网贷天眼联合创始人兼CEO田维赢告诉网易科技，网贷天眼监测的业务指标包括：根据网贷平台的贷款余额来判断平台的资金流动性、网贷平台的数据异常、资产类别、市场环比等，这些指标还会结合企业信息变动监控、舆情监控和针对某些平台的重点监控。
他举例解释，比如对贷款余额的监控。贷款余额指至某一节点日期为止，借款人尚未归还放款人的贷款总额。如果一个平台的贷款余额是30亿，但它排前10名的贷款人总共的贷款余额占比过高的话，其中如果有一个人违约，平台就面临很大的风险。再比如，如果新增借款标的在短期内猛增，就有可能有问题，因为在现实中要寻找合适的借款标的是需要花时间的，如果短期内猛增，很有可能是虚构的标的。
田维赢告诉网易科技，他们已经与北京市金融局接触过几次，对方对他们的模型很感兴趣，双方正在探讨合作的可能。
类似的分析方法已经在实践中被证明是有效的。之前网易科技曾报道过，资深P2P投资人羿飞目前一直在做“羿飞网贷评级”，这个榜单监测的网贷平台业务数据包括：借款标的的平均利率、月成交量、平均借款周期、月活跃投资人、人均投资额、人均借款额、交易额增长率，再综合品牌认知、风控保障、服务品质，一共十项指标，并且对这些指标进行打分排名。
羿飞告诉网易科技，自从采用这种分析方法之后，他只踩过一次“雷”，是因为那个网贷平台在线下有很大的业务量，他事先并不知情。由于个人精力有限，羿飞只对三四十家平台进行监测，而且监测的平台会不断更新，不断地剔除他认为不靠谱的平台，并且增加新的口碑不错的待观察的平台。他告诉网易科技，陆续剔除的十几家平台当中，有10家左右都倒闭了，这种分析方法帮助他成功躲开了风险。
可是有时，数据监测有些“道高一尺、魔高一丈”的感觉。P2P投资人章雨（化名）曾于2013年到2014年间在一家做数据监测的网站工作过，他发现早期网贷平台的数据是比较真实的，网贷数据监测平台出现之后，网贷平台会根据这些平台的监测维度修改数据，以掩盖自己的问题。
用大数据监测互联网金融风险的道路，才刚刚开始。