数学建模评分细则范文

导语：如何才能写好一篇数学建模评分细则，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

最新版非上海生源落户打分细则

据上海，20xx非上海生源高校应届毕业生进沪就业评分办法今日公布。20xx年评分指标包括：最高学位和学历、毕业学校、学习成绩、外语和计算机水平、用人单位要素分等。比如：英语6级425分以上对应8分，学习成绩排名前25%对应8分。

今年进沪就业申请户籍的标准分为72分。

一、毕业生要素分(一)基本要素1.

最高学位、学历博士、研究生 27分

硕士、研究生 24分 学士、本科生 21分

2.毕业学校985工程建设高校、在沪211工程建设高校、中科院在沪各研究所等研究生培养单位(名单见附件1) 15分

其它211工程建设高校、中央直属研究生培养单位、上海各高校及研究生培养单位(名单见附件2) 12分

其他高校及研究生培养单位 8分

3.学习成绩

(按照毕业生在校期间学习成绩专业(班级)综合排名对其等级进行评定) 一级(成绩综合排名前25%) 8分

二级(成绩综合排名26%-50%) 6分

三级(成绩综合排名51%-75%) 4分 四级(成绩综合排名76%-100%) 2分

4.外语水平

(外语水平证书一般应在所在学校或培养单位考点取得)CET-6级证书或成绩达到425分(含)以上、专业英语八级 8分

CET-4级证书或成绩达到425分(含)以上、专业英语四级 7分

外语类、艺术类、体育类专业外语课程合格 7分

5.计算机水平毕业研究生 7分

理科类计算机高级水平或免予此项要求的专业(数学类、电子信息科学类、电气信息类、管理科学与工程类) 7分

文科类专业计算机中级或省级二级水平 7分 理科类专业计算机中级或省级二级水平 6分

文科类专业计算机初级或省级一级水平 6分

艺术、体育类专业相关课程合格 6分

(二)导向要素

1.荣誉称号(校级及以上级三好学生、优秀学生、优秀学生干部、优秀毕业生) 经认定的国家级 10分

省(自治区、直辖市)级 5分学校级(每次1分，不超过2分) 2分

2.学术、文体竞赛获奖(在全国大学生电子设计竞赛、全国大学生数学建模竞赛、全国大学生英语竞赛、全国大学生挑战杯赛、全国大学生飞思卡尔杯智能汽车竞赛等全国性比赛(含地方赛区)获奖)

⑴上述全国性比赛奖项：一等奖 10分二等奖 8分三等奖 6分

⑵上述全国性比赛地方赛区奖项：一等奖 5分二等奖 3分三等奖 1分(1.以上奖励表彰仅限在高校最高学历就读期间所获奖励表彰;

2.同类奖励取最高分;

3.荣誉类和竞赛类奖励可以累计加分，最高不超过15分。)

3.科研创新拥有发明专利证书(在授权证书正本上须为发明人并提供经学校(或研究生培养单位)就业工作部门在本校网站上公示无异议、由指导教师签名的证明材料) 5分

4.国家就业项目服务期满上海高校毕业生参加西部计划服务期满(毕业生按照其毕业当年的评分办法予以评分，并在此基础上给予加分) 5分

上海高校毕业生参加到村任职、三支一扶计划服务期满按相关政策执行

二、用人单位要素分

(一)基本要素用人单位招聘高校毕业生行为诚信规范，并与毕业生直接签订录用协议 5分

(二)导向要素

1.引进重点领域人才用人单位录用上海市重点发展领域所需学科(专业)(见附件3)毕业生 3分

用人单位录用上海市重点发展领域所需学科中的教育部、上海市、上海市教委重点学科毕业研究生 3分

2.承担重大项目用人单位承担国家和上海经济社会发展重大项目且录用的毕业生专业与行业相匹配 3分

用人单位为远郊地区教育、卫生、农业等社会公益事业单位 3分

(上述用人单位由各有关行业主管部门进行推荐，并报上海市高校毕业生就业工作联席会议办公室确认后予以公布)

3.自主创业(创业企业注册资金须到账(不含受让股份)且经营状况良好)

