抵押贷款精准营销

Ⅰ 大数据是什么，是怎么带动经济发展的

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

Ⅱ 如何将互联网思维应用到银行的日常信贷业务中去

首先需要定义的是，什么是互联网思维？
信息的快速传递？产品与用户的互动？
银行的日常信贷业务是银行对公司或个人的业务
如果是信息的交互，可能是银行和公司通过互联网的特点实现高效沟通，尽可能迅速地形成业务匹配。

Ⅲ 融资租赁和分期购车有什么区别

融资租赁和分期购车的区别如下：

1、监管部门不一样

融资租赁由银监会审批和监管，并规定只有他们审批设立的租赁公司才可冠以“金融”二字。

分期购车从金融市场拆借（短期）资金不涉及信贷规模问题， 而但涉及公众存款的资金或信用，因此租赁交易额（为了防止短期资金长用带来的系统风险）要纳入信贷规模严格管理。从而把租赁公司作为放款部门监管。

2、定义不同

融资租赁是指出租人根据承租人对租赁物件的特定要求和对供货人的选择，出资向供货人购买租赁物件，并租给承租人使用，承租人则分期向出租人支付租金，在租赁期内租赁物件的所有权属于出租人所有，承租人拥有租赁物件的使用权。

信用卡分期购车是银行机构推出的一种信用卡分期业务。持卡人可申请的信用额度为2万-20万，部分银行视情况而定；分期有12个月，24个月，36个月三类。信用分期购车不存在贷款利率，银行只收取手续费，不同分期的手续费率各有不同。

3、所交税费种类不同

融资租赁交税费包括企业依法交纳的增值税、消费税、企业所得税、资源税、土地增值税、城市维护建设税、房产税、土地使用税、车船税、教育费附加等税费

而分期购车交税金则包括矿产资源补偿费、占用税等税费，以及在上缴国家之前，由企业代收代缴的个人所得税等。

参考资料来源：网络-融资租质

网络-信用卡分期购车

Ⅳ 小贷公司不得向大学生放互联网消费贷，消费贷有什么危害

消费贷的危害主要是让年轻人养成了超前消费的习惯，让年轻人为了贷款作出泄露自己隐私信息的事情，所以小贷公司不得向大学生放互联网消费贷这条规定是为了保护年轻人。

一、年轻人的超前消费

在如今的大学里，几乎随处可见各种各样的小广告，不管是学校的论坛里，贴吧里，还是厕所的门板上，都可以见到各种各样的贷款小广告。网络上各种大学生为了贷款出卖自己的隐私信息，出卖自己的裸照，给自己造成生存压力，因为还不了贷款而被威逼利诱做各种非本人意愿的事情，这种事情比比皆是。年轻人为自己的虚荣心和超前消费付出很大的代价，这种代价甚至家长都未必承受得起，甚至有些年轻人选择用死亡来结束这一切。

Ⅳ 如何破解中小企业“融资难”

中小企业应该不存在融资难的问题。

1、太小的企业。无法上升到融资的概念。即：几乎只有ACCOUNTING的业务；而没有FINANCE的业务涉及及其问题。这是常识。甚至，连懂融资的人员都没有。更不用说去做这方面的业务和工作的努力。；

2、中国是世界存款比例最高的国家。不像美国人，存款的人数，只占全国总人口的大约6%。也就是说几乎全部的美国人，无存款，而全部有贷款。我国在2007年的数据，是全国股市30万亿；人民存款约30万亿。即使，不是很大的数字，也还有超过3亿人随时在赤贫的贫困线的边缘徘徊。随时坠入贫困人口的人群中。但是，户均存款比例高达97%。这是全世界最高的有存款的人民户均比例之一。那么，中小型企业，几乎是最大多数，利用自有资金发展，几乎是全部的事实。于是，把这部分，想像成需要融资的企业，是有问题的。；

3、贷款和融资。欣闻，人民银行，央行新批准了《文汇报》报载：8800家全国的私营贷款小型公司。但是，就看到此新闻报道之后，仅仅几个月里，打给我的贷款电话，就多达至百还多。？！几乎，全部是无数的高利贷；亦或认识银行的熟人的关系户。真正，做抵押贷款业务的：没有。！做融资金融的公司：没有。！

那么，您在此处，提到的所谓的问题，出自何处？！意味几何？！如何有的？！是个需要具体市场中，有完全事实和数据支持的如果是课题。！？

1、提高公司的服务理念，先进的产品技术或者服务理念
2、提高管理模式，提高公司的构架，引进先进的管理模式
3、融资难的一个问题最重要的是要让融资者看到你未来企业的效益，让他觉得投资你这个项目是有价值的。
4、增强自身的抗风险能力

Ⅵ 拍拍贷旗下有那些网贷平台

拍拍贷旗下没有别的网贷平台。

公司地址：上海市浦东新区张江高科技园区郭守敬路356号。

拍拍贷成立于2007年6月 ， 公司全称为"上海拍拍贷金融信息服务有限公司"，总部位于上海。是国内首家纯信用无担保网络借贷平台，同时也是第一家由工商部门批准，获得"金融信息服务"资质的互联网金融(ITFIN)平台。

除普通散标投资项目外，还为用户提供拍活宝、彩虹计划两款理财产品，方便用户使用。现有员工逾2600人。

(6)抵押贷款精准营销扩展阅读

目前，拍拍贷平台借款端服务包括面向广大个人用户的通用性借款和其他借款，借贷流程已实现高度自动化；投资端工具包括散标投资和新彩虹计划等，以自动投标工具等为用户带来卓越的投资体验。截至2018年3月底，拍拍贷的累计注册用户超过7142万人。

