删除历史记录
　----
相关平台红包
大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《时代下审时度势!!的思维》 精选一大数据时代下审时度势五星财富的风控思维大数据近年来因互联网和信息行业，再度跃升为炙手可热话题。数据时代降临，改变人们固有的生活模式。在行业中，大数据已然成为一项站在顶峰的指标。为提升自身企业能力，加深对大数据风控的认识与理解、提升风控效能、降低服务成本、促进行业创新规范发展，五星财富与各大数据风控领域专家积极参与互联网金融协会举办的大数据风控专题培训会，同各企业领导进行一连串风险控制方面的参透与探讨。现今社会，企业广泛利用大数据进行各项指标发展，不断开拓业务、创新运营模式。有了大数据这个概念，对消费行为判断、产品销售、营销范围及存货补给，能更高效地改善与优化。在此，五星财富副总裁乔广河表示，大数据带来大变革，其优点有四:数据体量庞大、类型多样化、价值密度低、高效便利。大数据能带给互联网金融行业进步的动力，同时也是颠覆性的存在，它能带给我们不小的挑战，倘若能相辅相成，互联网金融企业必能更高效地了解用户在各方面的需求及偏好。聚焦大数据时代下的互联网金融，以互联网技术、思维来驱动大数据，降低金融服务的交易和沟通成本，也为中小企业和大众提供。随者监管政策明朗化，风控与大数据结合对于互联网行业尤为重要，让行业愈加规范化、合法化，将为互联网金融行业迎来更安全和规、稳健发展、健康有序及公平透明环境。信用是一个极其抽象的概念，因此我们需要借助大数据的力量，从中找到规律，进而对个人或群体的信用进行一个客观的评估。面临庞大的各方压力，想在竞争激烈的环境下占有立锥之地，互联网金融企业需要更精确地定位产品，并推送给最需要的目标客体。大数据将在互联网金融领域大放异彩，这点是无庸置疑的。五星财富一直以来以严格的风控体系为平台运营的核心基础，所有业务都需要进行更严实的审核，因为身为从业人员的我们，经验和责任心是信贷安全的重要防线，同时必须合理利用大数据分析，瞄准目标客户，打造最优质的产品与服务，在互联网金融行业上扎稳脚步，将大数据的优势阐扬地淋漓尽致，让五星财富成就互联网金融行业的未来。，首选五星财富—— 五星财富为创造安全可靠的。一定坚持以监管为基础，风险控制为核心，为广用户提供国有发行的安全、回报稳定的，从而为用户实现科学与低风险、高收益的。《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选二大数据大数据风控金融机构本文分析了金融机构利用大数据技术作风险控制的优势与劣势，认为大数据风控将成为金融变革的推动器，将引发金融行业重新洗牌。提供大数据技术的公司也将出现分化，未来将根据其实力和贡献出现优胜劣汰的行业变革。本文共2398字，预计阅读时间48秒文/京东金融事业部风险管理部高级总监程建波风控是金融的核心，是指风险管理者采取各种措施和方法，降低风险事件发生的可能性以及风险事件发生后造成的损失。风控很大程度上决定了金融服务的范围与价格以及金融机构的生死。如果风控系统完善，单个企业与居民可以按照与其风险水平相称的获得贷款，所有正常偿还的能够弥补个别不良贷款的损失，金融机构得以持续运营。否则，金融机构就会面临倒闭的风险。近年来，随着信息技术和网络经济的发展，大数据风控日益流行。大数据风控是基于大数据技术进行的风控。对于大数据风控需要有正确的认识，既要看到它的优势，也要看到其面临的挑战。单纯地肯定或者单纯地否定都不可取。大数据风控的优势大数据风控无论是在采集数据的种类和数量上、数据处理的速度上，还是在最终的效果上都远超传统型风控。金融机构通过利用大数据技术完善其风控流程，可以降低成本、提高效率、改善用户体验，推动，更好地服务实体经济。首先，大数据风控利用数据，填补传统风控模式的缺口。传统风控与大数据风控的显著区别在于，前者基本上只利用传统金融数据，后者则不仅包括前者，还大量利用非传统金融数据，包括网络登录设备、网络登录地点、网络交易、网络活动等数据。随着网络经济的发展和人们生活络化，网络留存的数据越来越多。尽管这些数据和金融活动的关系有远有近，但都具有一定的价值，其分类提取和分析有助于从更全面的角度进行和。这也决定了大数据风控拥有海量的数据和复杂的模型。很多在传统风控模式下无法评估的群体，比如那些不能开具收入证明、没有、没有房产的低收入者，仍然会有网络交易与网络活动，这些数据在大数据使用者的合理使用下得到准确的区分，使得金融机构能够在风险可控的前提下有效服务这些群体，让这些群体享受以前未曾体验过的金融产品。这不仅促进社会公正，也对经济增长有正面贡献。其次，大数据风控可实现自动决策，实时审批。大数据风控实现了申请过程的电子化，可以提供7*24小时的服务。用户在提交产品使用申请之后能够马上得到结果，**减少等待时间，提升了用户体验。在自动决策、实时审批的背后，是数字技术的进步，使得大数据可以瞬间被提供，也可以瞬间被处理。其在金融服务的效率上明显优于传统风控模式下的金融服务。再次，大数据风格基于算法、模型和规则，更容易做到客观公正。在规则前面，所有人都会得到同样的待遇。起到区分作用的是数据，而不是规则。为了照顾个别人而修改规则的情况难以完全避免，但可能性相当小，因为修改规则的流程比较长、涉及面比较广。而在传统风控模式下，相关负责人的自由裁量空间比较大，如果要偏袒个别人，外界也不容易察觉。然后，大数据风控学习速度快。传统风控主要基于人工，而人的知识、能力和经验，在短期内不会有较大变化。大数据风控一般几个月就更新一次，以便充分利用最新的经验和技术。随着、等技术的发展，大数据风控的科学性、准确性会越来越高，机器打败人类的故事将会在风控领域重演。最后，对于商业银行而言，大数据风控可以更有效地进行贷中和贷后控制。商业银行传统风控模式重贷前审查，在贷中、贷后阶段则相对欠缺。大数据风控在贷中阶段能随时监控用户交易行为，发现警报后马上处理，停止相关交易，大幅降低潜在损失；在贷后阶段则可以有针对性地采取措施，提高还款率。大数据风控面临的挑战第一，总体而言，数据不足、分享不够。数据是大数据风控的血液。数据的可得性、全面性、准确性决定了大数据风控的生命力。金融机构可以在大数据风控的模型构建方面发挥主动性，也可以自己积累数据，外部数据特别是政务数据也不可或缺。但目前已有很多政务等外部数据保存在不同地方，联通不够，导致众多的信息孤岛。因此，发展大数据风控不仅需要金融机构的努力，还需要**、社会等多部门的配合。第二，易受到隐蔽化、团伙化的攻击。大数据风控的数据来源和运营过程都在线上。这既是其优势也是其弱点，为网络攻击留下可能。网络攻击可以在任何时候、任何地点发动，难以预测，隐蔽性强。一旦攻击得手，就会迅速造成巨额损失。众多不法分子在利益驱使下互相交流经验，进行分工配合，加大了采取应对手段的难度。第三，目前出现概念被滥用的现象。大数据风控要求高，难度大，既需要大量有效数据，又需要精密可靠的模型，还需要经过时间的检验。