互聯網金融借貸將互聯網社交數據作為信用審核的依據來源是穩妥的解決辦法嗎，存在哪些風險？
「卡小二」再次推出 P2P 借款服務「閃電借」…傳統的借貸行為一般都需要 N 多身份證明以及相應的財產抵押，「卡小二」的閃電借更多的是通過審核社交平台數據來確定貸款者的信用，尤其是新浪微博。會根據新浪官方提供的 API，只計入優質粉絲數，並且粉絲中 是否有加 V 粉絲、 加 V 粉絲具體數量都會（作為信審標準）進一步影響信審。後期還將增加用戶微博內容綜合分析、好友鏈、微博等級等維度，納入數據分析。 via 以微博的社交數據做信用審核，信用卡還款助手「卡小二」切入小額P2P借貸領域
剛好對這個問題有些研究和實踐，和大家分享下：
我的結論：社交平台的數據對信貸審核有一定參考意願，但不大。
想弄清楚這個問題，首先得了解，信貸審批的評判標準是什麼。一般而言，我們看一筆貸款是否可以批，主要從借款人的還款意願和還款能力兩大塊去分析（細分下去有N種指標可考量，這裡不贅述）。
社交數據對還款能力的分析顯然沒有價值。在還款意願上，我之前認為是有很大價值，可探究之後，發現意義還是不大。還款意願進一步闡述就是：借款人不還款對他造成的損失（含精神、名譽、良心等方面）是否大於他的還款成本。那麼設想下，如果有人給你1000塊，讓你刪除你的新浪微博上的所有數據，你是否願意？
—————————————————————————————————————
插一個與這個問題有關聯，但不直接關聯的話題：社交網路的使用者直接借款是否可行（金融脫媒）？我認為在中國當前的市場條件下，這還是不可行的。
我之前在新浪微博上做過兩次試驗，向我的粉絲以一定利率借款(貸幫顧蘇銀的微博貸幫顧蘇銀的微博) 第一次成功了，第二次失敗了。我覺得第一次成功的主要原因是因為我的借款額度比較小，別人願意借我或根本就沒想著要把錢收回去。這樣「不理性」的行為顯然沒有可複製性和延展性。
究其原因，主要在這幾個方面：
1、中國的傳統。找人借錢就是件很困難的事情；
2、缺乏誠信的市場環境，借款人的違約成本太低（譬如在香港，如果借款人無法償還債務會進入破產程序，破產的人在社會上有一系列的限制，比如不能打車、不能購買奢侈品等。至於大陸，，，欠錢的是大爺）。
3、缺乏專業的信貸評估服務。我認為金融脫媒是個「偽命題」，隨著社會進步，一定是社會分工越來越精細化，而不是進入原始的人人交易，物物交換。作為借款人，他未必知道自己到底該貸多少款，根據他的信用情況他的貸款利率是多少，如何設計他的還款方式。這都是專業活，還是由專業人士去做比較好。
—————————————————————————————————————
社交數據在貸款上的意義；
1、以用信貸數據去核實借款人身份（前提是社交網路的管理方對這有嚴格控制，類似支付寶會用用戶的銀行卡信息去核實用戶身份）。
2、可以去考察借款人的人品（很難標準化，僅能供參考）。
3、可以通過借款人的社交關係施壓催收等。
至於樓主提到的「卡小二」，我之前還真未聽說過。粗略的判斷是：所謂的社交數據做信用審核基本是一個噱頭。他們風控的核心可能在還是信用卡原本的授信上。這樣的模式有兩個風險點：1、沒有自己的核心競爭力。2、存在重複授信（過度授信）的風險。
在金融的風險評估模型中，需要的是兩種數據：資信與信譽。
一、按行業來分析：
在煤、電、公共交通等行業，社交媒體上的數據意義不大。
1、社交媒體上的信息比較少；
2、信息難以反映出消費者的購買意向、企業的信譽等（即無法作為評估資信與信譽的數據）。
在電影、飲料、航空等行業。 社交媒體上的數據具有一定的參考價值。
1、社交媒體上的信息較豐富，且具大眾化、市場化、成熟、公開與透明等屬性。
2、 信息可以反映出消費者的購買意向、企業的信譽等 。
消費者在社交媒體的情緒反應、評價、傳播次數、傳播範圍等應該可以作為評估指標。聽說國外已有人利用twitter 較成功地預測電影票房，同時也是對製作電影背後的各個單位進行定價。