拍拍贷在金融科技和智慧金融领域持续投入，研发了依托集大数据、云计算和人工智能等先进科技为一体的“魔镜”大数据风控系统，与此同时，还将大数据分析和以AI为核心的技术应用于信贷审核、风险控制、精准营销和智能客服等方面。

Ⅶ 官方明确小额贷款公司不得向大学生发放互联网消费贷款，这项措施有何影响

这项政策可以避免大学生深陷网贷之中，最后无法还清贷款，影响到自己的征信。大学生早就应该被禁止借网贷，早在P2P时期，就有很多网贷公司专门针对大学生群体，发放贷款，不用抵押，不用征信，只要大学生提供个人信息，就能贷款。而这些非法的P2P网贷，利息往往会很高，故意让你还不起，然后威胁你，要你去借钱还债，否则就打电话给你的亲戚朋友和同学，让他们都知道你借网贷的事情，最后这些大学生往往深陷其中，不得不四处借款，耽误了自己的学业。

Ⅷ 银行如何加快推进大零售战略，促进零售业务快速发展

今年以来，工行大同分行以省分行提出的大个金战略为指导，加快推进“大零售”战略落地,促进全辖大零售业务协同发展，全力完成2015年省分行对“大零售”营业贡献提出的任务目标。
一、积极构建高效联动、整合发展一体化经营格局。认真贯彻总分行要求，充分利用“大零售”试点行契机，先行先试，积极开展公私联动、私私联动的创新和探索，通过强化宣传引导力度，引导基层行及员工主动适应转变，将思想统一到贯彻落实到“大零售”战略上来，通过零售业务营销模型转型，实现零售业务发展规模、质量、结构、效益的有机统一。
二、重点做好大零售业务发展落后行的帮扶力度。大零售推进委员会强化组织推动力度，以大零售贡献数据为切入点，认真分析辖属支行大零售业务落后问题及原因，加大对零售板块营业贡献占比下降行的督导力度，通过采取有针对性的帮扶措施，切实发挥大零售业务对于全辖转型发展的推进作用。
三、强化储蓄存款的支撑作用。深化对于储蓄存款在经营发展和营业贡献提升中基础性作用的认识，通过扩大存款市场份额来应对利率市场化对存款贡献度下降的影响：一是培育储蓄业务新的增长点，从源头上抓好增存揽储工作，通过增加产品黏合度，实现代发工资客户在我行留存资金最大化；二是做好储蓄存款流动情况监测分析，重点把握大额及异常资金变动，重视结构性存款产品对存款的稳定作用，防止重要客户重要时点出现存款流失；三是开展储蓄与理财的良性互动，确保客户资金在我行体内封闭运行，同时依托高收益产品对存款的拉动作用，积极竞争行外客户和资金到行，实现储蓄存款稳步增长；四是整合业务资源，为客户储蓄、投资、消费、支付等各个环节提供全流程管理，通过细分客户分类，开展精准营销，实现客户资金在我行体系内闭环运作。
四、抓好个贷市场营销。一是推进金融资产自助质押贷款业务的精准营销活动工作,力争在最短时间内迅速做出规模,并做好营销效果的数据统计;二是要重点围绕高价值、低杠杆住房核心资产，以办理最高额抵押为基础拓展个人资产综合服务目标客户；要加大相关产品服务整合创新，将个人资产综合服务打造成面向高资产客户提供融资、理财及各类增值服务的平台;三是完善竞争策略，充分发挥我行规模优势，通过利率差异化定价、住房贷款自动化审批等举措，不断提高住房贷款精细化管理水平，多储备优质项目资源，提升我行在当地住房贷款市场议价能力，进一步提高个人贷款营业贡献。
五、强化个金条线增收推动。发挥净值型产品表现稳健、中收水平高、创收能力强和增利尊利稳利等产品交易便捷、支持预约、支持质押等特点，进一步提升个人理财产品销售收入；加大借记卡发卡力度，推动商圈建设，开展各类刷卡促销活动，促进发卡量和消费额的快速增长；加强个人外汇业务宣传，借助第三方机构资源开展专题营销活动，充分发挥我行本外币一体化服务优势开展境内外联动，促进外汇业务发展；密切关注资本市场行情变化，甄选高收益、业绩好的优质基金产品，做好客户分层营销；强化重点健康险、意外险、养老年金险产品的精准营销，快速扩大保障型保险产品销售规模，提高收益型保险产品在网上银行、自助终端等新渠道的销售占比。

Ⅸ 如何利用大数据做金融风控

大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。

金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。

传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据 纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人 的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。普惠在线

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还 款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。

互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。

常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：

验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。

如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局 API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。

其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈

大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往 往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。

分析客户线上申请行为来识别欺诈

欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。

企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请 人，欺诈比例和违约比例较高。

这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。

灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。

黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台，但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉，降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平。

利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。

欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。

欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。

利用消费记录来进行评分

大会数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。

按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。

常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。

互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。

参考社会关系来评估信用情况

物以类聚，人与群分。一般情况下，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，

参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本，评估经常联系的几个人（不超过6六个人）的信用评分，去掉一个最高分，去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配，如果命中，则此申请人的风险较高，需要进一步进行调查。

参考借款人社会属性和行为来评估信用

参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违 约率最高，30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高；贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。

经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

午夜经常上网，很晚发微博，生活不规律，经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信 息的人，比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人，逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人，贷款 违约率低10%左右。

利用司法信息评估风险

涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。

总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。

Ⅹ 如何用大数据分析金融数据

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