大数据小额贷款模式的特点

A. 网上小额贷款公司有哪些特点

恒信永利小额贷款：1、程序简单、放贷过程快、手续简便；小额贷款公司贷款程序简单，贷款按照客户申请、受理与调查、核实抵押情况、担保情况、贷款委员会审批、签订借款合同、发放贷款、贷款本息收回等管理。一般在贷款受理之日起7天内办理完毕，比在银行贷款方便，也比较快捷，相比民间借贷，利息要低很多。

2、还款方式灵活；按月等额还本付息、按季结息到期还本、到期一次还本付息或分两次还本付息等多种灵活的还款付息方式。

3、贷款范围较广；小额贷款公司服务对象主要是中小企业、个体工商户、农户等。

4、营销模式灵活；小额贷款公司在风险可控下实行不评级、不授信的营销形式，打破了长期以来商业银行等正规金融机构的经营方式，具有方式简便、高效快捷的特点，有利于中小企业及时获得信贷支持，缓解中小企业及个体工商户的短期融资困难，一定程度上弥补了银行贷款和民间借贷之间的不足。

5、小额贷款公司贷款质量高；小额贷款公司贷款质量高,是因为小额贷款公司贷出资金几乎全部是股东的自有资金,所以对贷款项目的审查就更为谨慎;由于小额贷款公司是私人经营,主要在当地放款,对借款人及用途能充分的了解,所以对风险控制有一定好处。

6、小额贷款社会风险小。小额贷款公司不非法集资、不放高利贷、不用社会闲散人员收贷。其集资、放贷、收贷都有自己的执行办法，而且只贷不存，不涉及公众存款问题，社会风险小。

B. 大数据的基本特点有哪些

大数据的基本特点为：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类（Variety）：数据类型的多样性。

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(2)大数据小额贷款模式的特点扩展阅读：

大数据分析的六个基本方面：

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

5、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

参考资料来源：网络-大数据

C. 大数据时代有哪些主要特点

大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。

1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。

随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。

迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。

日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。

并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。

基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。

相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析。

发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

D. 阿里小贷是基于大数据的金融服务平台模式么

是的，基于大数据。
延伸（来自公开）：
14年2月20日，阿里金融旗下阿里小贷首次向外界透露了其独特的大数据授信审贷模型——水文模型。
水文模型的学术定义是将自然系统符号化，通过数学模型模拟水文现象。
而阿里小贷的水文模型，可以理解为建立庞大的数据库，不仅包括贷款客户自身长期的数据变化，还有参考同类企业的数据情况，以这些数据为依据，通过数学方法以及各种参数，判断客户未来的情况。
最终在阿里小贷业务决策中，水文模型将为公司决策层提供客观的分析和建议，并对业务形成优化。
举例来说，如果某个店铺的旺季是夏天，每年夏天销售都大幅增长，那么每年夏天，这个店铺对外投放额度也就会上升。通过阿里小贷的水文模型，可以按照历史数据，判断出这一店铺在这一时期的资金需求。
同时，对比该店铺其他时间的数据，判断出该店铺各个时段的资金需求，从而向店铺给出恰当的贷款。
相反，如果不进行对比，只是以夏天销售旺季的数据作为依据，那很可能为该店铺提供过多资金。
在水文模型的帮助下，阿里小贷迅速发展，2014年2月，阿里小贷累计投放贷款超过1700亿元，服务小微企业超过70万家，不良率小于1%。其中，2013年新增贷款1000亿元。
不过阿里的水文模型可能只是用于阿里这样的互联网金融公司，对传统小额贷款公司来说，这一模型有一定壁垒。
阿里小贷主要是淘宝贷款和阿里贷款，提供的服务主要是淘宝(天猫)信用贷款、订单贷款以及阿里信用贷款，和传统小额贷款公司不同，阿里的客户主要是淘宝、阿里巴巴上的店铺，由于这些店铺通过淘宝和阿里巴巴平台经营，所以阿里小贷可以轻易获得客户的历史数据。
大数据的优势，可能只有网络、腾讯这样同一级别的互联网巨头可以媲美。目前网络小贷公司也已在2013年9月获批，服务对象优先考虑网络推广的客户；腾讯旗下财付通的财付通小贷于2013年11月获批，财付通小贷目标客户是腾讯旗下电商企业。
网络和腾讯本身互联网基因以及旗下小贷公司的目标客户，决定了他们可以和阿里小贷一样建立完善的数据库，并建立大数据模型。这是传统小额贷款公司所不具备的。
或许当互联网小贷公司建立完备的大数据模型以后，一场小额贷款的互联网VS实体公司的战役将展开。

E. 请问小额贷款有什么特点

小额贷款特点；
1、程序简单、放贷过程快、手续简便；
2、还款方式灵活；
3、贷款范围较广；
4、营销模式灵活；
5、小额贷款公司贷款质量高；
6、小额贷款社会风险小。
以上是深银联贷款提供