⑴创办市大学生科技创业基金资助的科技企业获得科技创业基金资助企业的法定代表人 5分

⑵创办其他企业担任法定代表人 5分三、标准分标准分为非上海生源进沪就业申请上海市户籍的基本资格分。

篇2

关键词：大数据；电力信息网络；网络管理；信息设备

引言

以交换机、路由器为核心的电力信息网络日渐完善，它承载着繁多的专业系统和数据业务，成为电力系统内部重要的传输网络。数据通信设备（包括路由器和交换机）的管理依赖于传统的网管平台，它可以提供比较全面的设备信息和告警信息，以便于管理人员查看和处理。但是传统网管系统并不能对其获得的数据进行进一步的挖掘，不能充分地利用设备的信息向管理人员提供强有力的反馈和有效的建议。例如，网管系统可以获得各个交换机、路由器的使用率，包括端口、CPU、内存、端口带宽、背板带宽的使用率，关联性地分析这些信息能够为进一步的规划、预测和采购提供指导，有效避免设备重复采购和资源浪费，让网管人员科学地管理设备、规划网络。本文将大数据理念与信息网络管理相结合，通过大数据在设备选型、运行安全和状态检修3个方向的实例应用，探究新的网络管理手段，以期为网管人员提供新的思路。

1大数据理念与网络管理的结合

现代人类的生活、生产活动会产生极其巨大的数据量，全球所产生数据量大约每2年翻一番，意味着人类在最近2年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020年，所获取的数据量将增长近30倍[1]。对大量数据进行挖掘能够获得更高维度的信息，全面反映事物的状态和发展趋势，为此人们引入了“大数据”的概念[2]。大数据概念的应用使得人们能够在海量的信息中提取出重要的、不易察觉的价值，吸引了众多研究者的关注。对于大数据的定义，研究机构Garnter对大数据的定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维基百科对大数据的定义为：所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。而麦肯锡的定义则为：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。由以上定义可以看出，大数据并不特指某种技术，而是一种类似于“物联网”这样的模糊的概念[3]，其内涵和外延根据事件标的的不同而不同，核心在于采用一定的手段从大量的数据中提取出能够为设计、决策和优化服务的重要信息。本文拟将大数据的理念引入到信息网络的管理中，以提供一种充分挖掘网络设备状态信息的新思路。具有闭环反馈机制的网络管理模型如图1所示，设备运行期间产生大量数据，这些数据可完整、真实地反映设备运行状态，通过对数据进行针对性的挖掘和关联性分析，可以指导网络管理人员对网络进行调整，这样的调整将形成对运行设备的闭环反馈，调整后的运行方式会再次对运行数据产生影响，从而不断提高网络的性能。图1具有闭环反馈机制的网络管理模型Fig.1Networkmanagementmodelbasedonclosed-loopfeedback需要注意的是，本文并不采用典型的大数据手段处理设备信息，而是应用其理念关联性地处理大量的设备信息，目的在于补充传统网管方式的不足。

