最安全的十大p2p平台排名是哪些平台
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发布时间：2022-04-20 06:27
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热心网友
时间：2022-07-13 07:28
虽然P2P理财公司排名具有一定的参考性，但排名并不限于此。选择投资平台，适合自己的就是最好的。可能某些平台比较安全，但是收益率偏低，那么可能该平台不符合你的投资期望。有些平台收益率较高，但是可能背景不过强大，担心风险过大。因此，选择平台，需根据自身的情况进行选择。投资P2P理财产品，最重要的就是对风险的把握，建议你*度理财投资，降低投资风险。
热心网友
时间：2022-07-13 08:46
目前尚没有权威机构发布的p2p理财平台的排名情况，即使有关于排名的相关文章，相关推荐，也是某些理财平添出于曝光自己品牌的目的而杜撰的一些排名。如果有投资理财需求，建议自己斟酌选择，投资有风险，自己需谨慎。目前市面上的投资理财的相关平台非常的多，有基金理财，银行理财，p2p理财。选择适合自己的，有保障的平台是非常必要的。
热心网友
时间：2022-07-13 10:21
这年头没有安全的平台，在2018年的金融风暴中，全部倒闭也是有可能的。你想借钱给别人又不想冒风险，那么最好的选择就是各个大证券公司的国债逆回购产品了，借款的年化收益率超过10%的无风险品种绝对适合你。加个几十倍杠杆，你就一夜暴富了。
热心网友
时间：2022-07-13 12:12
P2P平台风险都比较大，
相对安全的只有银行系的，
可以自己百度银行系P2P。
热心网友
时间：2022-07-13 14:20
1.看该平台提供的年化收益率。
可能很多人对在第一条就提这个很奇怪，尤其说的还是收益率关乎到靠谱不靠谱问题，大家会有疑问“P2P不就是高收益的吗？”。这里我想说的是，相对存款、余额宝之类的，P2P确实是高收益产品，但是这种高收益不是没有上限的。天上没有白掉的馅饼，在投资学上就有个论断是“高收益通常伴随的是相对更高的成本和风险”。你想想，P2P是什么？是一种点对点发生的借贷交易、一种跳开传统金融中介的直接融资交易，也就是说一旦借款人意识到无法确保通过P2P平台融得的资金收益高于融资成本的收益，那么违约的概率就会明显上升。那么如何去界定借款人所能承受的融资成本呢？这个包含两方面：一个是平台的风险定价能力，另一个是资本市场中社会整体融资成本的衡量。前者待下文展开，而后者由于关乎不同行业、不同地域，需要更多数据去分析展示，这样会比较难理解。但是有一个很直观的界定参考，就是我国最高法出台的关于民间借贷的法律法规，其中明确规定了“民间借贷利率不得超过同期银行贷款的4倍”。很明显，银行一年贷款是6%的基准利率，如果一家平台给出的一年出借年化利率达到4倍以上，即4*6%=24%，它已经超过法律规定上限，就不受法律所全部覆盖保护。碰到这样虚高利率的平台，你还敢信吗？目前业内比较主流的、运营健康的P2P网贷平台年化利率都在6%-15%的区间内，这也是目前整个行业在现有社会融资成本考量下，给出的能有效均衡借款人还款能力与出借人收益预期的合理区间。当然，可能还有些平台坚持走高利率揽客路线，你就需要留点心。一是防止诈骗，尤其是虚构借款标的（前期跑路的那么多平台都是这个共性）；二是防止平台自融，一些资质不良、在银行或者其他机构平台不能取得融资的企业，会假借与其相关的平台进行融资，这种标的通常是期限短、利率高、额度大，但是企业本身资质很让人担忧，甚至部分自融企业融资成功后就不见踪影，变相成为诈骗；第三种就是庞氏*了，这种高息揽客，用新款还旧款的同样值得警惕，因为一旦资金链断裂，整个平台生存能力堪忧，何况这些本都是监管层划线禁止的。2.平台的风险定价能力。风险定价能力是什么？我想说的是，任何金融投资都是有风险的，鼓吹无风险的金融企业你都可以把它直接拉黑了。金融风险的存在即在于所能取得的预期收益能不能覆盖成本和预期损益率，反映在P2P网贷上，就是关于从借款人那取得的收益能不能满足出借人收益预期的同时覆盖平台的运营成本。那这个需要平台具备什么能力，就是我们说的风险定价能力，即对于借款人还款能力、还款意愿的判断能力，以及在对整个平台运营成本考量下，给出借、借款两端的利率定价能力。很简单一个理解，如果你给出的利率偏低，出借人不买账；如果给出的利率过高，会加大借款人还款压力，最终加大违约概率。所以需要平台具备这个综合考量利率水平、以及借款人还款能力、还款意愿等这些因素的能力。因此，判断平台的风险定价能力，要看第一，平台是否有自己明确的风控职能部门。P2P信贷的风控是和银行的不同的，那些鼓吹引进银行风控经验的平台在这一点上实在是没有什么太多可信的。因为银行确实具备很强大的信用背书，那是因为由国家给它强大的资金支撑，比如它可以承受坏账率4-10%的水准，可是对于多数P2P平台而言，这样的坏账率就是很可怕的。还有就是银行信贷审核用的是抵押物思维，它是基于抵押物的估价再进行放款决定的，这种方法更简单，只要不发生系统性经济风险，即便出现坏账，它也会利用抵押物进行冲抵。那么，P2P的信审怎么做的？