抵押貸款精準營銷

Ⅰ 大數據是什麼，是怎麼帶動經濟發展的

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

Ⅱ 如何將互聯網思維應用到銀行的日常信貸業務中去

首先需要定義的是，什麼是互聯網思維？
信息的快速傳遞？產品與用戶的互動？
銀行的日常信貸業務是銀行對公司或個人的業務
如果是信息的交互，可能是銀行和公司通過互聯網的特點實現高效溝通，盡可能迅速地形成業務匹配。

Ⅲ 融資租賃和分期購車有什麼區別

融資租賃和分期購車的區別如下：

1、監管部門不一樣

融資租賃由銀監會審批和監管，並規定只有他們審批設立的租賃公司才可冠以「金融」二字。

分期購車從金融市場拆借（短期）資金不涉及信貸規模問題， 而但涉及公眾存款的資金或信用，因此租賃交易額（為了防止短期資金長用帶來的系統風險）要納入信貸規模嚴格管理。從而把租賃公司作為放款部門監管。

2、定義不同

融資租賃是指出租人根據承租人對租賃物件的特定要求和對供貨人的選擇，出資向供貨人購買租賃物件，並租給承租人使用，承租人則分期向出租人支付租金，在租賃期內租賃物件的所有權屬於出租人所有，承租人擁有租賃物件的使用權。

信用卡分期購車是銀行機構推出的一種信用卡分期業務。持卡人可申請的信用額度為2萬-20萬，部分銀行視情況而定；分期有12個月，24個月，36個月三類。信用分期購車不存在貸款利率，銀行只收取手續費，不同分期的手續費率各有不同。

3、所交稅費種類不同

融資租賃交稅費包括企業依法交納的增值稅、消費稅、企業所得稅、資源稅、土地增值稅、城市維護建設稅、房產稅、土地使用稅、車船稅、教育費附加等稅費

而分期購車交稅金則包括礦產資源補償費、佔用稅等稅費，以及在上繳國家之前，由企業代收代繳的個人所得稅等。

參考資料來源：網路-融資租質

網路-信用卡分期購車

Ⅳ 小貸公司不得向大學生放互聯網消費貸，消費貸有什麼危害

消費貸的危害主要是讓年輕人養成了超前消費的習慣，讓年輕人為了貸款作出泄露自己隱私信息的事情，所以小貸公司不得向大學生放互聯網消費貸這條規定是為了保護年輕人。

一、年輕人的超前消費

在如今的大學里，幾乎隨處可見各種各樣的小廣告，不管是學校的論壇里，貼吧里，還是廁所的門板上，都可以見到各種各樣的貸款小廣告。網路上各種大學生為了貸款出賣自己的隱私信息，出賣自己的裸照，給自己造成生存壓力，因為還不了貸款而被威逼利誘做各種非本人意願的事情，這種事情比比皆是。年輕人為自己的虛榮心和超前消費付出很大的代價，這種代價甚至家長都未必承受得起，甚至有些年輕人選擇用死亡來結束這一切。

Ⅳ 如何破解中小企業「融資難」

中小企業應該不存在融資難的問題。

1、太小的企業。無法上升到融資的概念。即：幾乎只有ACCOUNTING的業務；而沒有FINANCE的業務涉及及其問題。這是常識。甚至，連懂融資的人員都沒有。更不用說去做這方面的業務和工作的努力。；

2、中國是世界存款比例最高的國家。不像美國人，存款的人數，只佔全國總人口的大約6%。也就是說幾乎全部的美國人，無存款，而全部有貸款。我國在2007年的數據，是全國股市30萬億；人民存款約30萬億。即使，不是很大的數字，也還有超過3億人隨時在赤貧的貧困線的邊緣徘徊。隨時墜入貧困人口的人群中。但是，戶均存款比例高達97%。這是全世界最高的有存款的人民戶均比例之一。那麼，中小型企業，幾乎是最大多數，利用自有資金發展，幾乎是全部的事實。於是，把這部分，想像成需要融資的企業，是有問題的。；

3、貸款和融資。欣聞，人民銀行，央行新批准了《文匯報》報載：8800家全國的私營貸款小型公司。但是，就看到此新聞報道之後，僅僅幾個月里，打給我的貸款電話，就多達至百還多。？！幾乎，全部是無數的高利貸；亦或認識銀行的熟人的關系戶。真正，做抵押貸款業務的：沒有。！做融資金融的公司：沒有。！

那麼，您在此處，提到的所謂的問題，出自何處？！意味幾何？！如何有的？！是個需要具體市場中，有完全事實和數據支持的如果是課題。！？

1、提高公司的服務理念，先進的產品技術或者服務理念
2、提高管理模式，提高公司的構架，引進先進的管理模式
3、融資難的一個問題最重要的是要讓融資者看到你未來企業的效益，讓他覺得投資你這個項目是有價值的。
4、增強自身的抗風險能力

Ⅵ 拍拍貸旗下有那些網貸平台

拍拍貸旗下沒有別的網貸平台。

公司地址：上海市浦東新區張江高科技園區郭守敬路356號。

拍拍貸成立於2007年6月 ， 公司全稱為"上海拍拍貸金融信息服務有限公司"，總部位於上海。是國內首家純信用無擔保網路借貸平台，同時也是第一家由工商部門批准，獲得"金融信息服務"資質的互聯網金融(ITFIN)平台。

除普通散標投資項目外，還為用戶提供拍活寶、彩虹計劃兩款理財產品，方便用戶使用。現有員工逾2600人。

(6)抵押貸款精準營銷擴展閱讀

目前，拍拍貸平台借款端服務包括面向廣大個人用戶的通用性借款和其他借款，借貸流程已實現高度自動化；投資端工具包括散標投資和新彩虹計劃等，以自動投標工具等為用戶帶來卓越的投資體驗。截至2018年3月底，拍拍貸的累計注冊用戶超過7142萬人。

