互联网金融如火如荼，P2P网贷乘势而起。Lending CLub的1.25亿美元融资，充分表明海外资本市场对P2P网贷的肯定。而人人贷的1.3亿美元A轮融资，则暗示着中国才是P2P网贷的最大市场。
实际上，国内P2P网贷行业充满争议，也备受瞩目。作为业界领先公司的创始人，人人贷创始合伙人杨一夫与我们分享了他的一些创业心得和行业观点。
找对人和模式
关于商业模式选择，人人贷确立商业模式的过程与多数互联网公司比较相像：找一个可执行的想法，请靠谱的人，不断执行、调整到靠谱的方向。早期论证阶段，杨一夫等人做了200个问卷调研。
样本不多，但绝大部分问卷对象对网上借出资金并没有太深抵触，由此得出一个判断：所有人都认为这是个好想法，却还没有商业模式出来。
这表明它一定有些内在的问题可以得到解决，有了基本可执行的想法就做，没必要太纠结于想法是否完善。
搭建早期创业团队绝非易事。一些基本原则必须遵守，比如理念相合、能力互补、重大问题一致。杨一夫表示，根据人人贷的实际经验，招人时要“死皮赖脸”，只要对方不挂电话就“有戏”；难招的人，招来发现不一定不好，而容易来的人，却更加容易走。
在选择创业伙伴时，对方最好“内心丰富，耐得住寂寞，不被外界干扰情绪”。
国内早期的P2P借贷有两种模式，一种基本上学习美国的Lending Club，做的是纯线上业务。另一种则是宜信模式，业务全部在线下。
人人贷一开始希望把美国模式原汁原味地“拿”过来，后来才发现，在中国单纯做一个信息中介很难立足，必须搜集并验证很多数据，于是公司开始尝试在线下开发和服务客户，到今天，变成了一种O2O模式。
在融资方面，人人贷的最大经验是“创业者自己不要负债，不要在缺钱的时候融资”。创业者负债，会让自己一辈子的选择都“变形”。缺钱的时候融资，会让创业者丧失自信和自由。引入机构投资者不仅仅是为钱，还是在寻求外力改变公司。最好的融资时点是在公司好、行业热的时候。
小额信贷可分为两类，一类依赖人的经验，另一类以数据和模型为基础。但前一类的问题在于，没有可扩展性。人人贷比较早地尝试了第二类的方向，虽然本质上还是以第一类为主。人人贷在模式选择中的经验是：围绕自己的优势构建商业模式，而未必是觉得这个商业模式好才往这个方向做。
剩者为王
从技术手段上看，目前的互联网金融更多属于服务方式、资金渠道上的创新，而在风险管理和风险计量方面没有太大进展，传统金融机构怎么做，互联网金融企业也怎么做。
在对大数据的运用上，P2P网贷公司最多只是做做精准营销，还没有一家公司能用大数据为金融资产风险进行准确定价。互联网金融只要没触及风险控制，就谈不上颠覆传统。
从行业特点看，互联网属于“赢家通吃”的行业，而金融业则是“剩者为王”，互联网金融更偏向后者。
互联网以体验为核心，只要你的体验比人家好一点，用户会快速迁移，二八法则在互联网金融领域相当明显。而金融业受限于项目开发、法律、风险等因素，与互联网的结合不会那么快。
互联网金融未来会朝集约化的方向发展，每个细分领域可能都会产生一两个巨头。互联网金融的核心与传统金融业一致，都是风险管理，活得越久的公司，才会越成功。
在国内，大型互联网企业纷纷进入互联网金融领域。百度重在搜索，虽然有支付业务，但对直接做借贷方面的金融业务缺乏兴趣。
阿里和京东在自己的生态圈内优势比较大，但在生态圈外的局限性较强。与互联网金融相比，传统金融业的客户群完全不同，一些传统金融机构在地方、行业有优势，但缺乏扩展性。究其根本原因，在于没把“人”的生意变成“程序”的生意。
可能消失
5~10年后，互联网金融可能会消失。这并不是说互联网金融会消亡，而是说整个金融体系和互联网走向融合，不再能够被严格区分。未来的金融，可能是由技术支撑的批量化交易。
重复借款是P2P网贷行业目前最令人担心的问题。目前，各家P2P网贷企业数据互不相通，容易发生重复借款问题。这需要行业信息共享机制(包括黑名单)的完善。
通道式P2P(为线下第三方机构做线上的资金和产品通道)模式有两个问题，一是有实力的金融机构不愿意把客户信息给平台，而只做通道、不掌握客户信息的话，门槛就变得很低。
这个模式最后必须将征信纳入，但能否撑到那一天，很难讲。二是随着政府打破小额贷款的融资“天花板”，小额贷款可以从更广泛的市场渠道筹集资金，到时，小微企业及个人客户未必依赖线上通道解决资金问题。
互联网金融能在中国发展起来，受益于传统金融的欠发达。美国的个人金融十分普及，用户对支票、信用卡等传统金融工具的使用习惯根深蒂固。
而国内用户的使用习惯还在形成阶段，富裕群体的年龄层又比美国低得多，更容易拥抱互联网。传统行业欠发达是个机会，有可能“一步迈入共产主义”，比如，肯尼亚的移动支付普及率居世界第一。
互联网的本质是改善信息流动，而金融的本质是消除信息不对称。拥抱互联网的方法和技术，与其说是金融创新，不如说是金融的本能。
当然，金融与互联网的最终融合，还需要一系列前置条件。对企业而言，需要数据和模型的积累，包括如何让决策引擎满足市场需求。
在行业层面，需要用户结构的改变，投资者教育的深入，征信体系的完善，以及整个互联网环境下更多维的数据创造。目前的尴尬是：有钱人很少上网，爱上网的基本没钱。
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