2大数据理念应用于网络管理的实例

本文选取3个方面的实例来探讨大数据理念与网管系统的结合，以提供一种获得更多管理手段的思路。电力信息网络中的交换机、路由器都能够对运行的系统信息进行分类、管理，将设备日志、调试和告警以确定的格式发送给日志系统或通过简单网络管理协议（SimpleNetworkManagementProtocol，SNMP）发送到网管系统，为网络管理员监控网络运行情况和诊断故障提供支持[4]。此外，远程网络监视（RemoteMonitoring，RMON）基于SNMP体系结构，可用于跟踪统计端口所连接的网段上的各种流量信息，如某段时间内某网段上的报文总数，或发往某台主机的正确报文总数等。2.1指导设备选型电力行业数据有较高的安全性和实时性要求，使得信息网络长期依靠过度建设来满足，这种过度建设体现在使用不必要的高级设备完成低级设备即可完成的功能。例如，有些办公网络的接入交换机使用的是支持以太网供电和带有三层路由功能的交换机，很多变电站路由器和交换机端口和交换容量利用率都非常低。过度建设源于规划时对设备可靠性的担忧和为未来升级扩容预留的冗余，常常会导致设备性能资源的大量浪费。如何在设备的选型上平衡经济性和设备性能，是网络规划者不得不考虑的一个问题。为兼容和统一网络的设备特征，设备的选型往往是沿袭之前的采购标准，以致新采购的设备继承了大量的冗余性能，CPU、内存、端口等指标的利用率较低。因此，依据对已有的网络设备的利用率统计来获得新的选型标准，可以很好地平衡设备选型的经济性和可靠性。交换机选型的常用指标项包括：业务端口（端口类型、个数）、交换容量、包转发率、以太网供电（PowerOverEthernet，POE）、外形尺寸、重量、端口特性、堆叠、组播、镜像、安全特性、电源、端口聚合、最大MAC地址表大小、VLAN、DHCP、可支持最大路由表数、每端口最大优先级队列数、内存、ACL和QoS等。首先，从网管系统和日志系统中提取与指标项相关的信息，形成设备运行状态子集B。提取运行状态子集如图2所示。图2提取集合A是网管系统和日志系统收集的所有运行数据，这些数据是维护人员能够远程获得的关于设备运行状态的全部信息；集合B包含与交换机指标项相关的运行数据，例如CPU及内存的使用量，当前使用的端口类型和个数，MAC地址表、路由表、ARP表的使用量，POE、DHCP、QoS、三层路由等功能是否启用，以及当前链路流量、帧流量、广播流量、丢包量、错包量等数据。集合B剔除了对选型无用的设备运行状态，可作为下一步选型处理的数据源。由运行状态子集获得选型建议如图3所示。由集合B到典型指标C指的是根据设备实际使用的资源量，附加上一定的资源余量，得到能够满足该设备可靠性要求的最小指标。基于电力行业信息网络环境，将交换机划分为核心层交换机、汇聚交换机、办公接入交换机、变电站接入交换机以及其他功能交换机，不同类型交换机所处的位置和实现的重点功能不同，如办公接入交换机数据流量更大，端口使用率更高，而变电站接入交换机与之相反，因而选型分析时应在其对应类型中考察。以变电站接入交换机为例，假设交换机为SwitchX，它的交换容量高而实际利用率低，通过SwitchX的链路流量计算出实际使用的交换容量，附加一定余量，可得到SwitchX运行时“交换容量”这个典型指标值，同理可得SwitchX的其他典型指标。理论上，按照该典型指标集选型的设备即可完全替代SwitchX，即能兼容SwitchX的所有功能，从而在保证设备可靠性、可用性的同时保证了经济性。最重要的是，所有变电站接入交换机的典型指标构成集合CSubstation，新增变电站交换机时，可以结合典型指标集合CSubstation与厂商设备数据库D，获得合适的选型建议。同时，更新原有设备时也从典型指标CSubstation中获得建议，从而使整体的设备利用率不断提高，使实际运行设备的指标逐渐趋近于理论上的典型指标集合CSubstation，这就是闭环反馈模型的应用。可以看出，选型建议的提出是基于同一类型设备运行状态的反馈得到的，闭环反馈模型能够保证选型设备贴近运行实际。2.2增强网络的运行安全日志系统存储了大量数据通信设备的运行信息，可对这些数据记录进行挖掘来分析电力信息系统网络存在的潜在安全问题，以便及时检修和采取对策，进一步提高网络运行的安全性。