“网络贷款有多少人不还？”这个问题，估计不少做过或者接触过网络贷款生意的人，心里都跟明镜似的，但又很难给出一个确切、冷冰冰的数字。不是我不想说，而是这事儿，太复杂了，牵一发而动全身。

有人可能会觉得，不就是催收、坏账率嘛，统计一下不就行了？其实，这个“不还”背后，隐藏着太多我们难以想象的真实情况，包括借款人的无奈、平台的风控漏洞，甚至是整个经济环境的微妙变化。我之前也接触过一些数据，什么逾期率、坏账率，看着都挺吓人的，但那只是冰山一角。

“不还”背后的“还不了”

首先得明白，很多人“不还”，真不是故意的“老赖”，而是“还不了”。这情况太多了。比如，一些用户在平台上借款，可能是因为短期周转，比如手头紧，急着付一笔医药费，或者孩子学费。结果，没过多久，自己原来的收入来源就断了，可能是失业了，也可能是生意失败，一下子就陷入了绝境。你说让他怎么还？那不是开玩笑吗？

我见过一个案例，一个小伙子，本来在我们一个合作的平台贷了笔款，想着做点小生意。结果，疫情一来，生意黄了，人也回不了老家，身上的钱花光了，连吃饭都成了问题。他不是不想还，是真的一分钱都拿不出来了。平台那边天天催，电话打到他家人那里，他自己也挺痛苦的，但就是无能为力。

还有些人，一开始可能就是抱着侥幸心理，想着“借新还旧”。但随着利息、罚息的不断叠加，债务像滚雪球一样越来越大，最终压得他喘不过气来。这时候，“不还”可能就成了一种本能的逃避，因为他知道，无论怎么努力，都还不清这笔债了。

风险控制的“马其诺防线”

对于平台来说，怎么去评估一个借款人会不会“不还”，这是核心问题。我们当年在做产品的时候，也花了不少心思在这上面。传统的风控手段，比如查询征信、收入证明，在网络贷款这个领域，很多时候效果并不明显。

你想啊，很多做网络贷款的客户，他们的征信情况可能本身就不太好，或者根本就没有纳入征信体系。你让他们提供收入证明，也有的是办法“制造”出来。所以，很多时候，我们还得依赖一些大数据，比如用户的行为轨迹、手机运营商数据、甚至社交媒体上的信息。当然，这背后牵扯到很多隐私问题，我们当时也是在合规的边缘小心翼翼。

即便如此，风控也总有失灵的时候。我记得有一次，我们引进了一个新的数据模型，号称能大大提高风控的精准度。初期效果确实不错，不良率降了不少。结果，过了一段时间，突然发现，那些模型“判定”为低风险的客户，开始出现大面积的逾期。仔细一查，才发现是一些客户通过某种方式，批量伪造了数据，把模型给“骗”过去了。那次算是栽了个大跟头，也让我们意识到，风险控制就像一场永无止境的猫鼠游戏，永远不能掉以轻心。

“不还”的链式反应

一个借款人“不还”，可能只是一个点，但当这种“不还”形成群体性事件，那影响就大了。这就涉及到行业里的“多头借贷”和“以贷养贷”的问题。

很多用户，尤其是年轻人，可能在一个平台借款后，发现不够用，又会去另一个平台，甚至同时在好几个平台借款。如果他们收入稳定，还能周转得开。但一旦收入出现波动，多个平台的还款压力会瞬间爆发，很容易就从“还不起”变成“不还”。

更糟糕的是，有些人会用新借的钱去还旧的债，这就像饮鸩止渴，一旦资金链断裂，整个体系就会崩塌。这种情况下，我们看到的“不还”的数字，就已经不是个体行为，而是行业深层风险的体现了。

行业的“阵痛”与“教训”

说实话，关于“网络贷款有多少人不还”这个问题，很难给出一个放之四海而皆准的答案。不同的平台、不同的产品、不同的客群，数据都会有天壤之别。

有些我们曾合作过的平台，他们的获客策略比较激进，用户群体也偏年轻化、低收入化，那么不良率自然会高一些。而有些平台，风控做得比较严谨，定位的客群也相对优质，不良率就会控制得好很多。就我个人经验来说，一些专注于服务小微企业主或者蓝领人群的平台，他们的还款意愿和能力，有时反而会比那些面向普通大学生的平台要稳定一些。

“网络贷款有多少人不还”，这个问题，与其纠结于一个具体数字，不如去关注这个数字背后所反映的经济现状、用户生存状态以及行业自身的健康程度。每一个“不还”的背后，可能都有一个让人唏嘘的故事。我们做这一行，看的不仅仅是数据，更是活生生的人和他们所处的环境。