二、按個體來分析：
1、資信數據。儘管社交媒體上的財富信息可以反映主體的資信能力，但是若被作為資信評估數據的話，很容易導致虛假財富信息出現，因為造假成本低廉。
2、信譽數據。信譽就是他人的評價嘛，所以我覺得社交媒體的信息可以作為信譽數據，但是要攻克語義識別、有效信息提取等難關。
三、歸納：
1、傳統的評估模型。已經較成熟了，若能加上社交數據，對風險的定價應該更加準確。
2、大數據的評估模型 。在某些特定場景中，也可以達到風險定價的目的，但在大部分場景中是不完善的，甚至失靈的。：）
@顧蘇銀對目前社交數據對信貸的意義的分析很到位，我贊同他的觀點：目前來看，社交平台的數據對信貸審核的意義是不大的。
不過，如果將卡小二的這種創新放在互聯網金融浪潮的背景下來看，卻可以發現，互聯網金融將促進目前信用評估體系的發展與革新。
我國目前還沒有像美國那樣建立起全面覆蓋的個人信用評估體系，也缺乏針對個人信用評級的機構，使得我們很難對借款人的信用做出真實判斷。
尤其對於網貸平台來說，無法像商業銀行那樣接入央行的徵信系統，這種借款人信息不對稱的風險使國內的許多P2P平台不得不通過線下審核、資金擔保等眾多措施來增加投資者的信心。
同是做P2P借貸，卡小二卻走的是線上模式，引入了社交網路數據來對用戶的信用進行綜合衡量。
類似還有阿里信用支付，根據積累的用戶數據挖掘出用戶信用狀況，從而對用戶授信。
可以想見，隨著大數據的應用與互聯網金融的發展，將用戶的線上購買數據和社交網路數據納入信用評價體系，將會對目前的信用評估體系產生推動性的發展。
·················正式答題的分割線···················
卡小二將互聯網社交數據納入信用評價是一個吸引目光的亮點，但卡小二並不是只依靠社交網路數據來作為信用審核的依據的。
進入卡小二的借款程序，你會發現首先需要經過以下六步身份驗證才能進行借款：
這六步對你信息的真實性都作出了嚴格的要求，下圖是借記卡驗證的步驟，卡小二會將5元打入你的賬戶，然後再對你的賬戶進行扣款驗證：
在通過銀行卡和信用卡驗證之後，卡小二才要求你進行微博驗證。
我認為卡小二目前還沒有通過對個人微博內容進行數據分析就得出其信用評價的能力（尤其卡小二還是一家創業公司），引入微博更直接的目的恐怕是為了獲取借款人真實社會關係，便於進行身份確認及通過借款人社會關係進行催收還貸。
在經過了六步驗證的情況下，卡小二已經獲得了你的姓名、身份證號、電話、銀行卡號、信用卡號、一大批好友、工作信息及位置信息，如果你沒有還貸，就會遭到連環催收——人家做信用借貸也不是隨便做的啊。
······································
至於將互聯網社交數據作為信用審核的依據存在哪些風險，參考美國Lenddo、Affirm等已經將社交網路納入信用評價的公司及德國最大信用評鑒機構夏華（Schufa）的經歷，將社交網路數據納入評價體系大概有以下幾個方面的問題：
去年，德國最大的信用評鑒機構夏華（Schufa）公司準備從社交媒體採集數據，用以評估消費者的資信狀況，此舉引發了公眾的強烈抗議。公司最終放棄了這一計劃。
進行信用評估需要遵循非常嚴格的標準，而在這一過程中，應該抓取哪些數據，哪些數據屬於用戶隱私，是一個很難界定的問題，稍有不慎就很容易產生隱私問題，導致用戶排斥這種行為。
2.社交網路資料容易被操縱
為了獲得更好的信用評價，隨之而生的必然是虛假資料的誕生以及「買粉」行業的火爆。如果屆時缺乏有效的機制解決這一問題，則很可能出現劣幣驅逐良幣的現象，導致社交網路資料普遍失真。
「弄清哪些指標確實有效還需要好幾年的時間。」沃頓消費者分析計劃（Wharton Customer Analytics Initiative）聯席主任、沃頓商學院營銷學教授彼得·費德（Peter Fader）談到。「這一領域現在還是個『蠻荒世界』……就像早期的費埃哲一樣。」
