那些備受矚目的行業背后通常都有著巨大的市場機會。P2P行業最近引來諸多關注的主要原因就在于背后巨大的市場潛力。2012年末，P2P借貸服務平臺超過200家，可統計的P2P平臺線上業務借貸余額超過100億元，若是加上尚未統計的P2P平臺線下業務，其借貸余額和投資人數還將數倍于此。
P2P主要針對的是對個人的金融業務。對于一家城市商業銀行來說，大約一年新增對私業務不超過10億元。但值得注意的是，因為沒有物理網店的費用，P2P的成本更低，所以整個P2P行業可以在2-3年的時間內將規模做到過100億元。
以人人貸公司為例，這家公司用一年半的時間達到了10億元人民幣的成交規模，而下一個10億他們預計將于2014年1月完成。也就是說，當P2P公司發展到一定的規模后，它達到預計交易量的時間會被大大縮短。這也是為什么大部分的P2P公司可以保持超過200%/年的增速。
這個行業充滿市場機會的原因在于常規的金融體系并不做個人的無抵押貸款，特別是不超過5萬的消費貸款。這里面的市場機會比洲際公路還要寬闊。銀行很少踏入這個領地的原因是算上物理網點的成本，這并不是一筆劃算的買賣。
但基于互聯網的交易平臺則可以減少成本，并且通過抓取數據建立模型，可以簡化交易過程，并提高效率。
人人貸保證這種交易可以運轉起來的原因在于其設計的交易模型。 互聯網的優勢在于可以積累大量的數據,而基于大量數據分析得到的客觀的模型及模型參數,又進一步的保障了人人貸的風險管理效果。
人人貸的借款人模型基于數據挖掘。這些模型融合了行業經驗，經驗得以轉換為數據規則。違約貸款人的相關性描述，比如是否是工薪，還是學生;是否有車子和房子，有效聯系人，地域以及其他一些神秘兮兮被認為是行業秘密的指征。這些模型得以區分客戶屬性，并進一步的通過模型計算出用戶的違約概率，供審核參考。模型在用戶遞交填寫完資料的環節即進行相關的分析判斷，對于特征用戶給出預警信號。
根據2012年年報，人人貸的30天以上逾期未還率為1.38%，90天以上為0.9%，遠低于行業平均水平。根據業內人士的消息，行業平均對應的壞賬率應為3%左右 。
與銀行的大額貸款不同，人人貸并不那么關心借款人的盈利能力，取而代之的是借款人的穩定性和持續還款能力。人人貸的宏觀的風險管理邏輯是控制借款人的單筆貸款規模，以及交易筆數更多——“量大，件均小。”
那些普通的工薪階層，月收入為3000-4000元，無固定資產，從事小生意、網商與個體商戶，那些偏小微或者比小微還要小的人群是人人貸主要的借款人。對于他們的審核則在于是否有穩定的工作、是否有可以追訴的聯系人等。那些借款需求很大的客戶則很容易讓人人貸敬而遠之，他們的數據特征更難把握，單筆壞賬容易造成一定的沖擊，不容易緩釋個體風險。
模型看重的是一種穩定性。邏輯上來說，因為借款金額很小，只要有持續工作，就可以還款。對于借款人來說，惡意欠款的幾率被降低，因為很少有人愿意為了3-5萬元，而損失工作以及穩定的社交關系。
對于出資人來說，實際上他們應該關心的不是一個人的違約情況，而是100個人里有多少人違約，即關注違約率。
事實上，這是基于大數法則的一種風險管理理念。人人貸的借款用戶由于金額相對較小，在地域分布和借款用戶的行業分布上又有很好的分散性，因此系統性風險相對較小，單筆貸款違約的沖擊也幾乎可以忽略不計。宏觀的分散小額管理理念配合隨著數據積累不斷精確的風控模型使得人人貸的違約率可以控制在一個長期相當低的水平。
大數法則的路徑是——如果你投擲1次硬幣，你很難預測正反面。但你投擲10次，可能會有5，6次正反面，但概率上還是沒有明顯特征。但當你投擲了100次，你則可以很肯定的說，獲得CYE正面的次數是47-55次，當你投擲了10000次，正面數字是4990-5010次。這是被反復驗證過的。所以當交易規模達到更大的量時，均值會非常穩定。
對于出資人來說，因為借款人是每月等額本息的還款，這保證了如果資金出現問題可以及早收到警示。如果出現逾期，以人人貸為例，正常的流程是——在借款逾期30天后，人人貸風險備用金會墊付給出借用戶本交易所有的未還本金，同時人人貸貸后部門會繼續對該筆逾期借款進行催收催繳，將追回的資金重新放回風險備用金中。
類似人人貸這樣的P2P公司正在搭上互聯網這輛快車。模型可以讓汽車的運行更為安全，并保證更加快速安全地行駛在高速公路上。這也是這樣的公司可以在半年內達到10億交易量的秘密所在。
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