由日志系统收集到的实时数据（如网管人员登录设备的时间、登录IP和操作记录）和海量的历史数据，结合其他第三方系统数据，可通过数据挖掘技术对设备登录提示信息进行分析[5-7]。以H3C路由器为例，数据通信设备（路由器）运行安全分析流程如图4所示。首先从日志系统中提取出该路由器登录的提示信息，然后在日志系统中查询登录该路由器的所有IP地址，将查询到的IP地址逐一与路由器所配置的访问控制列表中的IP地址进行比对，由此可以筛选出非授权访问的IP地址。若未成功登录到路由器上则认为有人试图渗透网络，如果成功登录则记录该非授权访问的IP地址对路由器的所有操作，以便信息系统维护管理人员回溯该访问对设备所做的非法操作，并追寻该IP来源，及时采取补救措施。如查询到的IP地址是授权访问的，则比对该授权访问的IP地址对路由器的配置是否满足电力企业网络管理要求的数据配置规范，如不满足则需要信息系统维护人员重新对其设备进行准入规范的配置。如该授权访问的IP地址对设备的配置满足电力企业网络管理要求的数据配置规范，则说明是网管人员对路由器进行了正确的数据配置。通过日志系统自动分析对设备的登录、配置和补救，可增强设备配置数据的保护和校验，保证运行设备的任何操作都处于可控状态，从而提升了网络运行的安全性。对日志系统的数据进行挖掘可以迅速找出数据通信设备问题的发生范围，网络管理人员可根据问题发生范围及时进行检修和采取对策，从而确保数据通信设备安全运行的可控和在控[8]，大大提升了信息系统网络管理人员的维护效率。2.3指导设备状态检修状态检修是指对数据通信设备进行状态评估，并通过设备日志记录进行分析诊断，推断数据通信设备当前的健康状况，以便及时安排检修的一种主动检修方式[9]。其实现主要包含数据收集、状态评价、制定检修策略、制定检修计划等技术手段。由于监控中心（网管系统和日志系统）记录的数据信息对于设备状态检修计划数据的收集不够全面，因此本文的状态检修数据信息是通过网管和日志系统在线监测结合信息运维人员日常巡视维护来获取的，主要对本周期内数据通信设备（路由器）的投运年限软硬件配置、外部环境、设备运行状态、运行资料等指标进行数据收集，由此来指导设备状态评价及检修计划制定。数据通信设备状态评价模型[10-11]见表1所列主要包括投运年限、软硬件配置、外部环境、设备运行状态、运行资料等指标，其中投运年限、外部环境会影响数据通信设备的性能，软硬件配置会对数据通信设备的安全运行产生重大影响，而设备运行状态指标主要涉及到数据通信设备承载量。数据通信设备状态检修流程为：首先对采集的数据通过数据分析模型进行建模，从而形成设备状态特征量（以设备运行状态指标为例，其状态特征量为设备运行时的CPU负载、内存使用率、直连链路丢包情况、链路延时、设备接口富余情况、路由协议运行状态等）；其次建立设备评价的状态模型，依据设备状态评分数学模型（主要包括阈值型评分模型曲线型评分模型、逻辑与型评分模型，其中阈值型评分模型在指定正常运行边界条件下使用，曲线型评分模型主要适用于指标偏离基准越大扣分越多的情况，逻辑与型评分模型适用于由多个状态组合在一起决定设备某一指标的情况）和设备评价细则对设备进行状态评价；最后根据数据通信设备状态评价结果生成数据通信设备状态评价报告和风险评估报告，结合检修策略库来确定数据通信设备状态检修计划[10]。以H3C路由器为例，根据表1的数据通信设备状态评价模型分别对其各项指标进行综合评价：首先对该设备的投运年限进行评分，该指标的评分模型适合采用阈值型评分模型；其次对外部环境进行评分，该指标需根据积尘情况、接地情况、标签标识等按照评价要求进行评分，宜采用逻辑与型评分模型进行评分，适用此评分模型的指标还有软硬件配置、运行资料等[12]；再次对设备运行状态指标进行评分，该指标需根据直连链路丢包、链路延时、设备负载、设备接口富余、路由协议运行状态等项按照评价要求进行评分，该指标中除了路由协议状态适合选取阈值型评分模型来进行评分外，其他指标均宜采用曲线型评分模型评分，以设备负载情况为例，已知评价标准为设备CPU利用率基准的75%，CPU使用率超越基准线越多则扣分越多，严重故障警戒为90%，内存利用率评分标准与CPU相类似；最后根据评分模型计算设备的状态评价分数，给出设备状态评价报告和风险评估报告，将其与检修策略库相结合来制定设备状态检修计划，从而帮助信息运维人员实现应检必检、及时消缺，根据设备运行情况制定正确的检修计划，提高电力系统数据通信设备的检修效率，保证电力二次系统安全稳定运行。

