大數據消費金融

㈠ 互聯網消費金融的優勢有哪些

答：
1、政策方面
眾所周知，我國在亞洲金融危機之中正式提出發展消費金融，中國人民銀行在1998年和1999年相繼放開了個人住房貸款和汽車消費貸款的政策，以促進以商業銀行為主導的金融機構開展消費金融業務。這也是發展消費金融對擴大內需、促進消費、促進經濟發展結構合理化發展具有重要意義。同時，在今年的兩會期間，政府工作報告中也提出「要在全國開展消費金融公司試點，鼓勵金融機構創新消費信貸產品」，消費金融成為熱點詞彙。據了解，2016年3月人民銀行、銀監會聯合印發 《關於加大對新消費領域金融支持的指導意見》，政策利好成為推動行業發展的重要力量。
2、技術優勢
互聯網消費金融與傳統消費金融的不同之處在於互聯網消費金融利用了互聯網技術的優勢，打造「線上互聯網+線下實體」的運行模式。從事互聯網消費金融的機構在資金來源上有一定的優勢，通過探索信用消費+場景布局，進而打造成一個全新的「互聯網+」的樣本，通過場景的建立，增強客戶粘性，不斷擴張消費金融市場，實現盈利。隨著雲計算的普及，大數據挖掘的成本大幅度降低，可以利用大數據技術精確的進行市場細分、選定目標客戶、評估客戶信用等級，從而降低資金配置風險，提升風險管理能力。
3、市場需求
隨著我國居民生活水平的逐漸提高，消費需求也更加旺盛，8090後超前消費意識逐漸增強，接受新型金融產品的能力較強，因此使用消費信貸手段來緩解預算不足的觀念逐漸深入，因此，在居民消費觀念日益成熟的背景下，發展消費金融已經具備相應的社會基礎。而作為解決資金問題之一的消費金融系統必將迎來發展商機，像迪蒙自主研發的消費金融系統是一款集消費貸款、消費分期為一體的業務管理系統，有效幫助企業迅速開拓消費市場，推動消費金融業務發展，實現業務模式的「互聯網+」轉型。系統通過規則引擎、工作流引擎、自動徵信、商家加盟的方式，實現借款業務的快速審批、智能風控、借款流程自定義等功能，滿足消費金融公司快速、高效、便捷的借款業務需求。

㈡ 大數據金融風控系統有哪些

主要場景有：P2P 、 小貸 、 現金貸 、 分期 、 第三方支付 、 汽車消費金融風控等等 目前國內大數據風控領域做的比較好的企業有通付盾等企業。

㈢ 消費金融的大數據風控怎麼玩

可以接入第三方大數據公司的風控方案，通過對用戶行為大數據的挖掘和分析版，可以分析到群體用戶或個權體用戶的行為標簽，比如，日常消費行為標簽、出行標簽、興趣愛好標簽、資產理財標簽等，通過這些標簽可以形成該用戶的行為畫像，以此來為風控提供決策。比如，透過大數據可以看到該用戶經常在高端商城購買奢侈品，並且ta在其他平台的信貸記錄中無不良情況，這就在一定程度上表明該用戶的收入和消費級別定位，在授信時可以作為參考，從而實現既給ta充分授信，提高ta的消費能力的同時，又把授信風險降到了最低，防止欺詐、拖欠等行為出現。

㈣ 網路信貸關注的重點與消費金融大數據關注的重點有何不同

站在角度不同，這是各方在利益博弈啊

㈤ 中郵消費金融查大數據嗎

如果他沒有收你任何額外的費用，利率也是正常的，他肯定會上信用系統，如果是正規的平台，他不會爆你通訊錄，也不會給你和朋友和家人打電話的，但如果不是正規的，他就會騷擾你，只要騷擾你的，你就可以通過報警處理，或者到法院起訴處理，他肯定也不是正規平台，也上不了徵信

㈥ 大數據如何助力金融機構搭建風控模型

"Mo‌b‌Te‌ch是一家大數據智復能科技制公司，為金融機構提供不同場景下的解決方案。拿小額貸款的案例來看，他們的一站式風控建模大數據平台，提供數據匹配，特徵篩選，模型迭代，自定義模型開發功能，模型管理部署，自動化模型上線API輸出等產品服務；提供針對小額借貸，消費金融、車貸等場景的成熟特徵，可定製化各類場景衍生特徵；覆蓋90%android設備。
可在雲端輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，也可通過私有化部署，加強數據的安全性。

㈦ 消費金融系統的業務模式有哪些有什麼作用

消費金融的三種業務模式

電商互聯網消費金融運營模式是以電商平台為基礎，通過為客戶提供商品的分期服務在平台上進行消費，並提供理財服務。此類模式我們最為熟知的便是螞蟻金服的微貸和京東金融的京東白條。這種業務模式充分藉助了電商平台的大數據優勢。客戶在購買商品的過程中中，電商平台通過對大數據的分析，確定對特定商品的分期，並在對海量客戶進行分析，根據客戶的消費能力和信用等級進行授信。當消費者完成商品消費後，由京東金融白條或螞蟻微貸向供貨商提供資金;最後由消費者按照貸款期數償還借款，其具體運營模式如圖1所示。

㈧ 消費金融中的大數據風控原理是什麼

原理其實並不復雜，傳統的金融機構是通過人工逐個分析這些數據，效率低、成本高。現在依靠雲計算，讓計算機自動甚至主動收集、分析、整理各類徵信數據，就可以提供更多的金融產品以及更便捷的金融服務。
現在做大數據風控不錯的提供風控與決策的有神州融，做評分的有FICO

㈨ 金融科技一線調查（1）：消費金融的大數據風控怎麼玩

金融的核心是風控，做大數據風控，其實是件苦差事。P2P公司拍拍貸前三輪融資中絕大部分的資金都投入到了自主研發的"魔鏡"風控系統——系統資料庫里也有近千個變數來評估借款人信用，目前平台發放的貸款平均周期是10個月，至少要5到6個周期，才可以保證模型驗證訓練的有效性。那麼，怎麼來防範用戶多頭負債的風險呢?拍拍貸決定開放數據，信息共享。「希望未來能夠對每個人個性化的來識別、授信和定價。」拍拍貸CEO張俊表示。
大數據風控的背後有著這樣的邏輯——以央行徵信數據為基礎，輔以自身採集的大量數據，建模，不斷反復訓練驗證，直到模型有能力快速處理大規模用戶的信貸審批需求。
猶如硬幣的兩面，記者調查中發現，目前行業內並無統一的壞賬判定標准，各家機構對自身壞賬率也是諱莫如深。更有公司，沒有經過長周期的數據採集和系統迭代，外包系統，急於上線，大數據風控成了營銷的噱頭。
與此同時，一些企業基於自身大數據模型，開始涉足徵信。浦發銀行戰略發展部總經理李麟認為，消費金融屬於傳統的「銀行系基本產品」，「線下信用都不過關，更何況線上」，同時徵信數據信息採集的合法性和客戶的隱私安全都亟待法律的完善。李麟表示，「良好的信用關系應當在制度規范下，線下先形成再推至線上，這樣的效果比直接在線上建立要好。」