目前业内鱼龙混杂，很多公司要么缺数据，要么缺技术，要么缺实践，为避免大数据风控成为空谈，需要行业自律与监管层共同努力，避免大数据风控重蹈污名化的覆辙。大数据风控的建设在前期需要大量投资，固定成本较高，随着业务规模的增加，每笔交易的才会逐渐接近为零，这需要有实力的大数据技术公司与金融机构对大数据风控的高度重视和持续大量投入，因此并不是每家机构都能建立起真正的大数据风控，也不是每家机构都需要建立起真正的大数据风控。第四，大数据风控看重统计学上的相关性，需要不断完善。这一方面拓宽了大数据风控的数据来源，增强了大数据风控的应用性，但另一方面也面临着相关性不等于因果关系的问题。相关性可以来自偶然，也可以来自第三方因素，且随着外部环境的改变，原来的相关性可能会消失，原来的可能会失效。因此需要不断完善现有模型，并将注意力集中在具有逻辑关系的因素上面。总体而言，大数据风控既有优势，又面临挑战。总起来看，大数据风控将成为金融变革的推动器，引发金融行业重新洗牌。大数据风控方面做得好的机构，将会得到用户的青睐，获得更大的市场份额；不重视大数据风控的机构将在市场竞争中处于劣势，发展速度受到限制，甚至可能被淘汰出局。未来，行业变革的速度与力度都将是过去罕见的。本文刊发于《清华金融评论》2017年8月刊
本文系未央网作者清华金融评论发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！
《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选三据日前艾瑞咨询等机构联合发布的《中国移动报告》显示，“2013年，中国互联网交易规模达到60亿元； 2014年交易规模突破183.2亿元，增速超过200%；2015年整体市场则突破了千亿。预计未来几年，中国互联网交易规模仍将保持高速增长，到2019年可达到3.398万亿元的水平。”针对年轻人提供服务的互联网受热捧对记者表示：“移动互联时代的到来，让动动手指即可享受金融服务的奢望成为可能，全面带动了互联网消费金融市场的大爆发。然而在人人都想分一杯羹的万亿级蓝海市场面前，广大平台对于互联网的争夺也日益白热化。因为消费场景直接决定了客户群体是否优质，进而关乎服务的转化率和率。因此在消费金融领域选择与会分期、米么金服、斑马王国等优秀企业合作，主要针对年轻的互联网用户群体提供、房租分期等服务。我们认为年轻一代的消费能力和消费意愿处在不断上升的成长期，具有长远且广阔的发展空间。”互联网消费金融的市场体量确实惊人，但是若想在蓝海淘金，就必须遵守规则，对心存敬畏，永远把风控放在最重要的位置。在紫马财行CEO唐学庆看来，互联网金融企业一方面要借助大数据技术，强化线上信贷风控，稳健地挖掘；另一方面还应致力于运用互联网的信息技术优势来破解金融供需不对称等壁垒问题。的先决条件是大数据风控回溯传统体制，占主导地位的银行等金融机构受制于风控体系的局限性，消费信贷更倾向于大额的。然而，伴随“互联网+”以席卷之势催生出网购分期、房租分期等一系列创新消费场景，基于互联网的小额、分散的消费金融需求得到了彻底释放。紫马财行CEO唐学庆透露，庞大的互联网消费金融市场初露端倪便成为广大互联网金融平台争相角逐的“香饽饽”。然而，面对海量的网络用户，如何进行“大数据风控”就成为横亘在互联网金融企业面前巨大的隐形门槛。大数据风控机制的建立与完善不仅关乎平台自身金融风险的防范与控制，甚至左右着行业在洗牌、转型期的发展走向。互联网消费金融应以安全、便捷、高效为目标据了解，目前有大量企业想要在互联网消费金融领域一展拳脚，但是在我国大数据征信刚刚起步的建设阶段，互联网消费金融这一庞大的蓝海市场其实是一柄双刃剑，既方兴未艾，又危机四伏。市场上不乏打着消费旗号的企业，虚构，大肆敛财，非法吸储，在难以为继之后卷款，这样的行业现状将大数据征信体系的建立与共享提上日程，并对互联网金融平台征信数据的获取、运算和应用能力提出了极大的挑战。以国内领先的互联网平台为例，紫马财行对合作机构的行业资质、业务标准、操作规范等指标有着严格的审核标准，会分期、米么金服、斑马王国等均为消费金融细分领域的领军企业。由优秀的合作伙伴解决第一道风控问题，将债权推送给紫马财行的同时进行担保，紫马财行进行二轮风控，通过大数据风控模型结合人工审核结果快速做出决策，不仅将到最低，并且为广大消费者提供了安全、及时、便捷、高效的互联网。有理由相信，伴随征信业健康有序的发展，建立起较为成熟的信用市场经济，互联网消费金融才会迎来真正的蓝海时代，不仅能够丰富多层次金融服务体系，弥补金融弱势群体的覆盖空白，还能为的发展贡献力量。然而在此过程中，一定难免出现跑马圈地、同业厮杀的混战场面，现有互联网消费金融市场的格局也将在洗牌之后发生巨大分化，那些深耕细分领域，注重差异化竞争的互联网消费金融企业有望独占鳌头。《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选四现在提到互联网金融、Fintech，首先想到的就是大数据风控。大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于、等还在初期的，大数据风控目前已经在业界逐步普及，从这样的大企业，到交易规模比较大的，再到做、消费金融的创业公司，都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。大家都在做，对行业格局有什么影响，未来的市场格局会是什么样子？近期互金公司在大数据风控领域布局愈加频繁进入12月份不到半个月，大数据风控领域不断有新动作：12月6日， 借助大数据征信和风控，推出，推出闪电放款随借随还机制。12月8日，网发布了网易北斗系统，基于网易的数据积累和外部数据，通过网易的建模及计算能力，以及神经网络//支持向量机等技术能力，形成大数据风控体系，构建“新赋能”，开放数据与技术能力，与商业伙伴共建信用生态。12月13日，旗下的，推出阿福数据共享、致诚通用评分、阿福反欺诈决策引擎、授权数据抓取、阿福信用速查等产品和服务，向行业输出数据产品及服务，为商业伙伴提供大数据风控能力。此外，一直以做大额著称的面临转型压力，其董事长最近也表示，随着的出台，限额让的生存空间受限制，今后将重点关注顾，金融IT等金融科技，金融大数据解决方案等。由此可见，现在互金行业一个重要的趋势是，有向普惠金融、服务转型需要的公司，与拥有数据资源的公司，都在努力向大数据风控领域布局。对于前者而言，大数据风控是做小额融资标的的必备工具；对于后者而言，大数据风控可以提供将数据和技术进行变现的途径。另外，可以看到，大数据风控系统的开放也已经成为趋势。大公司与互金创业企业都在做大数据风控，但商业策略有所不同以上大数据领域的新动作是互金公司发力大数据风控的缩影。近年以来，互金公司对大数据风控的布局热情满满，从大公司到创业企业，都在大数据风控上下功夫。