首先要明白P2P基本做的是银行不做的空白区域，就是那种20万以内的小微贷款、无抵押物的纯信用贷款。试想，如果额度大、有抵押物，人家为什么不找利率低、信用好的银行借贷？不要说急需资金等不了银行审批这种话，社会确实存在这种需求，但是如果额度达到一定程度、还没抵押物、又急需用钱，这种借款信用你会放心吗？因此，20万以内小微信用贷款是不能用银行思维做审核的，一来没有抵押物（小额度的拿抵押物本身就存在融资成本高于融资收益的可能），二来数量众多、额度小的信贷如果按银行的方法，一个一个进行资产人工核实，成本就会太高，这样没有P2P能够承担这样的运营成本。所以P2P要用另一种方法做信审、作风险定价，就是有自己的征信团队和职能明确的专业风控部门，我们现在讲的是专业可信的P2P平台都采用的是总部集中式风控。好处是：
解决审核标准不统一以及审核人员快速扩张需要依赖长期经验积累的问题；
*和数据分析部、风控审核部、催收部，专业链条式作业，提升平台效率以及内部相互之间的监督管理，更专业安全；
自己的征信团队，征集的信用数据也更真实可靠，同时统一征信数据标准下，也能更好对接后台对信用数据的审核，这是符合总部集中式风控思维的。
第二，建立信贷工厂模式的信用审核体系。P2P平台最大特色就是小额分散，这样带来的直接现象就是借款客户数量众多，如果采用银行传统的信审模式，在还款能力、还款意愿等难以统一量度的违约风险判断中，风控成本会高至业务模式难以承受的水平，这也是很多P2P网贷平台铤而走险做大额借款的原因。可以借鉴的是，国外成熟的P2P比如LendingClub，以及都是采用信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系，根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。美国的专门从事信用小微贷业务的Capital One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司，在金融海啸中，Capital One公司也凭借其数据化风控能力得以存活并趁机壮大起来，现在已经发展成为美国第七大银行。
简单点说，建立数据化风控模型并固化到决策引擎和评分卡系统，对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面：一是决策自动化程度的提高，降低依靠人工审核造成的高成本；二是解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题。这里就牵涉到两个核心因素，一是有没有强大的征信数据库支撑？二是有没有符合国情的信审风控体系，因为我国是没有公开互联*用数据的。
因此，在征信逐步进入数据时代下，P2P网贷风控的核心方法在于，通过研究分析不同个人特征数据（即大数据分析）相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系，来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度，并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中，来指导风控审批业务的开展。因为，在未来人们的吃穿住行都会开始在线上留下痕迹，这些都是可供利用分析的数据和发展前景，将这些痕迹数据化，并通过数据分析来进行风险评定，这种技术上的*将给金融风险定价带来本质的改变。
3.平台信息的透明化。
说到这里其实已经有点像最后的记流水账了。我想说的是，P2P网贷是互联网金融的一种，而在信息技术甚至数据流并未完全普及运用在公众生活的现状下，有关互联网的业态始终有种虚无缥缈的感觉。
对于P2P网贷来说，如果不公开借款人信息和借款项目信息，难免对出借端存在隐瞒甚至欺诈现象；如果不公开交易记录，则客户无法确认账户资金的安全性；如果不公开平台运营数据，在难以掌握平台健康状况下，甚至平台出现跑路、倒闭时，客户都被蒙在鼓中，成为最终受害者。因为在互联网虚拟世界，如果不能做到透明，什么安全承诺都很容易被客户当成一句空口白话理解，可谓无透明不安全。
其实，关于信息透明化对平台可靠度的判断，还可以从以下几个方面侧面了解（可能比较初级的笨方法，也是最简单的方式）：
搜索该平台的负面新闻。在选一个P2P平台投资项目之前，会在微博或搜索引擎里搜索关于该平台的负面消息，看是否存在，若有，则追述负面新闻的发布源，往往发自于用户个人的抱怨，且案例孤立，不足信，若一大堆负面信息形成完整的描述，相互辅证，则一般不考虑该平台;
查看平台资质信息。在网站首页查看该网ICP信息，以及其他各个经营许可或资质认证图标链接。还有其他一些包括企业法人营业执照、税务登记证、第三方资金托管报告等，这些都能辅助了解该平台的专业度和诚信度；
查看平台借款项目信息。不少平台是不公布关于借款人的一些具体信息的，但是在真正做到透明的平台上面，这些信息在不侵犯当事人隐私权并取得其授权条件下都是公开的，这样你就可以随时查看借款人的信息，了解自的钱借给什么样的人。比如，公开的信息可以包括借款人信息、资金去向信息、平台审计数据以及个人交易记录等四方面的数据。