大數據依然是一個趨勢，國外許多機構學者已經在研究社交數據分析，但要想證明社交數據中到底哪些信息有用、哪些沒用，尚需加以時日。目前對社交網路數據的應用還只停留在用戶註冊時間、粉絲數、活躍度等層面，根本沒達到大數據應用的水準。
······································
人們評價卡小二、阿里信用支付時，往往愛分析二者給出的利率如何，和現在的信用卡體系相比有何優勢，到底能不能得到市場，會不會成功。
但隨著利率市場化的推進，加上互聯網金融天生在價格上的優勢，將來決定互聯網金融和傳統金融產品哪個更有競爭力的一定不是價格。
引用J.P.摩根（J.P. Morgan）創始人、華爾街銀行家約翰·皮爾彭特（John Pierpont）的一個觀點：在評價一個人的信用時，品格比金錢和資產更重要。
互聯網金融對信用體系的這種革新，正是慢慢讓信用評價回歸到「品格」的一種行為。不管最後留下來的是誰，不斷通過創新和努力使金融回到基本狀態，讓更多的人享受到金融服務，我覺得，這才是互聯網金融讓人最著迷的地方。
@David Chang，謝邀。：）
謝邀。
上邊的幾位已經闡述的很清楚了，我就不再重複了，觀點是一致的：
單純利用社交數據來審核是不靠譜的，甚至可以說，這是個假的營銷口號（我認為用噱頭太褒義了）。如果一個服務商真的只用社交信息來做審核，那真是太 Naive 了，我是絕對不會信任它的。
為什麼不靠譜、不可信，因為社交網路上的數據是可以造假的，單獨的個人相對難一些，但是，如果由像網路推手、微博代運營、網路營銷公司這樣的組織，來有目的地操作，金融借貸服務供應商能準確審核的可能性還是比較低的。如果再加上身份證盜用、信用卡盜用，你想查明就更難了。
真正的目的，對服務商來講，是獲取你的信息，通過快速借貸的名義來讓你自己提供個人信息，這和街邊電線杆子上貼的高利貸小廣告沒什麼區別。
這些第三方的金融服務商也是利用這些信息去驗證你的可信度的，這才是真正有效的手段。
所以，我們才會看到在申請過程中，需要填寫一大堆信息，銀行卡的、信用卡的、個人的、職業的，然後再通過網路關聯到你的好友、同事，這和在線下操作相比並沒有減少多少手續，不同、優勢在兩點上：
1. 你可以足不出戶、不用在窗口前排隊等待，就能快速申請了。至於能不能批下來，什麼時候能批下來，能批多少，這就難說的很了。但是，你所有的信息已經暴露給別人了，你已經脫的一絲不掛了，而且還是半自願的。
2. 多了一種催款方式，即在網路上曝光你。雖然實際上這也是違法的、侵犯了公民的隱私權，但這對小老百姓是有用的，只是對真正的犯罪分子是沒用的。
關於風險，上邊我也說過了，審核的風險，催款中侵犯隱私的風險。我比較感興趣的是，如果發生有目的的騙貸，這種非金融機構怎麼處理這種虧空。謝謝David Chang的邀請。
我最近寫了一篇關於互聯網金融的文章對「互聯網金融」的一點認識 - 擁抱全面信息化的時代 - 知乎專欄對互聯網公司搞金融就自稱互聯網金融算是默認，輿論強大，呵呵。
從這個產品的邏輯來講，凡是在微博上混得久的，而且是實實在在自己的微博（不是代運營的），還款5000塊沒有問題。它瞄準的，是需要臨時周轉，例如信用卡賬期和工資卡接不上，而它提供了一個低於銀行18%年息的選擇。
瞄準刷微博的白領，這就是找到了一個通往高素質人群的途徑。是一個很好的商業模式。我覺得相當一段時間內，他們應該活得不錯。
實際上，最大的風險是偽冒風險。例如XX銀行的半年報，信用卡的不良10多億，基本都是偽冒卡。做小額貸款生意，靠的是數量大，堅信大數法則。但不是規模大了，事情就沒有了。偽冒集團喜歡的就是大傢伙。你要什麼他就能給你創造什麼，只要成本低於收益，人家就有得賺。
所以，只要堅持去識別真實刷微博的人，給這個信用額度，加上月息1%，會活得很好。
至於其他風險，包括流動性管理、操作風險，問題不是那麼大，相信靠技術起家有幾個搞過信用卡的人才，問題都不大。
與排第2 @顧蘇銀 的觀點剛好相反，線上大數據授信，是目前P2P網貸的一大風控利器！為什麼呢?
