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  2021-10-14 13:48 赵顺铃 客户经理

  安融征信的风险速查服务，，能查借款人多重借贷、逾期、黑名单、欺诈、司法信息什么的，提升信贷效率。
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  2021-10-14 13:45 龚崇栋 客户经理

  建议通过银行渠道购买理财，所在城市若有招商银行，可以了解下招行发售的理财产品，您可以进入招行主页，点击“理财产品”-“个人理财产品”页面查看，也可通过“搜索”分类您需要的理财产品。
  温馨提示：购买之前请详细阅读产品说明书。
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  2021-10-14 13:42 龚子龙 客户经理

  银行对企业进行信用评估的办法一般采取“3+1诚信评价体系”，“3＋1”诚信评价体系标准是指依据有关法律法规，参照国家通行的评价惯例，并结合中国市场经济和中国企业的实际特点，设定诚信评估模型，并按照一定程序，将参与市场交易的各类企业的债权管理信息、债务和合同履行信息、公共记录信息、财务信息收集起来，经过科学、合理、公正、权威的评价，分别确定其诚信等级并予公示的一种制度。
  3+1评价标准中，“3”代表企业诚信评价标准中包含三个标准要素，即企业债权管理水平要素、 企业债务和合同管理状况要素和企业公共记录状况要素，“1”代表企业的财务状况要素。前三个要素决定企业的诚信评价标准，后一个要素决定企业的融资和偿付能力标准。
  企业诚信评价，使用国际通行的“三等九级”评级方法，即企业诚信评价标准分A、B、C、三等，AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C九级。在评价出企业总体诚信等级后，还将通过“三等九级”的评级方法对企业债权管理水平、债务和合同履行情况和公共记录等分别作出单项评价。
  企业融资和偿付能力评价，以企业的财务状况考核企业的整体融资能力和还款能力，由阿拉伯数字1，2，3，4，5，6，7，8，9等九个等级表示。“1”级的企业融资能力最好，“9”级企业融资能力财务状况最差。
  对于已发放的贷款，银行也有一套监控评价标准，即：信贷五级分类（现行）。
  1998年以前，中国的商业银行一直按照财政部1988年金融保险企业财务制度的要求，把贷款划分为正常、逾期、呆滞、呆账，后三类，即“一逾两呆”合称为不良贷款。这个统计口径即贷款四级分类制度。 1998年5月，商业银行开始试行中国人民银行制定的贷款风险分类指导原则，并于2002年1月开始全面实施，该指导原则将贷款风险分为五类，即正常、关注、次级、可疑和损失，简称为五级分类。
  尽管对于贷款的五级分类是在贷款发生之后进行的，这一评测结果却是可以影响企业长期信用的，从五级分类中我们可以看出，只有正常的才是银行欢迎的，只要不正常被关注或列为次级甚至出现可疑、损失，那就形成了不良记录，将会被金融机构列为不良企业，再也难得获取金融机构的信贷支持了。即使从新注册企业，法定代表人的不良记录可能仍然在案，那将是多么令人不愉快的结果。因此，了解贷款的五级分类，并使自己的借款处于正常状态，也是企业必须做到的基本条件。
  需要了解的是，银行对贷款的管理评价将来还是会有变化的。将于2006年正式实施的新巴塞尔资本协议，为各国商业银行建立和完善内部评级体系指明了方向。新协议的核心内容是内部评级法(IRB法)。
  与以主观判断为特征的贷款五级分类所不同的是，IRB法以多年的历史数据为基础，通过数理统计分析等方法，分别计算出表示贷款人和债项风险大小的绝对数量指标，并以此为基础全面开展信用风险管理。
  IRB法与五级分类一大区别就在于，IRB法把借款人风险和债项风险分开来考虑，从而避免影响借款人和债项分类结果的风险要素交叉发生作用。
  相比之下，五级分类在考虑到借款人还款能力时，还同时考虑债款的抵押和担保，难以保证更加准确地反应两类不同方面的风险。
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  2021-10-14 13:39 赵飞虎 客户经理

  应当根据借款人的领导者素质、经济实力、资金结构、履约情况、经营效益和发展前景等因素，评定借款人的信用等级。评级可由贷款人独立进行，内部掌握，也可由有权部门批准的评估机构进行。
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  2021-10-14 13:36 米大丽 客户经理

  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。
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  2021-10-14 13:33 辛培兵 客户经理

  p2p金融平台如何把控风险? 