F. 基于大数据的P2P融资“极速模式”具有哪些特点

P2P已经在中国退出历史舞台，留下一地鸡毛，8000万中产4万亿打水漂。
“极速模式”是指快速匹配，P2P作为信息中介，是撮合借款人和出借人成交的平台，由多位出借人匹配1位借款人等多种模式。

G. 大数据应用六大模式

大数据应用六大模式
捧着金饭碗，第三方大数据公司是如何在数据堆中觅得“金块”的呢？
“数据挖掘公司的规模不同，影响力不同导致数据挖掘公司的商业模式也有所不同。”南开大学商学院致力于数据挖掘研究的安利平教授在接受商报记者采访时表示，目前比较盛行的数据挖掘公司多为两大运营模式：第一种是直接为企业用户提供其所需求的数据；第二种则是为不同的企业或企业不同的需求，对数据进行分析，提供针对性的信息，以此获利，如天相投顾就是此类公司之一。
中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋表示，数据挖掘公司一般有六种商业模式值得参考：第一种是以广联达等公司为代表的租售数据模式，它们通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据，成为各自行业的翘楚。而庞大的“数据库”则是它们的资产，也是竞争对手难以逾越的门槛；第二种则是以彭博为代表的租售信息模式，它们聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条；第三种则是数字媒体模式，在电视、纸媒衰落的背景下，新型的数字媒体公司充分发挥大数据技术的优势，广泛搜集数据开展精准营销业务；第四种则是数据使能模式。譬如阿里金融为代表的小额信贷和电影的票房预测等业务，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些业务就难以开展；第五种则是数据空间运营模式，比如近期势头强劲的网盘，如果从大数据角度来看，便是因为各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源；第六种则是大数据技术提供商，比如开发语音、视频等数据处理技术的企业。
数据提供商：服务对象的“首席执行客户”
“不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，数据挖掘公司应该做的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。
从目前的行情来看，大多数数据挖掘公司都主要服务于银行业、保险业。因为这些行业需求大量客户数据以此来发展业绩，从中获得盈利。
在中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋看来，大数据可掘金的行业几乎无处不在，企业对数据的需求已经像毛细血管一样渗透到各个领域。赵国栋表示，数据挖掘公司要做好大数据，“应该比他服务的公司更了解其客户，才能深入分析客户的需求”。如要给一家影院做数据挖掘，就应该调查常来这家影院的消费者，每一个时间段对应什么样的消费者，他们对电影的偏好，以及相关消费的偏好等，数据挖掘公司要做的就是深入到消费者中去。
“以前的数据挖掘，只在乎解决企业的技术问题，大数据时代的数据挖掘，则应该是帮助业务部门开拓市场，扩大客户群体，提供的不只是技术，还包括运营、经营方案等。”赵国栋介绍说，除了市场广阔，具备数据挖掘能力的公司也是资本的宠儿。
“数据的商机就在于媒体策略与选择的更加有效性、媒体可利用的效率提高、传播信息的效率提高等。做到极致，其实数字媒体能够卖的不仅仅是受众的眼球，而是其通路的价值。随视传媒与多家大型流量媒体伙伴合作，要把‘数据’商机和在线销售通路画上等号。”沈雁介绍说。

H. 小额贷款的优缺点主要有哪些

小额贷款的优点
1、申请门槛低。相比挑剔的银行来说，平易近人了不少。一些收入较低或工资为现金发放形式(可提供3-6个月自存流水)的借款人，都可直接通过小贷公司办贷款。
2、放款速度快。银行的审核流程严格而繁琐，但贷款机构则与之相反，其颇高的办事效率，无疑提高了放款速度。因此，急需用钱的朋友，可以考虑向此类机构申请贷款。
3、借贷信息不会被纳入征信系统。虽然征信系统在日趋成熟的阶段，但仍有待完善。究其原因，凡是借款人与银行外贷款机构发生的信贷交易行为，都不会被记录在征信系统内，自然也不会体现在信用报告上。而这就意味着，借款人的负债情况及逾期行为，不仅会享有充分的"隐私权"，更是有利于借款人再次向其他机构借款。
小额贷款的缺点
1、贷款费用高。由于小贷公司的申请门槛低，承担的放贷风险自然也相对较大，在风险换利润的贷款行业中，收取的利息会高于银行也就显得理所当然了。不过，值得注意的是，小贷公司间的收费标准也会各有差异，货比三家对借款人来说仍是王道。
2、贷款骗局多。在鱼龙混杂的无抵押贷款市场，不少穿着小贷公司"外衣"的不法分子，对于用钱心切的借款人实施诈骗行动。总的来说，80%的贷款机构都会以收取保证金、手续费、利息等名目，要求借款人提前交费。但实际上，正规的小贷公司只会在成功放款后的第一个月，才开始收取相关费用。