3结语

篇3

这笔钱对银行来说是个小数目，但在胡拉尔居住的小镇，没有太多的银行网点。而银行与他之间，也缺乏一个快速交流的通道。

P2P公司从这里找到了机会。

胡拉尔搜索到了一个P2P网贷平台，在这里填入个人信息后，他提交了贷款申请。

网络的另一端，北京公司人龚晓晓正在一个P2P平台争抢成为一单贷款出借人的机会，令她心动的点在于，贷款年化利率为20%。简单算来，如果投入2000元钱，一年后，这笔钱将变为2400元，这远远高于银行的利息。

和龚晓晓一样，一共有34个人抢到了这个机会，他们的出借额从50到1万元，加起来一共6万元。

这笔钱在4月1日汇入了胡拉尔的账户。他每月将为此付出1000元钱的利息。

这就是P2P公司。

这是一个奇怪的市场。

在一年多的时间，P2P网贷公司就已经达到了1184家。但你几乎每天都会听到质疑之声，仿佛这一模式根本撑不了多久。一个最新的数据是，已经有约150家跑路或倒闭。

如此混乱的景象，却没有阻挡住大牌风险投资方的热情，2014年刚过半，国内就有10家P2P平台获得风投的青睐，其中包括红杉资本、软银等多家VC近20亿元的投资，就连国字头的一些企业，也开始加入这一阵营。

监管机构对P2P的态度也足够暧昧。

这让这些公司一直保持着一种“身份不明”的状态，它们不是传统的金融机构，但却在“吸收”普通民众的资金。只要有一根网线，每个人都有机会成为一笔贷款的出借人，在固定时间收取稳定的利息。

这个实体的行为，像一个小贷公司，但却没有牌照；它又像理财产品销售平台，让买到的人可以收取比银行更高的利息；它也像一个银行，把零散的个人存款聚集在自己的平台，再帮这些存款找到买家。有些担保公司为它的债务纠纷担保，但也有特例，它的部分创始人，在收到资金后，人间蒸发。

直到8月初，银监会创新部官员才明确其中介身份，有关从业门槛、信息披露及风险管控方面的细则很可能即将推出。政府的态度是鼓励和友善的。

这种友善的背后，是一个长期缺乏有效金融服务的巨大群体。

2014年是黄日森从事轮胎9年来最艰难的一年。他的公司向大型货车卖轮胎，“现在世道很差，货车都没货拉。”

中国房地产业的迅速降温犹如推倒了一副多米诺骨牌：轮胎业不景气源于运输业，而运输业则受到了上游那些做工程的影响，“他们也收不回尾款。”谁都想让现金多留在手里一段时间，回款周期拉长了，“以前是月结，现在是3个月，甚至是4个月左右。”让黄日森感到更不安的是，一些合作多年的生意伙伴也都要求现金付款。人们都在担心，货款一旦收不回来，货物便会被银行没收，这将成为压死自己的最后一根稻草。

在《第一财经周刊》记者随机调查的一些中小企业中，它们所面临的困境可能比2008年金融危机时更加糟糕。

广州丽森鞋业的老板张凤丽遇到的短期周转问题与黄日森极为相似。

3年前，她大约有50%的外贸单，现在则几乎主要依靠内单，货款很难收，内单下订单时“连20%到30%的订金都不付了。”而她却不得不以现金支付工厂的货款及员工工资。

从6月开始到年底是鞋业囤皮料的资金周转旺季，她大部分钱都要靠自己和朋友，但仍有200万到300万元的缺口要向银行申请贷款。

一个现实的问题在于，银行贷款变得比以往更难获得。

经济环境正在发生变化，数据上的表现是银行业的坏账率正在上升。而包括香港上市公司诺奇老板的失联，以及温州10多家企业即将倒闭的消息不断传出，正在使这一境况加剧，提前嗅到变化的银行，明松暗紧地收缩了对中小企业和小微企业的贷款。

仅在今年7月，国务院总理就4次提到中小企业融资难的问题，“有些银行只做大生意，对成长期的中小企业不肯给一点阳光雨露，”他特别提到，“商业银行要想办法为小微企业、特别是新创业的技术型小微企业服务。”

其实大量资金已经涌到了互联网行业，传统行业的中小公司们则普遍渴求短期周转资金。

张凤丽的公司一年营业额可以达到7000万到8000万元，她属于银行长期维护的企业主，但还是无法获得大银行的关注。她形容银行“只会锦上添花，不会雪中送炭”，她的一位朋友因刚刚入行，资质不全，根本无法获得银行的贷款。

在小微贷款上表现一直较激进的民生银行，最近也因为不良贷款的攀升而放慢了脚步。

广州鑫资源皮具老板潘静回忆说，从2010年开始，民生银行的小微贷款客户经理挨家门店转悠，向她们推广一款名为“商贷通”的产品。这是一款专门针对小微企业、个体工商户推出的快速融资业务，在贷款额度内可以随借随还，贷款资金可循环使用，担保方式更加灵活，年利率约为10%。民生银行也在推出大额信用卡贷款，由于单日利率较高，使得它无法成为大多数个体工商户的首选。