  第一：采用专业的技术实现信息对称 p2p金融平台是典型的互联网理财产品，借贷双方也是通过网络信息的传播获得最新信息，因此采用专业的技术实现信息对称是金融平台安全的保障; 

  第二：让投资人自己承担贷款风险 p2p金融平台是连接借贷者和投资者的中介平台，为了减少自身平台的风险积累，p2p金融平台会向投资者转移风险;在整个交易过程中，p2p金融平台只是作为一个中介身份，并不参与任何资金的管理，由借贷人和投资人直接进行交易;这样的话，投资者在享受收益的同时也要承担一定的风险。

   第三：采用规范的信用风险管理 我们知道，p2p金融平台最大的风险就是来自坏账，因此为了降低坏账风险保障投资人利益，各个平台还是采用了规范的信用管理风险和严格的信用评价标准;例如互贷网，为了全面真实的审核借贷人信息，会采用线上+线下同时进行的方式，并且要求借贷者提供相应资金的抵押物，这样就为投资人的安全又上一道枷锁。

  第四：采用风险补偿方法 p2p金融平台虽然采用了向投资人转移风险的方法避免自身平台的积累风险，但同时也采用了第三方担保来对投资者进行风险补偿;除此之外，对于因为市场利率变化或者是其他因素产生的风险，p2p金融平台都会进行价格补偿。
   

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  2021-10-14 13:30 齐晓彬 客户经理

  客：p2p?没有听过哦，这是什么东西。
  p2p理财产品：所谓p2p就是即个人对个人借贷，简单地说，借款人通过在第三方中介提供的互联网平台上发布借款信息，包括金额、利息、还款方式、还款期限等，招标一个或多个资金借出者提供资金。其特点是可将社会中非常小的资金聚集起来，提高了社会闲散资金的利用率。我们这些p2p理财产品可比银行的收益高了好几倍哦，安全是绝对可靠的，你有想兴趣了解一下吗?
  客：利息那么高?你们这个没有风险么?怎么控制风险?
  p2p理财客服：我们的这个风险主要是信用风险，也就是借款人没有及时还款。但是我们在实际操作的过程中，完全可以把这个风险规避掉。第一是防范措施。首先对于借款人的进行专业严格的信用评估，包括工作生活稳定性、流动性收入、资产和负债情况、信用历史(中国银行出具的个人信用评估表)、贷款用途。达到标准后才会向您推荐，每个借款人的这些信息对您都是透明的。最重要的是要有房产抵押(质押率50%，100万的房子只能贷50万)。第二个是先行赔付机制。如果借款人逾期未及时还款，我们会在您合同到期日用公司自己的资金先赔付给您。我们来追讨，逾期的罚息也跟您没关系了。
  p2p网贷话术
  客：你们这个合法么?谁来监管你们?
  p2p理财客服：合同法第211条：“自然人之间的借款合同对支付利息没有约定或者约定不明确的，视为不支付利息。自然人之间的借款合同约定支付利息的，借款利率不得违反国家有关限制借款利率的规定。”同时最高人民法院规定民间借贷利率不得超过银行同类贷款利率的四倍(26%)，超出此限度的，超出部分的利息不予保护。显然，我们是合法的受保护的。不仅合法，政策上也是支持的。我们的债权转让协议上也是明确标注借款利息的，是具有法律效力的。 银监会和工商局监管。(目前没有专门的监管机构，但实际上受所有机构监管。证券公 司也是出来一段时间，才有专门的机构证监会来监管。国家目前在大力提倡这一方面，肯定在不久会出台一系列监管措施。)