“任何P2P平台一定要保护好投资人利益，如果大家到一个平台亏钱，就不会再来，所以保护投资人的利益要放在第一位。”计葵生表示，与美国等P2P平台上投资者有50%是机构投资者不同，中国P2P平台100%是散户投资人，怎么保护散户投资人非常关键。

　　“大家非常喜欢透明度，觉得要借款的人如果信息很透明，那就可以决定要不要投他。可是从一个数据跟概率来讲，其实这个确定性是非常低。”他认为，简单的信息透明其实并不能完全让用户避免风险，工作等信息并不代表风险高或者低。

　　判断借款人风险，核心还是大数据。计葵生表示，“我去判断一个人是判断不了，可是我把一千个人、一万个人、二十万个人一起动态管理，慢慢就大概知道一些趋势，按照什么样的状况、行为是可以判断的。”要把很多的大数据整合在一起，再看借款人还款的能力，或者说还款意愿的可能性是多大。

　　但数据的积累需要时间。“要做到差不多5万笔贷款，经营大概两三年的时间，你也可以来判断你的模型有没有办法有预估能力。”据他介绍，平安集团消费金融已经做了八年，平均的坏账率大概是5%到6%，100万笔贷款证明风控模型在中国其实是可以用的。

　　他认为，大数据现在的好处还非常难说，但再过两三年，大数据的效果将会逐渐体现。据介绍，目前陆金所使用的数据大致包括三种：第一种是客户提供的，第二是用征信数据，第三种是其他第三方提供的数据。

　　计葵生认为，中国P2P最大的风险其实并非是信用风险，而是欺诈风险。“第一天所有申请的资料是假的，电话号码、身份证、银行流水是假的，人民银行提供的报告也是假的。”

　　借款人来源地区以及借款人来自线上还是线下，其坏账率都有区别。“客户的行为在每一个城市、每一个地区是很不一样的。东边有一些地方，包括温州、台州，这些地方小贷公司特别多、银行特别多，或者其他P2P公司特别多，这里的坏账绝对比较高。如果你到西边、北边很多地方去看，传统金融业不是那么发达，坏账率是低很多的。”由于线下销售可能存在道德风险，因此往往线下来源的借款客户坏账概率会比来自线上的借款人概率更高。

　　筛选借款人，是保护投资者利益的第一条防线。据介绍，陆金所目前借款人被最终审核通过率约为38%。在严格筛选借款人之后，利用大数法则分散风险成为保护投资者的第二条防线。

　　“如果有一百个人借钱，有五个人还不了。每一个投资人投到这一百个人的时候，一定有五个还不了，可是剩下95个人还的利息能够覆盖5%，这整个的逻辑就变成大数法则的概念。”虽然通过大数法则分散了风险，但P2P借款人与投资者仍然是一对一的合同关系，合同关系非常清晰。

　　计葵生建议，普通投资者还是投的还是比较低风险，现在互联网平台是把高风险卖给低承受能力的人，这是不可持续的。

　　他预计，未来P2P发展，其实会变成“端对端”、“分到分”，并会结合一些第三方的信用保险力量。“未来两三年会把不同的混合，然后会有优先劣后，最后的风险（高风险的）是机构投资人承担，比较低风险的是散户会承担。”