大公司纷纷做大数据风控技术输出在大公司方面，一个共同特征是，都在开发自己的数据体系，利用技术打造风控能力，且将这种能力开放给业界。旗下称，利用梯度提升、随机森林、神经网络、分群调整技术、增量学习技术等在内的机器学习算法，可以为缺少信贷记录的人群做出客观的信用评价。芝麻信用已通过商家自助服务平台全面开放能力，帮助行业提升风控水平；形成了由多种大数据机器学习模型构成的弱分类组合预测模型，借助随机森林、lasso 回归等算法，参考数千个预测变量，借此评估用户的还款意愿和还款能力。京东称，正在构建开放生态，开放技术、产品能力，为传统金融机构赋能，帮助其降低成本提高效率。腾讯旗下的陆续建立了客户分群授信、社交评分、信用评分、商户授信管理、欺诈侦测等系列模型。微众银行也在做技术输出，推进同业合作，帮助合作伙伴构建移动互联网金融服务能力；将自己定位为科技金融公司，以大数据技术为发力点，通过人工智能、用户画像、精准建模等技术，扩大征信范围，并对外开放技术能力；刚刚推出大数据风控系统的网易金融也主打开放性，为金融机构面向中小微企业和个人的融资服务提供获客、征信、授信、管理和催收等服务，并输出营销、客服等解决方案。可以看到，大公司基本都选择将自己的数据和技术产品化，开放给合作伙伴。创业企业大数据风控发展模式不尽相同已经形成较大规模的互金创业公司也基本都有自己的大数据风控体系，一些企业也在做技术能力输出。统计显示，已经完成的互金企业中，大部分都着重通过大数据、人工智能等技术加强风控、获客、环节。例如，量化派基于hadoop spark，搭建了大数据机器学习架构，能够离线对历史千万申请用户数据进行挖掘，来对用户进行处理；形成了人机结合管控的“51大数据智能风控体系”，包括爬虫技术、反欺诈技术等；推出了“天机”大数据风控系统，包含一组模型，会根据身份认证，还款意愿和还款能力三大维度，给申请贷款的用户进行信用评分。这三家企业以及品钛集团旗下的等也都在做大数据技术能力的输出，向业界开放能力。交易规模较大的网贷公司也大多构建了大数据风控体系，相比之下，网贷公司的大数据风控技术目前以服务自己的为主，对外开放的案例并不多。由此可见，在互金领域，从BATJ这样的大企业，到创业企业，都努力发展大数据风控技术，以构建提供务的能力，一句话总结，没有大数据风控，就没有真正的普惠金融。预计在未来，可能每家做借贷类的互金公司都需要有自己的一套大数据风控体系，同时，有数据与技术优势的企业也会进一步向业界开放能力。市场上也会存在类似Zestfinance这样的大数据征信公司向业界提供技术风控能力。大数据风控面临的质疑很多，为什么互金公司都在做？尽管针对大数据风控的有效性有很多质疑，但互金业界都这么看重大数据风控，原因在于，虽然技术还不一定成熟，国内数据资源也不够开放，但，大数据风控似乎是必由之路。互联网金融本质上是普惠金融，为传统金融机构所服务不了的小微企业和普通人群提供金融服务，而传统金融之所以服务不了这部分群体，就在于这部分群体缺少传统风控手段下必备的条件，如抵押品、高额的银行流水等。而且传统金融的风控是线下人力操作的风控，能服务的人群有限，成本也高。互联网金融之所以有可能解决这些难题，在于大数据时代的来临，、企业的各类活动都移至线上并产生大量线上数据，用这些数据进行分析，可以形成不同维度来判断借款人和企业的信用状况。大数据技术正在成为的必备工具，也正是因为这样，**小小的互金企业都在做大数据风控技术，提升自己的竞争力。目前的技术还存在很多不足，但预期未来其功效会越来越好。围绕大数据风控构建商业模式构建一个大数据风控不是目的，目的在于通过大数据风控来推进业务，从而拓展营收与利润。目前围绕大数据风控的商业模式主要有两种，即直接放贷模式与。平台依大数据风控技术直接发放贷款，就是直接放贷模式，盈利主要来自于净息差。这样平台的盈利能力取决于放贷规模以及水平，放贷规模大，低，就有可能获得更高的收益。网贷公司大部分是这样的模式。模式是平台本身不放贷，通过向其他企业输出风控技术来获取服务费或返佣。这样收益主要来自合作企业的交易规模，平台不会从利差中获利。很多开放技术能力的公司都是这种模式。目前，在技术与数据方面有优势的基本都采取直接放贷与助贷两种兼用的模式，即自己也做资产端，直接放贷，同时也向外界开放技术能力，帮助合作企业放贷。究其原因，资产端的项目开拓尤其是优质资产的寻找并不容易，通过开放风控能力可以在不影响自己的资产端的前提下，进一步扩大营收来源。目前蚂蚁金服、腾讯、京东金融、百度金融、网易金融等都是如此。而中小互金企业一方面自己做大数据风控，一方面也与大企业合作来补充数据源，从而增强风控能力。未来行业会演绎怎样的格局？目前做大数据风控的公司可以分为两派，一派是在数据或技术方面有优势的大型企业，一派是近些年在竞争中兴起的互金创业公司。大家都在做比较类似的事情，未来行业会有怎样的格局？可以从数据资源、技术能力、商业模式构建等方面做一个比较。数据在数据方面，大型企业有数据方面的巨大积累，量级是创业企业所不能比的，数据类型丰富，判断用户的维度也比较广泛。不同企业之间的数据类型业不尽相同。阿里和京东在电商数据方面有优势，阿里这些年通过大量收购，也积累了用户在娱乐、搜索、地理位置、生活服务等方面的数据；百度在搜索数据方面有优势，同时通过旗下多种应用也积累了用户在贴吧、地图、外卖等方面形成的数据；腾讯最大优势在于社交领域，拥有海量社交数据，同时在新闻、娱乐等内容的分发方面也有不少数据积累，在各类工具应用（应用商店、信息安全应用等）上也有大量用户数据；网易数据类型也比较丰富，有社交网络数据，即用户的评论信息，有网易严选、考拉海购方面的电商数据，有用户在游戏方式的消费数据，有用户在邮箱、词典等工具上的使用数据；以上都是互联网企业。相比之下，也在开放金融技术的宜信的数据主要集中在金融领域，官方资料显示，其信用共享平台加入了线上线下1200万条借贷数据，以及40万个风险名单，并结合了共享机构的借贷数据。不过，对于大企业而言，大量庞杂的数据，其开发的难度也会比较大，对数据的整合过程是一个比较庞大的系统工程，另外很多数据类型与信用状况相关度较弱，这就会考验数据挖掘能力。创业企业需要自己在业务拓展中逐步去积累自己的数据体系，并通过引入大量第三方数据来增加数据维度，过程相对来说更艰辛，不过在放贷过程中形成的数据体系，与信用强相关，对于模型的优化帮助比较大，随着创业公司业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。在数据上，创业企业优势不及大企业，但并非没有机会。技术技术实力方面很难量化，也没有很公允的标准来评判各家公司在技术上孰优孰劣。相对来说，大企业财力更雄厚，可以招募到比较优秀的技术人员，技术体系也会比较系统、全面；创业公司则可以靠股权、、发展前景等来吸引优秀的技术人员，且创业公司普遍战斗力强，技术开发往往更聚焦、更迅速。