如何控制P2P的風險壹直是人們關註的問題。記者註意到，目前網貸行業存在兩類風控模式。壹種是以大數據風控為主導的線上風控模式，如拍拍貸的鏡像系統，宜人貸速模式。另壹種是傳統線下風控主導的模式。業內專家指出，互聯網金融雖然將金融與線上網絡相結合，但壹味渲染大數據，搞不好就會成為“大忽悠”。
中國目前正在建立信用體系。在信用體系建成之前，可以有效識別個人信用風險。金蛋金融CEO鄧偉坦言，除了線下審核，沒有更好的辦法。
“只有海量數據才能分析出某些規律。然而，僅基於數據分析的規律是不全面的。如果僅僅在此基礎上進行風險控制審計，必然會出現疏漏或偏差。大數據只能作為輔助手段，不能作為風險控制的決策依據。”鄧偉補充道。
對於中國網貸行業的風控現狀，Jinxin.com創始人安方丹對《經濟參考報》記者表示，目前，大數據風控還是壹個理想化的模型，至少短期內還無法取代現有的風控。畢竟目前國內的征信還不完善，國內積累的數據根本不足以支撐壹個完善的大數據模型的建立。另外，大數據作為數據的集合，只是為平臺提供數據參考。
對於中國的大數據來說，極有可能演變成“大虛張聲勢”。的風控負責人範分析，由於人民銀行的征信系統無法與互聯網金融的數據平臺對接，信息無法共享，所以網貸平臺不得不線下調查客戶信用並收集央行的征信報告，組建自己的線下征信風控團隊。征信體系的不完善也導致了P2P在中國的舉步維艱，這也成為了中國互聯網金融行業發展的最大瓶頸。
但是對於P2P來說，線下和線上的風控都有其不可忽視的劣勢。安方丹坦言，線下P2P平臺多采用風險準備金模式，但這種模式從平臺運營職能中分離出來後，很容易演變成資金池，存在法律風險隱患和敏感的監管問題；純線上P2P因為數據不足很難控制，追索成本很高；O2O線上線下結合的模式雖然是現階段最符合國情的，但是因為線下審核，其風控成本較高。
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