但今年很难看到这些客户经理的身影。数据上可以得出的结论是，这家银行2013年的不良贷款率比上年末攀升了0.09个百分点。带领这家银行制定“小微银行”战略的核心人物董文标在近期离职。市场消息称，包括小微银行等在内的内部转型所产生的激烈斗争，可能正是他提前离任的原因之一。

苏州一家信用社的小额贷款客户经理杨霞，用“逼上梁山”来形容当下小微企业贷款的现状。她所在的公司，领导已下令把贷款门槛抬高，并缩减贷款规模。“今年银行缩减了贷款，我们的融资成本也在提高。”

“银行不借，就只能向我们这种小贷、民间、典当或者是高利率的公司去借款。有的企业借不到钱真是急得不得了，我们（年利率）18个点，它们为了能筹到钱也是可以接受的。”杨霞对《第一财经周刊》说。

这家信用社全年的贷款客户约有200个，贷款金额在10万至300万元之间，对象几乎都是苏州当地的小企业，包括制造与服装业等。除了大大提高融资门槛，公司董事长甚至下令“只做熟客不接新客户”。老客户经营不太好就压缩，去年贷300万元的，现在压缩到几十万元、一百万元。

杨霞的一个客户，是一家台湾的运输公司，提供搅拌机服务，由于付款方结账期限由两个月延长到了6个月，遇到了资金周转问题。房子房产证没办下来、3台车不具备抵押价值，加之公司才成立3个月，他向银行提出的贷款申请被拒。

他找过地下钱庄，对方开出的价码是20多个点，他认为太高了，通过朋友介绍才辗转找到了杨霞。但他的贷款需求是否能通过，杨霞也没有什么把握。

对比之下，尚未受到严格监管的P2P平台，在所谓大数据的光环下，显得比只能服务区域客户的小贷公司和地方信用社更有吸引力。

它们往往一手“吸金”，一手放贷。只要钱放进银行，不聚集在自己的平台上，它们就不大会遭到官方非议。

像龚晓晓一样的公司人希望获得更高的收益―余额宝因为抢走了银行储蓄而遭到监管，眼下已经丧失了活力。

阿里巴巴在今年4月推出的P2P理财产品成功引回了流失的用户，至今已吸引了110亿元资金，它的平均融资成本只有7%，完成每笔融资的平均速度只需10秒。

相比于银行存款，P2P更高的收益显然更具有吸引力，这也就不难理解，投资者们毫无顾忌地把钱向P2P平台输送。

P2P公司的主要借款对象是小型、微型公司和个体户，有时也可能成为房地产公司的输血通道。但它主要是网络平台―将投资者的资金与那些小贷需求匹配起来，收取双方的管理费，有的还收取利差。

但P2P平台的贷款收取的利率普遍偏高，它之所以在短时间内聚集了巨大的人气，这也反应出了如胡拉尔这样的个体户或小微型企业所面临的融资困境。

北京市马连道茶城的茶叶销售商户石宇，在经营上也曾遇到过与那位台湾运输公司老板相同的难题。

石宇做茶叶的批发与店铺零售，年销售额约为500万元。每年春节、五一与十一前后，是进货旺季，这意味着较大的短期资金周转压力。

最难的时候，他的脑子里充斥的满是怎样才能借到钱。开车路过北京的小额贷款公司时，他也会进去问问。

理论上，石宇是有多种选择的。他首先想到的是银行贷款，但在马连道茶城附近几家银行挨个问了一遍后，石宇了解到，针对茶商的银行贷款，需要与大的茶叶集团有关联，他这样的中小型商户基本贷不了。“你的营业额要达到2000万元，银行才有可能搭理你。”

农行为马连道茶商的贷款提供了一种可能性，但方案是基于与北京、福建企业总商会和茶叶商会的合作：它们向农行推荐会员企业，茶商以房屋抵押和联保两种形式获得贷款。但石宇的房子有贷款，银行不接受二次抵押，他还是被挡在了门外。

无奈之下，石宇只好找到北京广安门的一家典当行进行融资。由于二次抵押，他花了一周时间做审核、评估，跑房管局。房产评估价值超过400万元，他最后可以获得180万元的借款额度，离需求还有一定差距，但也没有办法。他将为这笔借款付出4%的月息，以及一笔不小的手续费，总成本很高。