商业模式构建在大数据风控的商业模式构建方面，创业公司生存压力大，相对来说在资产端的开拓上更为进取，目前网贷交易规模超过300亿元的创业公司已经逾10家，创业企业更偏向于将自身资产端拓展与大数据技术相结合，在模式上表现为直接贷款为主，少量；大企业在数据和技术上有优势，在资产端的拓展上更注重安全，目前大公司的金融服务，除了有消费场景的蚂蚁金服和京东金融，其他企业交易规模普遍不大。大企业更倾向于依托技术和数据来开放能力，打造生态。很多大企业都是直接放贷与助贷并重的模式。行业或会形成若干个比较大的大数据风控生态圈未来一段时间这样的格局或会继续延续，即大企业在做资产端的同时，也将自己的大数据风控体系开放出来，帮助互金创业企业、传统金融机构等来提升风控能力，自己也可以扩大收入来源，壮大生态圈；创业企业在形成自己的大数据风控体系的同时，也接入大企业的风控体系，助力资产端的拓展。大企业一个不容忽视的优势是，在技术输出的过程中，不仅获得一定收入，也会获得商业伙伴的部分数据，包括信贷、借款人等方面的信息，使自己的数据规模越来越大，优势越来越明显。未来的普惠子，或许会形成若干个比较大的、以少数大企业为中心的大数据风控生态圈，大企业掌握比较多的数据资源，将数据与技术开放，帮助生态圈内接入的金融机构、互金企业打造风控体系，发展资产端。关注微信公众号虎嗅网（hu**u_com），定时推送，福利互动精彩多《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选五互联网金融火了，大数据风控也火了。于是，不断地有公司跳出来说自己要做大数据，为互联网金融企业提供大数据风控。那么，这些公司手里面掌握着怎样的数据呢？数据量有多大呢？ 自己没有核心数据做大数据？ 很多号称做大数据的公司，其实自己并没有任何的核心数据。他们所谓的大数据，无非是通过技术手段，从网上抓取的一些数据，就变为自己的核心数据，成为可以做大数据风控的依据了。但是，这样的数据，其真实程度有多少呢？我们都知道，互联网发展到今天，已经发展到一个非常成熟的时代，任何公司对自己的数据安全都是异常谨慎的。每个公司都将自己的核心数据视若珍宝，任何的核心数据都是不会主动让任何第三方抓取的，通过层层堡垒，将其保护起来。因而，通过技术手段抓取到的数据，是很难抓取到最核心的数据的，核心数据的缺失，抓取再大的数据量也是不可靠的。 没有数据量大数据风控又从何谈起？ 除了第三方公司提供大数据，内有些平台也在做大数据风控。这些平台自建风控模型，通过用户的社交账号信息、学历、星座等等指标进行信用评估，以形成信用报告。但这样的数据模型还是会面临一个问题——收集到的数据量是否足够大？2000年以后，互联网已经深入到了我们生活的方方面面，我们已经在互联网上有了足够的信息留存，通过这些数据基本就能够对一个人进行全面的评估与分析。但是这样的数据一定是巨大与繁杂的，不是哪家企业想分析就能够做得了的。况且互联网的信息，特别是社交类信息，其真实性起码应该可以打个八折吧！ 什么样的数据才是最可靠的呢？ 深耕互联网行业的巨头，其手中掌握的数据，才有一定的参考价值。阿里通过十几年的发展，掌握了大量网购人士和电商从业者的相关交易数据，凭借这些数据，推出了自己的大数据征信：芝麻信用；而腾讯作为另一巨头，掌握着大量的社交信息相关数据，随着微信的越来越全面，微信支付的普及，也即将推出自己的大数据征信。当然，阿里手里掌握的数据和腾讯有所不同。 基于自身领域的不同，阿里掌握着电商平台的交易数据，月，流水一清二楚。这样，阿里能够运用其掌握的数据，对电商平台进行大数据风控，评估其还款能力，解决还款能力的评估的环节；而腾讯基于其及时通讯软件，能够抓取的更多的是社交数据：地区、年龄、性别、社交关系、学历、关注领域……腾讯基于自己的大数据分析之后，更多的可能就是解决还款意愿的评估。 阿里和腾讯分别解决了还款能力和还款意愿方面的评估，两者都是最核心的风控要素。这样的数据评估对网贷行业的风控促进意义非凡。 真正的大数据风控会给网贷行业带来什么样的改变呢？ 07年进入中国，并在13年开始爆发。行业发展到现在，越来越多的传统金融企业转型做互联网金融，整个行业是如火如荼。但是，举目望去，在中国落地，已经是变异了的p2p。很多平台都是线上有个网站，而借款端的业务严重依赖于线下，风控更是离不开线下。这样导致的结果就是平台规模越大，风控的压力越大。严重依赖于风控人员的个人经验，这样就导致平台除了面对业务的风控压力外，还需要面对风控人员的。但风控要都交给系统来做又会如何呢？其前提条件是，要有足够的数据。数据从何而来？电商界！ 今年伊始，华南一知名的电商企业以6000万注资了深圳某P2P网贷平台。电商涉足网贷，已经真实发生了。电商做p2p，依靠电商领域能够获取到的核心数据，建立大数据模型，利用大数据进行风控，从而抛弃繁重的线下，这样才能实现互联网金融的使命：便捷、高效。 大数据风控真正的实现还有很长一段路要走 国内最早涉足P2P网贷的，虽然有自己基于大数据的风控模型，但是综合来看，其风控在业内的口碑也不见得很好。而多赢电商虽然进入了p2p网贷领域，但其注资的平台，目前做的还是传统的，其采用的依然是传统的线下风控模式，在短期内也很难利用大数据进行风控。但是长期看来，并不排除多赢进来后，其平台结合电商资源，进行业务创新，在借款端推出电商供应链相关业务，又或者是基于自身的核心数据，加上与阿里、腾讯这样有实力第三方的征信服务商合作，真正做到大数据风控，实现互联网金融的便捷、高效。但无论如何，要实现大数据风控，都还要走一段很长的路。
（本文为作者向imoney独家供稿，未经imoney同意，严谨转载。更多精彩内容请关注imoney微信公号，ID：myimoney。）《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选六原标题：郑志伟：风控能力就是核心竞争互联网金融的快速发展悄然改变着人们的生活，大数据风控的出现更是让如虎添翼。关于大数据风控带来的变化究竟是好还是坏，即使是业内人士，目前也是各执一词。支持的一派认为它成本低廉、效率较高，值得大范围内推广，而反对一方则认为大数据风控系统尚待完善，技术漏洞的无法避免会带来难以挽回的损失。两种观点各有所长、难辨雌雄的当下，我们能够确认的是，大数据风控支撑的互联网金融时代俨然来到。近日，某互联网金融公司高管郑志伟先生接受了在线的专访，作为互联网金融行业的优秀人士，就大数据风控在互联网金融中的发展，以及大数据风控模型的建立发表了一些看法和意见。以下为采访实录：记者：郑先生你好，作为从事了多年互联网金融领域的杰出人员，您认为互联网金融和大数据风控的关系是怎样的?郑志伟先生：对于互联网金融而言，风险控制的能力就是核心的竞争力。而风险控制不是空穴来风，而是长时间数据积累之后的一个判断。数据是什么?企业、客户的特征、需求;市场的运行法则;金融项目与所有主体的匹配性，这些构成了数据，数据的范围够大、内容够多，就成了大数据。这么大的数据怎么掌控?