第17章：Online Marketplace Lending

书内页码：297–308

本章要解决的问题

线上市场借贷依赖哪些数据和风险能力？机器学习怎样进入放贷流程？

核心结论

线上撮合并不会消除信用风险。其可持续性依赖借款人数据、历史违约经验、风险框架及机器学习平台，并需要部署后持续迭代。

章节内容

本章描述美国与中国市场、机构投资者和新借款人，列出线上市场借贷的基础要求，并以机器学习应用案例呈现业务案例/数据模型、模式识别、部署与迭代。随后比较中美客户细分、获客、核销和资金成本。

学习方法与边界

分析平台需分别看借款人筛选、风险定价、资金来源、获客成本、违约与核销。模型历史表现受经济环境和样本变化影响，不能假设未来违约率稳定；中美比较要保留市场制度差异。

**原文依据：**书内页 297–308。