一家农业投资有限公司成立的小贷公司给出的条件是，利率与典当行差不多，但需要加收服务费，好处是不用看信用、行业与抵押物。

而他在一家P2P平台很快就贷到320万元，利率与小贷公司、典当行相差不大，但周期更短。在此次尝试之后，他开始把沉淀下来的销售额从余额宝转出，购买P2P短期产品。

龚晓晓的2000元钱流向了在内蒙古锡林浩特的草场。她下一次的投资，也可能流向石宇。

和石宇一样的中小、小微企业客户在中国已突破5000万家，他们有巨大的短期融资需求。而同时，还有一部分中小企业手握有大量沉淀资金。这些公司的融资需求和沉淀资金，如果能够被挖掘，就会像毛细血管一样进入到经济发展的大循环体系中去。

这当然是一种理想境界。P2P公司普遍在追求速度，呈现出一种野蛮生长的状态。

对于一家P2P公司信贷部北京分部副经理杜琪来说，她的任务是找到那些愿意支付高额利息的贷款者。虽然这些利息原则上不能超过央行规定的贷款利率的4倍，但还是相当可观。

“找渠道客户时，我们在商业银行门口‘拦截’被拒的贷款客户，或者私下联系银行的客户经理搞好关系，拿到银行满足不了的客户。”杜琪告诉《第一财经周刊》。

杜琪两年多年前加入公司，职务是信贷员。这家公司实际上只有两类人：一类像杜琪，负责找钱；一类则负责找项目。过于激烈的竞争之下，P2P公司可不能坐着等钱主动找上来。

没有原始贷款客户积累，一切需要从头开始。她把北京人流量大的市场进行了划分，比如服装市场就有大红门和动物园，每天去这些地方发传单。她还去社区宣传个人贷款，每个月的任务是20万元业绩。

她一天的工作由早上9时15分开始，在晨会上，公司管理层给出美好愿景，分配工作目标。而那些分散在整个北京市场的贷款需求，则由信贷员们去挖掘。从10时开始，团队经理便带着业务员去开拓市场、拜访商户。公司新推车贷产品，就去燕莎、蓝色港湾商场的停车场或4S店发传单，推介产品。

情急之下，一些餐馆也成为P2P网贷公司拉生意的渠道，没有任何理财知识的餐厅服务员在用户就餐时向其推

介理财产品―想象一下，这个画面有多荒唐。

P2P平台看起来更便捷与直接，但它的发展也面临许多问题。

投资者的钱一旦进入P2P平台，就开启了一段风险之旅。钱如果不是放在银行托管，而是流向了P2P公司的私人账户，那么就存在着创始人卷款潜逃的风险。

一些P2P公司对外声称已与平安银行达成合作，后者相关员工向《第一财经周刊》证实，双方只是签署了战略合作协议，尚无实质性业务合作，未来业务方向可能是资金流向监控，但并无所谓的“兜底”一说。但平安集团旗下并没有放过P2P的行业机会，它旗下也有P2P网贷公司陆金所。说明传统金融集团也在尝试进入这个行业。

即使钱顺利进入了银行监管账户，P2P平台如果不能很好地甄别用户的还款能力，以及是否骗取贷款，这些钱也可能打了水漂。

今年4月，P2P公司中最被人所熟知的宜信，被曝出落入陷阱：一家皮包公司伪造银行流水，躲过公司的风控，获得了近8亿元的贷款，而贷款抵押物，则是东北四线以下城市的烂尾楼。8亿元贷款成为坏账，贷款主体遭多讼，即使申请资产保全，也很难追回全部欠款。

虽然小贷公司和担保机构声称提供担保，但是在贷款出问题后，投资者才会发现，合同约定的责任，早已将可能属于自己的那部分排除在外。

一些P2P公司没有忘记注明，平台不承担违约风险。它们准备引入保险公司与担保公司，这相当于把风险向外转移。但是别忘了，美国的次级按揭贷款，也是这么做的，它最终引发了全球金融危机。P2P的核心在于贷款者的信用资质和还款能力的审核。

“甄选P2P公司，看高管与创始团队，发起人的出发点、目的是什么。如果是煤老板、房地产老板，可能做这件事的目的就是自己缺资金、自融。小贷公司、担保公司做P2P要警觉，是不是转移坏账。”玖富创始人兼CEO孙雷接受《第一财经周刊》采访时说。