显然人工计算的时间成本过于高昂，计算机在这里就要取代人们的工作，计算机计算出来的结果，反馈到互联网金融，互联网金融依此提高自己的风险控制能力，这样一来，就在互联网金融和大数据之间形成了一个闭路环，谁也离不开谁，两个人在一起才能发展的空间才能更大。所以有人将互联网金融和大数据的结合比喻成为“天作之合”，是非常形象的。记者：我们知道大数据这个词最早发源于美国，我国近十几年互联网发展迅速，大数据的引入也有了用武之地，随之而来的一系列围绕大数据衍生的词汇中，大数据风控是最引人瞩目的，但究竟什么是大数据风控呢?郑志伟先生：大数据风控的确是近年来风靡互联网的一个词汇，有人把它看作是一连串的数据集合，有人把它看作是互联网金融的衍生品。我个人认为大数据风控是一种适应于整个时代，也必然会出现的创新管理方式。这个创新里面包含了风险的管理，也包括了信用的管理。随着我国越来越完善，大数据风控实际上从另一个侧面验证了征信对于个人和社会的重要性。它的核心理念是通过大数据核心算法和信用模型，在收集各种维度数据基础上，结合互联网化评分和信用管理模型，最终达到风险控制的目的。国家鼓励小微企业的建立，这些小微企业中就包括了小额借贷金融企业，在它们初期发展阶段中，所有的信息与数据基本上都需要人工完成，如果说这项工作还有余力完成，那么在利用数据作统计分析的过程中，则显得力不从心。怎么办?外包---成本太高，效率太低，风险太高，质量太低。这时候大数据出现了，小微企业的工作人员凭借大数据做风控，既降低了成本，也优化了服务。事半功倍，国家是极为提倡的。所以我们现在看到市场上互联网金融企业借助大数据风控的力量，以及本身互联网的高效性和爆发性使他们能以较低的成本、较短的时间，积累大量的用户数据，为分析建模提供足够的样本量。这种大样本量、多维度、非结构化的数据非常适合各类大数据分析处理和机器学习技术的运用。记者：听您的描述，大数据风控的到来掀开了一个全新的经济社会，那么具体来说大数据风控能解决什么问题?郑志伟先生：首先是有效的提高了审核的效率。传统的风控审核，申请人需要花费大量的时间、力气证明自己的实力和信誉，调查审核机构也是费时费力，最后的结果往往还不如人意。引入大数据风控技术进行分析后，多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，极大地提高审核的效率和准确性。其次，互联网开放多元的环境致使恶意欺诈的数量也增加了。他们一般不会采用真实身份借款，身份真实性识别是反欺诈的核心。身份证、、姓名、手机号四要素如果无误，欺诈概率就比其他群体降低很多。通过大数据储存用户与各种ID对应的数据库，在用户进行借贷时进行身份匹配，能够及时辨别潜在的欺诈嫌疑用户。这些数据库包括：姓名、身份证号的实名ID，手机号、地址、等准实名ID，QQ号、微博号、设备指纹(PC或手机硬件设备编号)等的匿名ID……可以说一个人在社会上学习、工作、生存、生活的所有密码性信息都被囊入其中，这就使得恶意欺诈的概率几近没有。再有，征信系统的开放最终会促使信用体系成为人们的另一张隐性身份证。信用包括了还款能力(经济实力)与还款意愿(道德风险)两部分。大部分用户并非在申请阶段就有了恶意拖欠的用意，这就考验借款人对信用风险的判断，而行为数据挖掘是的核心。要预测借款人的信用风险，更多地需要依赖于分析海量用户的行为数据，从中挖掘出可以多次复用的规律。这可比肉眼查证的准确率要高多了。比如，坐过商务仓的客户违约率较低;在本地生活方面花钱越多的人违约率越低;访问天数越多，违约率风险越低;同一手机号使用九年以上的用户违约率较低;而三四线城市打游戏花钱较多的人违约率比较高等等……这些看似生活中的小事，毫无关联，但就是这些点点滴滴组成了一个人最终的信用体系。从银行的角度来看，大数据风控会在贷中、贷后都发生重要作用。例如贷中管理，就可以通过及时监测借款人信用的变化、的新增、流水的异动、联系状态的异常等数据，提前的、自动化的识别风险，效率远高于人工、准确率也远高于人工。传统的恶意金融拖欠中，70%-80%的是因为债务人失联导致，但是大数据就像一张无形的网，所有的人都在网里，基本上不存在失联的机会，无论是通过关联匿名ID、还是联系家人朋友追回欠债，大数据从能在网上找到恶意拖欠人的“蛛丝马迹”，从而顺藤摸瓜，解决不良资产，从宏观上来说，这也是为国家降低损失，保护老百姓的利益。返回搜狐，查看更多责任编辑：《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选七站在风口上，猪都会飞 ，看似玩笑的一句话因布斯而火了起来。当下随着FinTech的大热，使得 大数据风控 俨然风口下的猪一样备受追捧，大数据风控几乎成为每个互联网金融平台的 标配 ，貌似如果没有大数据风控作为支撑，都不好意思承认自己是互联网金融企业。不可否认，大数据风控作为智能化的风控模型在预防欺诈行为的发生方面居功至伟。但随着行业深究， 互联网金融风控还是要回归传统金融风控本质 的观点得到越来越多人士的认同。进驻式风控正是基于传统金融风控基础创新而来的新型风控模型，它将传统金融的严谨风控流程与互联网用户对投资项目安全的关注点做了有效结合，助推P2P网贷风控回归传统。据我所知， 进驻式风控 是率先提出的新型风控模型，和P2P网贷行业的其他风控模型有哪些不同之处呢?荣幸科技副总裁胡娉女士表示： 进驻式风控是P2P网贷平台派遣自身风控人员入驻实体企业，与实体企业风控人员一起对项目进行风险评估、审核，将传统金融风控经验与垂直行业风控技术相结合形成专属风控模型。在大数据时代背景下，喊出 互联网金融风控应回归传统 的口号并付诸于行动确实需要很大的勇气，华融道是基于什么角度出发来探索进驻式风控模型的呢? 面对记者的提问，胡娉女士详细讲述华融道理财在进驻式风控模型构建的初衷与进程。正如你刚刚所言，如今是大数据时代，也不可否认大数据风控对于互联网金融行业风险行为的预防、把控发挥极大作用。但对于绝大多数P2P网贷平台来讲，不具备构建符合自身体系的大数据模型、系统能力，很多平台宣传的大数据风控仅仅停留在表面。其二，目前非结构性数据在互联网金融尤其在信贷风险控制领域应用上基本上关联度不是很高，比如Lending Club曾经想用社交网站Facebook推测一名借贷者的还款意愿但未成功，最终又回归到了传统金融的风控方式上。第三，华融道理财的风控团队主要来自在传统金融领域从业经验丰富的成员组成，在传统金融风控领域具有极高的专业素养和知识架构。大数据风控的一些不足和我们在传统金融风控领域的经验是华融道理财搭建进驻式风控系统的动力所在，我们也希望对华融道进驻式风控模型搭建的过程中能够带给行业一些改变。 胡娉女士表示道。在谈到华融道进驻式风控的模型搭建的进展时，胡娉女士表示： 华融道进驻式风控当前在行业运作的比较成熟，通过制定严格的审核标准来选择优质的融资租赁企业作为平台项目推荐企业，派遣平台风控专员和平台项目推荐企业(融资租赁企业)风控人员，长期入驻项目企业(借款方)实地探访，通过 企业+项目 相结合的进驻式风控模型对借款方风控实现了专业化、垂直化、差异化、数据化和精准化。