目，騰訊遊戲發現，每個月充值500元打一個裝備的人群，當遊戲裝備到期應該充值的時候，往往會有一個10來天的斷檔。我們根據這個需求設計出一個500元、15天的貸款產品給玩遊戲的這群人，並根據風險定價。」

她補充道：「這裏面其實是一個數據清洗、數據模型建立的過程，之後再輸出。找到這樣一群人也不是一個輕鬆的過程，往往要有100到200個條件去篩查資料庫。」在風險控制上，李琪和團隊做了一個「駝峰分割法」的模型，在敏感變數V的選擇上，除去金融數據，還應用了客戶的網路行為、消費偏好、社交關係等新數據。

風控上，大數據徵信更是不得不提的一部分，今年以來，做大數據徵信的企業蜂擁而起，不斷上演著從0到正無窮的戲碼。除了FICO和益博睿這類大機構外，國內關於P2P網貸徵信服務的機構亦有遍地開花之勢，提供的大多是數據和評分類服務。

資料來源：新浪新聞中心