拍拍貸在金融科技和智慧金融領域持續投入，研發了依託集大數據、雲計算和人工智慧等先進科技為一體的「魔鏡」大數據風控系統，與此同時，還將大數據分析和以AI為核心的技術應用於信貸審核、風險控制、精準營銷和智能客服等方面。

Ⅶ 官方明確小額貸款公司不得向大學生發放互聯網消費貸款，這項措施有何影響

這項政策可以避免大學生深陷網貸之中，最後無法還清貸款，影響到自己的徵信。大學生早就應該被禁止借網貸，早在P2P時期，就有很多網貸公司專門針對大學生群體，發放貸款，不用抵押，不用徵信，只要大學生提供個人信息，就能貸款。而這些非法的P2P網貸，利息往往會很高，故意讓你還不起，然後威脅你，要你去借錢還債，否則就打電話給你的親戚朋友和同學，讓他們都知道你借網貸的事情，最後這些大學生往往深陷其中，不得不四處借款，耽誤了自己的學業。

Ⅷ 銀行如何加快推進大零售戰略，促進零售業務快速發展

今年以來，工行大同分行以省分行提出的大個金戰略為指導，加快推進「大零售」戰略落地,促進全轄大零售業務協同發展，全力完成2015年省分行對「大零售」營業貢獻提出的任務目標。
一、積極構建高效聯動、整合發展一體化經營格局。認真貫徹總分行要求，充分利用「大零售」試點行契機，先行先試，積極開展公私聯動、私私聯動的創新和探索，通過強化宣傳引導力度，引導基層行及員工主動適應轉變，將思想統一到貫徹落實到「大零售」戰略上來，通過零售業務營銷模型轉型，實現零售業務發展規模、質量、結構、效益的有機統一。
二、重點做好大零售業務發展落後行的幫扶力度。大零售推進委員會強化組織推動力度，以大零售貢獻數據為切入點，認真分析轄屬支行大零售業務落後問題及原因，加大對零售板塊營業貢獻佔比下降行的督導力度，通過採取有針對性的幫扶措施，切實發揮大零售業務對於全轄轉型發展的推進作用。
三、強化儲蓄存款的支撐作用。深化對於儲蓄存款在經營發展和營業貢獻提升中基礎性作用的認識，通過擴大存款市場份額來應對利率市場化對存款貢獻度下降的影響：一是培育儲蓄業務新的增長點，從源頭上抓好增存攬儲工作，通過增加產品黏合度，實現代發工資客戶在我行留存資金最大化；二是做好儲蓄存款流動情況監測分析，重點把握大額及異常資金變動，重視結構性存款產品對存款的穩定作用，防止重要客戶重要時點出現存款流失；三是開展儲蓄與理財的良性互動，確保客戶資金在我行體內封閉運行，同時依託高收益產品對存款的拉動作用，積極競爭行外客戶和資金到行，實現儲蓄存款穩步增長；四是整合業務資源，為客戶儲蓄、投資、消費、支付等各個環節提供全流程管理，通過細分客戶分類，開展精準營銷，實現客戶資金在我行體系內閉環運作。
四、抓好個貸市場營銷。一是推進金融資產自助質押貸款業務的精準營銷活動工作,力爭在最短時間內迅速做出規模,並做好營銷效果的數據統計;二是要重點圍繞高價值、低杠桿住房核心資產，以辦理最高額抵押為基礎拓展個人資產綜合服務目標客戶；要加大相關產品服務整合創新，將個人資產綜合服務打造成面向高資產客戶提供融資、理財及各類增值服務的平台;三是完善競爭策略，充分發揮我行規模優勢，通過利率差異化定價、住房貸款自動化審批等舉措，不斷提高住房貸款精細化管理水平，多儲備優質項目資源，提升我行在當地住房貸款市場議價能力，進一步提高個人貸款營業貢獻。
五、強化個金條線增收推動。發揮凈值型產品表現穩健、中收水平高、創收能力強和增利尊利穩利等產品交易便捷、支持預約、支持質押等特點，進一步提升個人理財產品銷售收入；加大借記卡發卡力度，推動商圈建設，開展各類刷卡促銷活動，促進發卡量和消費額的快速增長；加強個人外匯業務宣傳，藉助第三方機構資源開展專題營銷活動，充分發揮我行本外幣一體化服務優勢開展境內外聯動，促進外匯業務發展；密切關注資本市場行情變化，甄選高收益、業績好的優質基金產品，做好客戶分層營銷；強化重點健康險、意外險、養老年金險產品的精準營銷，快速擴大保障型保險產品銷售規模，提高收益型保險產品在網上銀行、自助終端等新渠道的銷售佔比。

Ⅸ 如何利用大數據做金融風控

大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。

金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。

傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線

互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。

互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。

常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：

驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。

其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐

大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。

如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。

分析客戶線上申請行為來識別欺詐

欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。

企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。

這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險

互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。

黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。

灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。

黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。

利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。

欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。

欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。

利用消費記錄來進行評分

大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。

按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。

常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。

互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。

參考社會關系來評估信用情況

物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，

參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。

參考借款人社會屬性和行為來評估信用

參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。

經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。

午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。

利用司法信息評估風險

涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。

總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。

Ⅹ 如何用大數據分析金融數據

"現今查詢個人網貸大數據報告的話，在微信就能很快地查詢到，不僅全面詳細，還很安全方便，不用擔心會造成隱私泄露。

​查詢個人網貸大數據：

只需要打開微信首頁，搜索：深查數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信數據，該數據源自全國2000多家網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢到自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標，查詢到自己的個人信用情況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。"