据记者了解到：进驻式风控模式主要针对并适用于行业特性明显的机构类中小微项目，如融资租赁、租金等领域，个人消费类金融目前使用不多。相信随着行业深入，互联网金融风控未来或出现革命性变革。但互联网金融风控还是要回归传统金融风控本质，毕竟互联网金融机构利用当前存在的风控资源能力相较传统金融机构还较弱，因此进驻式风控作为P2P网贷行业一种新型的风控模型是符合市场经济发展规律。未来相信会被更多的P2P网贷平台加入到进驻式风控系统的研究中来，但在进驻式风控模型探索的道路上，华融道理财已经走在了前列。(编辑：yanqi) 关键字： 华融 传统《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选八10月24日起，央行宣布正式，以进一步降低社会。多位互联网金融行业人士认为，从长期来看，此轮“双降”后，互联网金融走低将成趋势，未来行业内竞争格局或将产生变化，争夺重心或将从高收益竞争转向安全大战。　　互联网金融安全大战不是游击战，而是长久战　　此前，一篇《今年以来677家互联网金融平台跑路》的文章在网络中流传，据悉，文中还详细列出了677家网互联网金融企业的名称。这些，多数于2014年或2015年成立，注册资本金多在1000万元左右，超过5000万元的平台仅有几家。一夜跑路，万家难眠。　　金融的核心是风控。的发展潜力众所周知，然而其信用记录缺失、授信难的特点，令众多金融服务者望而却步。针对这一难题，达飞金控自主研发了星云大数据风控系统，将利用云端大数据解决“风控+授信”的难题。　　达飞金控坚信，技术创新是解决一切金融难题的基石。通过持续的创新与研发投入，达飞金控打造了拥有自主知识产权的星云大数据风控系统，结合自己研发的模型和算法，建立了一套独有的风控评估体系，可以为金融公司提供反欺诈、征信和催收服务。　　大数据越精准，风控能力就越强　　所谓互联网金融风控，其实就是对数据的分析，这些数据越精准，风控能力就越强。业内人士认为，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源，比如电商大数据、信用卡大数据、社交网站大数据、大数据、大数据以及生活服务类大数据等。　　星云大数据风控系统通过大数据分析，以自有技术手段和数据积累，建立了可为特定客户人群进行的分析体系。利用该体系，可以对目标用户的行为习惯、生活习惯、消费习惯进行分析，并据此进行信用授权。目前，星云大数据风控系统已实现从申请到借贷最多60分钟完成，90%的申请全自动化审批，在极大提升放贷效率的同时，更控制了风险率。　　除此之外，自动信审和人工信审的整合优势也被星云大数据风控系统充分应用到了风险控制方面，通过自动、人工相结合，数据整合、大数据分析的方式来防范金融风险。自动信审方面，主要通过来自数据服务商合作、独立整合的客户数据等进行信息的交叉核对，实现信审自动化。而针对特殊情况，则利用人工信审的方式，通过用户的访谈沟通，来进行信息的二次核对。自动信审和人工信审的双重保障，保证了用户信息的精准性和可追踪性，提升用户的同时，有效降低了系统平台的风险。　　互联网金融行业“裸奔”状态早该结束　　目前，星云大数据风控系统已经在多款中得到应用，正服务上百万用户，累计审核借款总额超过110亿元。　　作为一家，达飞金控诞生于深圳前海。作为中国改革开放的前沿阵地，深圳一直以来都是国内民间金融业最为繁荣和发达的地区。未来，达飞金控将凭借前海的区位优势和政策优势，继续专注于技术的创新，进一步完善星云大数据风控系统，为普惠金融的实现贡献自己的力量。　　央行等十部委联合发布的《》正式宣告互联网金融结束“裸奔”，这是行业发展“物竞天择”的必然归属，不规范、道德缺失的企业将被自然淘汰。在这一过程中，互联网金融平台需不断创新和提升自身风控能力，诚信为本，务实求存，只有这样才能够真正持续发展，最终实现普惠金融的愿景。《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选九名家 原创 专业 新锐风险控制是金融领域必不可少的一环。近些年，为了实现更精准、更高效的风控，金融机构纷纷引进了大数据技术。然而，大数据风控并非十全十美，其尚存数据孤岛、数据低质等有效性不足问题。那么，大数据+区块链，是否真的能在风险控制领域擦出不一样的火花？引言金融业的核心在于风险控制（以下简称风控）。随着金融业的快速发展，其风险问题也愈发严峻。用个人经验预判风险的传统风控模式，已经不能完全满足新时代的风险管理需求。伴随着大数据技术的日益普及和风险管理中对数据资产的重视，大数据风控应运而生。然而，大数据风控真的有效吗？大数据风控美中不足众所周知，大数据风控是指利用大数据技术对交易过程中的海量数据进行量化分析，进而更好地进行风险识别和风险管理。大数据风控的核心原则是小额和分散，即预防资金相关者过度集中。小额的设计原则主要是针对海量数据构成的统计样本，尽量避免出现统计学中的“小样本偏差”。分散的设计原则主要是通过分析借款主体的人口属性、商业属性、行为属性和社交属性等数据来建立大数据风控模型。基于大数据的风险控制，突破了传统风险控制模式的局限，在利用更充分的数据的同时降低了人为偏差，是金融机构创新传统金融风控模式的变革利器。应用大数据技术不仅可以提高风险控制的效率，还能节约风控过程中的管理成本。然而，大数据风控并不完美，首先，大数据风控技术无法解决数据孤岛问题，即数据的开放和共享问题。目前，**、银行、券商、互联网企业和第三方征信公司掌握的信息难以在短时间内互联互通，从而形成一个个信息孤岛。当交易在不同金融机构之间进行时，数据孤岛导致了信息的不对称、不透明，带来了大量的多头债务风险和欺诈风险。金行业若想利用大数据风控技术提升风控水平，就必须打破数据孤岛，解决和信息获取不及时的问题。其次，数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据风控的质量，特别是来源于互联网的半结构化和非结构化数据，其真实性和利用价值很低。举例来说，在美国，Lending club和Facebook曾经合作获取并利用社交数据；在中国，宜信也曾大费周章地采集借款人的社交数据，以期实现对借款人信用的全面评定。但是两者得出的结论如出一辙，由于社交网络中的数据主观随意性很强，这些在网上提取的社交数据根本不具有利用价值或者利用价值十分低，错误率高达50%。电商平台上的交易数据也由于一些现象而失真。这些信息的收集与利用就如同垃圾的运进运出，几乎没有任何意义。基于这些低质数据的风控效果也　会大打折扣。最后，大数据风控过程中存在数据泄漏问题。近年来，数据泄漏风险事件屡见报端。日，汇丰银行大量秘密银行账户文件被曝光，显示其瑞士分支帮助富有客户逃税，隐瞒数百万，提取难以追踪的现金，并向客户提供如何在本国避税的建议等。这些文件覆盖的时间为2005年至2007年，涉及约3万个账户，这些账户总计持有约1200亿美元资产，堪称史上最大规模银行泄密。