有效保护投资者资金和信息安全，有序发布行业其他风险，通过验收和考核清理平台业务能力较差的平台。预计P2P贷款服务将在行业层面，平台层面和业务层面更加标准化。利用大数据进行风险控制大数据风险控制主要有以下步骤：第一步是挖掘出数以千计的不同变量；第二部分将寻找这些变量之间的相关性;第三步将这些变量重新集成为一些较大的变量；第四步将这些大的变量引入不同数据模型来进行试算，每一个数据模型得出一个结论；第五步是把这些分立的结论分数结合成一个信用分数。
大数据风险控制模型一方面依赖于结构化数据;另一方面导入了大量非结构化数据，丰富了数据的维度，使得数据之间能在某种程度上进行交叉验证，精确分析风险的真实性。对目标客户进行风险评估、风险计量和风险定价，通过质量信息可以减轻逆向选择，达到风险控制的目的。大数据信用评估关键在于大数据的数量、质量和模型。传统信用评估模型主要根据客户的历史数据来判断，良好的信用记录会得到较高的信用评级。
随着互联网技术，特别是数据挖掘和分析技术的进步，通过多维度大数据进行风险评估模型成为必选。大量多元化的数据可以更为准确地描述一个人的性格、爱好、社交及衣食住行等方面，有助于补充和完善信用体系。P2P借贷平台可以为每笔贷款分配一个等级，比如FICO评分等第三方信息。信用风险源于借款人拖欠本金或利息的可能性，因为他们无力或不愿意偿还贷款。
作为一种高风险的投资，贷方要求对无风险利率有溢价。信用价差高于无风险利率的价值与信用质量有关，信用质量可定义为估计违约概率，以及违约事件中估计的损失。加强了解P2P行业人才的选、聘、育、留人才是促进互联网金融发展的根本保证。P2P网贷是一个新兴产业，它既有借贷者失信等金融风险，也同时存在数据安全等网络技术风险，这就要求经营者具备较高的综合专业技能：需要深刻理解金融理论，金融服务和金融风险，有必要能够应用一些互联网技术，如大量账户和云计算。
以大数据为例，麦肯锡公司预测2018年美国将需要44万到49万的数据分析人员。需要了解公司的需求，有150万人才了解大数据技术的应用和管理。中国虽然是人才大国，但是目前人才市场上懂得金融和互联网的复合型人才十分稀缺，制约了P2P行业的发展。因此，P2P借贷机构要充分认识P2P领域的人才培养体系，建立P2P行业人才培训基地。
如何鉴定一款P2P产品是否有高风险？
如何鉴定一款P2P产品是否有高风险？先别急着鉴定哪一款产品，选个靠谱的平台最重要，产品再好，没个靠谱的爹都不行，现阶段P2P的风险降低到历史最低点了，当然外行人也不太敢进来，收益率不高，凑不凑热闹是个问题。P2P的本质就是通过网络把钱借给一个不认识的人，所以一定要做到足够小额分散，大标平台绝对不能投，一个人违约就是一记重击。
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