大数据在互联网金融领域已经成为热词。在信而富看来，“Test And Learn”是大数据应用于P2P风险管理的核心方法。
“Test And Learn”，意思为“测试与获知”，意味着在放款实践中收集数据，通过建立风险模型和目标变量，研究客户数据与信用行为之间的关系，从而调整授信策略。
信而富对借款人采集的数据多达1500个，并须在“细枝末节”中寻找线索。比如，关注申请人的邮政编码最近12个月是否变更，关联的信用卡张数是否变化，最近3个月、6个月的信用卡消费总额、交易类别与交易次数是否出现异常等。这些变量构成了信而富自动化授信决策的重要依据。
但是数据的纷繁复杂会让开采者遭遇困境。在信而富设置的上千个数据纬度中，实际有用的数据可能只有100个。不同数据纬度间的逻辑关系，也很有可能产生冲突。不断地测试并且获取正确的数据维度和信息，构成了信而富的大数据应用的核心机密。比如，信而富针对使用一年、两年、三年、五年号码乃至更多的手机用户分别作一些测试，通过这些用户的借款行为不断进行总结。假设公司发现使用手机号少于三年零两个月的用户借款风险较高，过了这个点后风险率显著下降，那么“三年零两个月”这个数字就是信而富的授信标准，也是公司的核心机密。
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