Verizon发布的全球调研报告《Data Breach Investigations Report 2015》显示，2015年网络安全事件共有79790起，确认的数据泄露事件超过2千个(2122个)。这些都降低了大数据风控的有效性和应用价值。区块链能否解救大数据风控？2008年11月，一位名叫（Satoshi Nakamoto）的加密爱好者首次提出了。是一个的分布式数据库，这种去中心化、开放自治、匿名不可篡改的数据结构特性使其一出现就迅速取得大量关注。区块链的出现，也在一定程度上解决了大数据风控有效性不足的问题。于中，，而记录这种货币发行与交易的“账本”。为了不涉及被信任的第三方，这个“账本”需要保证交易双方能够相互信任，且保证全部交易信息公开透明，自动传达给交易双方。因此，这个“账本”必须是共享、自治和不可随意更改的。用专业的说法就是，要有去中心化、开放自治和匿名不可篡改的特性。区块链的四大核心技术实现了这些特性：（1）分布式记账、分布式传播、分布式存储，保证了系统内的数据存储、交易验证、信息传输全部都是去中心化的；（2）通过时间戳（区块（完整历史）+链（完全验证）=时间戳）来记账，形成了一个不可篡改、不可伪造的数据库；（3）所有权的信任是“算法式信任”，非对称加密算法保障交易数据的可信；（4）实现了可编程的，使系统可能去处理一些无法预见到的交易模式。、开放自治、匿名不可篡改的特性使其应用场景迅速扩张，从最初的数字货币，到证券交易结算、会计审计等涉及合约审核的金融领域，再到**、医疗等公共领域，解决了现实世界中存在的诸多技术壁垒。具体来说，近两年构建了称之为“四大发明”的大数据模型体系：司南-风险管理模型系统、火药-量化运营模型体系、活字-用户画像模型体系、造纸-大数据征信模型体系。毋庸置疑，与传统风控体系比较，依托于大数据技术的“四大发明”的风控体系能够更加精准识别及遏制套现行为，目前为止已经为1亿用户完成了信用评估。然而，大数据风控体系仍然无法解决其数据源上存在的问题。无独有偶，将于大数据风控体系，可以有效解决大数据风控数据孤岛、数据低质和数据泄露等数据源问题。影响大数据风控有效性的关键因素，是数据库的维护成本和信息传递效率。而单从数据的角度来看，区块链是一个由所有参与者共同记录（而不是中心化机构单独记录）信息、由所有参与记录的节点共同存储（而不是存储在中心化机构中）并且不可随意篡改的数据库。在这个中，每个用户节点都拥有整个数据库的完整拷贝，并且当某个用户节点要对数据库写入数据时，它需要向广播这些数据，以便其余用户节点对这些数据进行验证审核操作。只有全网共同验证和认可后，数据才能写入区块链，并且一旦数据写入区块链后，就不能随意修改或删除。这样一个技术构建的数据库，对于大数据风控有效性的提高有重要意义。首先，区块链去中心化、开放自治的特征可有效解决大数据风控的数据孤岛问题，使得信息公开透明地传递给所有金融市场参与者。设想以下情况：一位客户同时向A银行和B银行各申请一百万的，但其房屋价值只有一百万。如果两家银行加入了同一区块链，就能即时辨别出客户的交易行为和风险，避免放贷总额超过抵押值。除了交易主体外，监管部门也可以作为一个用户节点，实时监控其他用户节点的交易信息，防范风险事件的发生，无需再等到事后申报。利用区块链中全部数据链条进行预测和分析，监管部门可以及时发现和预防可能存在的，从而更好地维护金融市场秩序和提高金融市场效率。可见，区块链去中心化的特征，可以消除大数据风控中的信息孤岛，通过信息共享完善风险控制。其次，区块链的分布式数据库可改善大数据风控数据质量不佳的问题。使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决。在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储，每个节点都可以参与数据检查并共同为数据作证，这提高了数据的真实性。而由于没有中心机构，单个节点不能随意进行数据增减或更改，从而降低了单一节点制造错误数据的可能性。举例来说，在银行或交易平台内部建立，一位客户构成一个节点，一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储，降低操作风险；另一方面，卖方单方面的刷单行为可以通过买方的验证得到遏制，从而保证数据的真实有效。伪造的数据若想通过络的验证，必须掌握该私有链中超过50%的计算能力，当节点足够多的时候，该私有链的控制成本急剧上升。另外，区块链中每个节点都有完整的数据副本，只有当整个发生宕机时数据才会丢失，并且数据记录一旦写入就不能修改。因此，区块链具备公开、透明和安全的特点，可以从源头上提高数据质量，增强数据的检验能力。最后，区块链可以防范数据泄漏问题。由于库是一个去中心化的数据库，任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，，从而加强了对数据泄漏的监控。另外，区块链中节点的关键身份信息以私钥形式存在，用于交易过程中的签名确认。私钥只有信息拥有者才知道，就算其他信息被泄漏出去，只要私钥没有泄漏，这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配，从而失去利用价值。对于来自数据库外部的攻击，黑客必须要掌握50%以上的算力才能确保攻破区块链，节点数量越多，所需的算力也就越大，当节点数达到一定规模时，进行一次这样的攻击所花费的成本是巨大的。因此，通过区块链对信息存储进行加密，保证数据安全，防范大数据风控中可能出现的数据泄露问题，是区块链的重要应用之一。大数据风控+区块链，未来在哪里？BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测，和普及将成为2016年金融业的最大趋势。那么，成为大数据风控的助推器吗？笔者认为，“区块链+大数据风控”的发展前景是广阔的，但不是一蹴而就的。随着以及资金和人力的持入，区块链会与大数据技术跨界融合，对风控领域现存问题提出更合理更高效的解决方案。区块链的身份验证和加密技术也将在大数据风控中发挥作用。区块链采用非对称加密，在信息传递过程中，用公钥（公开全网可见）对交易信息加密，被加密过的信息只有拥有相应私钥（只有交易发起者才知道）的人才能够解密；在身份验证时，用私钥对信息签名，用公钥验证签名者的身份（公钥不能解出私钥，但能验证私钥）。与此同时，利用大数据技术从数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛选等，以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准确度。过去几年，在金融活动的合约审查及执行过程中，人为的操作风险和道德风险一直是大数据风控难以解决的问题之一。大数据风控主要针对客户端，对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面，大数据风控技术显得捉襟见肘。