傳統線下授信，資金到帳至少T+1，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，面向年青網路一族，比如電商信息，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。
這裡再補充三個大數據授信栗子案例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：隨身攜帶的信用錢包：Wecash閃銀客戶端 非凡上線(組圖)_網易新聞中心
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。
作為信審的依據確實目前不靠譜，但是作為催收的補充信息是可以有的。
僅從風控而言，貸後過程通過社交增加了一些不還款的違約成本，不過也不高。在事前控制上來說，社交平台的數據目前來看可能更多還是噪音數據。
微博作為入口是個不錯的選擇，大咖不會在這樣的平台借錢，要搞也是眾籌，重視信譽。屌絲通過微博虛擬賬戶借錢不還的可能性還是高的；
另一方面與銀行卡集成，感覺沒有什麼太多的制約性，網路的小額轉賬劃款本來就是平常事情，即使是通過卡小二借的。
謝邀。
請允許我首先受寵若驚（- -！）地驚訝一下，為什麼會有人邀請我來回答這種問題。
這家公司給我的感覺更像是和「人人貸」，有兩個特點吧，一個是P2P，公司本身類似中介形式，通過兩個個體行為的借貸協議達成收取中介費用；第二個是信用審核與新浪微博掛鉤。關於第二點請允許我直接的吐槽，你確定這公司不是新浪的子公司跳出來打人肉廣告的么？如果不是那老闆趕緊問新浪要點廣告費吧~
發展前景的話，個人不是特別看好。普遍來說它的借款額度相當低，且利息很高，普通自然人要著急買大件東西這麼一筆錢的話完全可以有信用卡（還帶積分各種送東西的喲親~）
真正如果想從借貸這一個點切入金融行業的話，這種個人的低額的借貸，無論從金額上還是從發生的頻率上，都沒有撐起一個市場的容量，況且你還設置了高還款利率，新浪微博？那又不能吃的好不好。而像在做的事情上掛上金融兩個字，沒有足夠的現金流，都是西洋景。
不是查看淘寶數據嗎？怎麼又變成社交數據了
依靠社交網路的規模體量及個人關係鏈的健壯性來推測用戶的還款能力，在目前看來是很不靠譜的。
原因非常簡單，如果「卡小二」發放的貸款是自有資金，你看下它敢不敢做，就知道靠譜與否了，一切P2P信貸的信用分析都是「紙老虎」~~
當然個人非常看好如何使用社交網路進行信用體系的搭建（拋一個若干年前的思考模型）
理論依據：
物以類聚，人以群居；
誠信的人與誠信的人做朋友；
信用擔保，連坐制；
具體實現：
1）清洗社交網路
梳理人的社交關係圈，Dunbar數，用戶強關係鏈的5個好友，緊密關係鏈20人，中等關係鏈50人，泛關係鏈……
實時計算，清洗惡意數據，關係鏈數據的有效性決定了模型的成敗
2）個人信用體系
3）連坐制
當出現信用風險時，對強關係鏈的人-15分，緊密關係鏈的人-10分，中等關係鏈的人-5分，泛關係鏈-1分
4）擔保制
當用戶進行借貸時，需要好友進行信用擔保，清償貸款則進行信用加分，出現風險及壞賬時，則連坐扣分。
當有一定的交易後，相信這個系統會趨於穩定。
沒解決的問題：
1）社交網路——目前來看只有騰訊擁有這個體量的社交網路