“还要看融资标的大额还是小额，通常来说大额的问题比较大，它赚钱省事儿。还要看资金去向，你的钱是代扣到某个账户还是自己账户内充值，代扣走的去向不明，考验的是公司的道德力量。”

监管即将到来。在8月15日的一次金融论坛上，银监会创新部主任王岩岫透露了P2P平台监管的新思路：有一定门槛，有一定资本约束，有一定资本金。它不会高到创业者无法承受的地步。不能做资金池，资金要托管，不能对借款提供担保，明确收费机制，充分披露信息。

“所谓门槛，是对技术平台的安全性提出的要求，高管基本的资格能力、风险控制能力，以及信息把关能力。”王岩岫说。

就在几天前，深圳P2P平台东方创投，被审判为非法集资第一例，“很重要的原因就是P2P平台把投资者的钱汇到了私人账户。”

发端于美国的P2P平台，便是通过大数据、消费习惯分析的数学模型与算法，向资金方提供贷款者的信用甄别平台―这是中国P2P平台的短板，也是它们还需要花大力气去做的事情。

创办于2010年并连续获得投资的美国公司ZestCash，正是把那些被忽略的数据激活了。举例来说，用你的消费痕迹作参考；Andrew在逛超市时使用信用卡，Carlton使用借记卡，Lily给现金，Bob可能使用在美国比较流行的支票。他们逛超市的时间是不同的，Andrew在早上9时去，Carlton中午11时去，Lily下午下班后7时左右去，而Bob可能在超市快关门的11时去。ZestCash的大数据分析还可能看你一次买多少，是只买一样东西，还是买一大篮子东西。你是否有一些健身俱乐部、读书会的卡，也将作为参考。

在浏览ZestCash网站时，你在网站的所有操作就像表情一样传递到它的后台。停留时间、填表时间，反应出的表情可能是踌躇，也可能是对文字的识别能力、受教育程度。这些都被ZestCash记录在案，并成为信用评分的变量。

按照ZestCash创始人的说法，他们的决策模式，是在进行大量个体数据运算的同时，做出贷款决策。这个模式将从原始数据中收集数千种变量，接下来，建模计算机找出这些数据之间的关系，将其中有效的变量转化成最有用的数据。

“数学原理就是大数据。如果你的数学模型错了，数据便没有任何意义，或根本就是误导。”ZestCash的创始人Douglas Merrill说。

依靠大数据建立信用评估体系的尝试在中国还在继续。以互联网为代表的大公司正在涌入这个领域。

比如阿里招财宝的实质就是P2P平台，一方是个体工商户、淘宝商户等小微企业融资方，一方是淘宝与支付宝共同拥有的3亿小微用户。在他们当中，有不少有理财需求的用户。相对于其他P2P平台，招财宝的优势是更了解投资方与融资方的信用数据，在客户群体上更有针对性。

在此之前，阿里巴巴针对其商户已建立了小额贷款公司。在技术的支撑下，它的坏账率据称已由最初的10%下降到1%左右。

兴业银行与格力推出了供应链金融贷款，“一般贷款（利率）都七八厘，它是一分，很高。”一位格力商告诉《第一财经周刊》，由于利润微薄，加之贷款将直接进入格力账户仅用于提贷，他不愿意使用格力金融服务。

“随着IT技术的发展，一些交易已经不需要中介了。”玫瑰石顾问公司董事、独立经济学家谢国忠在接受《第一财经周刊》采访时称。

P2P的背后是金融在突破垄断，用技术手段尝试创新。

这个市场的新进入者阿里巴巴与腾讯，它们开创性地在中国引入网络银行，为那些在它们平台上留下足迹的个人与小公司提供贷款。新的尝试还表现在阿里巴巴与银行的合作，它联合7家银行给外贸企业提供贷款。京东开始为它的供应商提供供应链融资，并将中小、小微企业的承兑汇票做成理财产品卖给普通投资者。这些新的市场参与者，都在通过技术手段为挖掘更好的投资渠道与融资渠道做尝试，寻找潜藏在其中的巨大市场。

但对于鞋业老板张凤丽来说，这些距离他们尚且遥远。她最终还是在当地的民泰银行获得了200万元贷款，并向这家村镇银行推荐了20多位客户。皮具商户潘静也向这家银行介绍了二三十笔业务。她们建立起一个熟人圈子，只与这些人发生金钱来往。