2）矛盾性——信用體系會限制用戶隨意的擴張自己的社交網路，而這和SNS的本質又是相悖的。
3）交易量——需要足夠的交易量，使這個系統數據得到平衡
4）官方性——只有當信用體系能與人行徵信體系互通，才能靠譜的進行運作，否則風險太高
現階段，個人認為社交平台對於個人的信用體系和支付能力不具有客觀真實的反應能力，沒有大數據的支持比較難以實現 不靠譜 營銷噱頭味很重。這樣的公司靠信息活的下去嗎？質疑-O-
謝邀，互聯網金融借貸將互聯網社交數據作為信用審核的依據來源是穩妥的解決辦法嗎？這個說不準。因為不確定性很大。
而風險則有：一，社交數據的準確性，社交數據不可能都是準確的，對於那些死號，殭屍號，借了錢就跑的腫么辦。
二，卡小二做的只是一個平台，把風險轉移到了放款人的手裡，那麼會有多少人到這個平台呢！
三，卡小二目前第一期放款人設定的利息是月息 1%，這是赤裸裸的高利貸，而我國目前對於這個民間借貸是不是很推崇的，那麼國家是否會出台政策。
四，怎麼收回借款，哪怕是銀行放貸也還是會有一大部分的死賬爛帳那麼互聯網金融借貸應該怎麼樣來控制它呢！
多謝大家的分析。
整個互聯網金融都還處在非常襁褓的時期，我們的「閃電借」剛剛出現，一切皆在摸索之中。
至於以社交網路為徵信要素，我們對這個理解是，社交網路中每個人都是自然被分群的，這個狀態同樣存在於實際社交網路體系中，俗稱「物以類聚、人以群分」，因此，信用分布也應該遵循此類規律。
其實，我們努力的目標不只是「社交網路」作為徵信要素，我們是希望從互聯網獲得各種公開用戶自然軌跡信息作為徵信要素基礎，所以說「公開的互聯網個人軌跡」是我們努力的主要目標。說不定某天我們就會增加徵信要素。
至於為什麼是互聯網信息，這個出發點就更簡單了，為了「快速」，我們不想一筆幾千塊錢的應急借款還要去蓋各種章，複印各種材料，求各種人。。。
我們一直認為移動金融之於金融不只是「手段和渠道」的變化，更多的是新需求的挖掘，是新的用戶群體和用戶需求得以釋放。
對於移動金融而言，這個變化就是「大眾化和草根化」。
給原來必須跟爹媽和同事借錢的用戶一個新的不會被搶白和擠兌的新的辦法。
謝邀。完全不知道為何會邀請到我。不過最近看過一點兒P2P徵信的問題，可以粗略地回答一下。
目前高票答案基本上都在說一個問題，社交數據可用，但要慎用。
對這個問題，前一段時間看過一個報道，講了美國最大的P2P平台Lending Club，在利用Facebook數據來確定用戶信用度失敗的案例。Sina Visitor System
裡面有一句話，讓我印象深刻：用數據來驅動決策的思想沒錯，但實際情況是，數據採集得越多，審核維度越多，風控流程越複雜，而由此帶來的「數據噪音」也越多，模型越失真。在多數情況下，社交網路數據就處在一個「數據噪音」的尷尬境地。相信每個人都會萌生過同一個平台，用大號小號的想法。很顯然，社交網路，實際不能反映出真實的你。
網路最初，為每個人提供了一個似乎匿名的環境，可以讓人展示真實生活中怯於展露的一面。而隨著社交網路的發展，對很多人來說，網路幾乎一比一地複製了現實生活中的關係網。在這樣一切將被留痕的身份清楚的網中，每個人都會不自主地為自己營銷，於是我們看到的，也許是精心準備、早已打好腹稿的微博，而不是在徵信中，想要收集的，反應用戶真實情況的信息。
個人認為，在數據驅動決策的情況下，多維度的數據，是幫助決策的有效方式，但要區分主次。在徵信過程中，主就是用戶其他的信用數據，而次，才是用戶社交網路的數據。在數據建模時，也應該考慮到實際數據的真實性、可靠性、可人為操控性，對於不同特徵的數據，予以不同的決策權重。一主一次，相互驗證的情況下，才能做出比較準確地推斷。
另外，金融借貸考驗的是人的金融信用，而社交數據反映的是人的社交信用，我相信對多數人來說，這兩者並沒有太大的聯繫。不過到底兩者相關性如何，還是需要實驗驗證。
總結來說，對互聯網借貸而言，社交數據不是個穩妥的方式，至少不能作為主要方式。信用評級，還是需要靠其他可信客觀數據源的數據來支撐，不過，社交數據可以作為一個提升方法，對評級做一個輔助驗證。
有，聯合線下企業做實地審核，降低風險
社交平台的形象是可以做一個經營規劃的，完全可以偽裝成公眾較容易接受的那種，相信一個經營過的形象是不容易看出一個人的還款能力的。
考社交的大數據基本是扯是噱頭，可能措辭比較激烈，信用和社交大數據的關聯有但還沒有強到可以就此授信的地步，嘗試是可以，拿來真做風控就會成趙括了。lending club 也是在用徵信局的數據說話，中國的徵信系統現狀決定了做不了啥。要不咋用認證這麼多的信息。只驗證微博就行啦~
瀉藥~（話說您能邀請我是隨機發的邀請吧……
LS幾位都做了專業的分析。@David Chang ，您可以看下……
按照信貸這行當的基礎模式（好像三角形兩邊之和大於第三邊這樣，不會因為技術或者其他水平改變的），放貸要解決兩個問題，一個就是風險（如何保證別人還錢，或者還得起錢）。另個一就是如何尋找更多的優質客戶，或許這就是其利用微博的原因了吧。
為了表示對您的邀請的尊重，我覺得我還是@蕭瀟，專業人士，靠你了~
互聯網金融的核心怎麼的也是金融，從配置借貸方的資源來說，貸款方的風險的定價是核心，風險主要來自信息不對稱，所以互聯網金融區別傳統金融不是金融，而是怎麼通過互聯網這個媒介讓金融的功能發揮的更好。
不提卡小二，就像樓主所說，未來的互聯網金融們誰能用最小成本找到更符合資金需求一方的更多更有質量的信息，誰能在下一輪的競爭中取勝！
再說卡小二（沒核實，）社交數據的真實性以及網路社交對個人的影響到底有多大，才是這個問題的核心！這個大家可以自己判斷！
今天有空，多說幾句。
本人是互聯網金融從業者，就職某上市互聯網金融公司。
關於社交數據對信貸評分的事情，信而富的老總在一個論壇講過這麼一個事情，LC 開始的時候，是用FB 的數據做風控，慘敗，後來老老實實買FICO 分數來做。不過原文我沒有查到。
就國內的數據來看，著名的是閃銀，但如果不把 淘寶，京東交易數據拿過去，純社交數據來評判的話，基本是不靠譜的。
短期來說，大量的雲風控平台在籌建，好貸，京東，包括芝麻和騰訊的徵信系統也對外營業了。所以，糾結在社交數據上，是不明智的。
社交數據確實從常識來講，和金融的關係遠了點。
但作為模型，加入社交數據作為一個變數，也許還真的使模型更可靠了。
模型可靠，你管他理論上解釋通不通也就無關緊要了
推薦閱讀：
※P2P 公司核心競爭力是什麼？
※P2P 平台為什麼不開展存貨質押這套業務模式？
※P2P 網貸在未來一年裡的發展速度會不會減緩？P2P 網貸會不會成為未來理財的潮流？
※美國市場是否存在同國內有利網類似的P2P貸款公司？
※P2P 第三方是怎樣進行託管資金管理的？