2009年初，术的出现，使智能合约系统成为可能。基于的特点，可将合约指令嵌入到区块链中，有效弱化中心系统在数据监控和验证中的作用，并消除人为操作因素可能引发的风险。金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统，使合约的合规检查自动化。区块链技术作为一种特定的数据库技术，将与大数据风控技术实现优势互补，进而构建全新的数据组织方式。笔者相信，在不久的将来，两项技术的跨界融合将会上升到公司级和国家层的治理层面，从而带领我们进入强信任背书的大数据时代。- End -- 如果喜欢，请分享给您的朋友吧 -让我们一起在这里，关注大数据金融...【版权保护声明：大数据金融杂志选发有优质传播价值的内容，并极其尊重优质原创内容版权，如所选内容影响到您的权益，请联系我们删除。】近期金融资讯播报：1. 山东：互金入征信 严打近日，山东省人民**公开发布《关于的实施意见》。《普惠金融意见》提出，未来要鼓励开发性创新与其他金融机构合作方式，降低成本。加快组建，促进发展，激发消费潜力，促进消费升级。鼓励社会资本在县域发起设立、、典当企业等机构，增强资本实力，找准市场定位，发挥小额、分散、便捷优势，提升普惠金融服务能力。在规范“互联网+”普惠金融金融方面，规范发展互联网金融组织，明确行业准入标准和从业行为规范，落实制度，提高普惠金融服务水平，降低和道德风险。组建山东省互联网金融协会，加强互联网金融行业自律，促进互联网金融组织规范健康发展。值得一提的是，《普惠金融意见》提出，未来山东省将建立健全。《普惠金融意见》还提出，要严密防控金融风险。严厉打击非法集资、非法证券等违法违规金融活动和金融欺诈行为。将大力普及金融知识、培育金融消费者风险防范意识、加强金融消费者权益保护。2. 个人征信机构审批流程首曝光 或放开牌照申请就在首批8家个人征信试点机构迟迟未能拿到牌照之时，央行沈阳分行7月12日发布《经营个人征信业务的征信机构审批工作流程》引发业内关注，与此前发布的相关条例相比，《工作流程》对设立个人征信机构的办事条件没有明显变化，但首次提出审批数量“无限制”，被猜测央行可能会进一步放开申请。不过，北京商报记者注意到，7月13日傍晚，央行沈阳分行删除了这则公告。3. 央行征信撑腰 欲分食消费金融大蛋糕近日，称其成功接入个人征信系统，成为极少数获批对接央行个人征信系统的公司之一。《证券日报》记者查询公开信息发现，2015年成为首家接入中国人民银行个人征信系统的信托公司。据知情人士透露，除渤海信托外，和也接入了该系统。记者向上述两家公司求证此消息是否属实，中航信托表示已经接入该系统，平安信托则表示，“公司正在接入”。为何又有信托公司开始介入央行个人征信系统，业内人士分析，这或许与信托公司准备发力消费金融有关。4. 韩国将允许进行国际货币兑换近日有消息指出，韩国**将给包括介质的转账服务的金融科技公司发行许可证，正式允许一些小进行国际货币转账。据了解，政策将于今年8月15日正式生效，预计将有大约40家金融科技公司将获得这份国际汇款服务授权。《韩国先驱报》补充道，通过金融科技公司进行一次性转账的限额为3,000美元， 单一账户每年限额为20,000美元。5. 全球首款获批当地时间周三，总部位于苏黎世的安勤私人银行(Falcon Private Bank)宣布，瑞士金融市场监督管理局(FINMA)已批准该行管理的资产。这也表示虚拟货币在资产交易方面的一大进步。该行全球产品和服务主管ArthurVayloyan接受CNBC采访时表示，此举的意义远远超过了身，“我们非常骄傲能够在瑞士私人银行领域首先开拓。”他表示，该行今年1月开始正式讨论资产管理问题，并于6月23日向监管机构递交申请，并很快于7月11日(周二)获得批准。安勤私人银行拥有146亿瑞郎(约合151亿美元)的客户资产，在苏黎世、阿布扎比、迪拜和伦敦设有办事处。6. 比特币“乱入”耶伦听证直播 数字货币乐疯了美联储**耶伦周三参加众议院金融服务委员会的半年期听证，在问答环节接近尾声时，身后不明身份的男子（但显然是符合资质的有身份听众）手举“”的手写牌子，场面一度较为尴尬，该男子随即被“请”出场外。耶伦的听证会于美东时间中午1点15分结束。据CoinDesk数据，截止美东时间下午3点，3.7%，触及2418.46美元。同样价格暴涨11.3%，交投于219.。事实上，在经历了连续四天的深跌之后，数字货币在全盘反弹。7. IBM解决方案即将落户多家欧洲银行为解决部门面临的难题，近日技术巨头IBM与***人智库合作进行调查，并最终确定利用区块链技术帮助中小企业简化银行融资业务流程。有消息称，包括德意志银行（Deutsche Bank）、比利时联合银行（KBC）和汇丰银行（HSBC）在内的七家银行都将使用IBM的。在一份声明中，比利时联合银行的贸易融资总经理表示：“这个平台可以让买家和卖家结合在一起，使得从发出采购订单到付款之前的交易过程变得非常透明…该项目提供的第一个服务是融资和风险抛补，还将包括跟踪交易系统，以便买卖双方可以跟踪货物的实际转移。”《大数据金融》杂志·征稿为进一步提高《大数据金融》杂志及新媒体平台的专业性和可读性，及时反映新金融产业发展现状，现长期征集互联网金融、众筹金融、移动金融、大数据金融发展相关内容稿件，凡相关领域从业者、研究人士、教育界人士、大专院校学生及其他相关人士均可投稿。投稿邮箱： .cn联系电话： 6名家 原创 专业 新锐－长按关注－《大数据时代下审时度势!!五星财富的风控思维》 精选十名家 原创 专业 新锐风险控制是金融领域必不可少的一环。近些年，为了实现更精准、更高效的风控，金融机构纷纷引进了大数据技术。然而，大数据风控并非十全十美，其尚存数据孤岛、数据低质等有效性不足问题。那么，大数据+区块链，是否真的能在风险控制领域擦出不一样的火花？引言金融业的核心在于风险控制（以下简称风控）。随着金融业的快速发展，其风险问题也愈发严峻。用个人经验预判风险的传统风控模式，已经不能完全满足新时代的风险管理需求。伴随着大数据技术的日益普及和风险管理中对数据资产的重视，大数据风控应运而生。然而，大数据风控真的有效吗？大数据风控美中不足众所周知，大数据风控是指利用大数据技术对交易过程中的海量数据进行量化分析，进而更好地进行风险识别和风险管理。大数据风控的核心原则是小额和分散，即预防资金相关者过度集中。小额的设计原则主要是针对海量数据构成的统计样本，尽量避免出现统计学中的“小样本偏差”。分散的设计原则主要是通过分析借款主体的人口属性、商业属性、行为属性和社交属性等数据来建立大数据风控模型。基于大数据的风险控制，突破了传统风险控制模式的局限，在利用更充分的数据的同时降低了人为偏差，是金融机构创新传统金融风控模式的变革利器。应用大数据技术不仅可以提高风险控制的效率，还能节约风控过程中的管理成本。然而，大数据风控并不完美，首先，大数据风控技术无法解决数据孤岛问题，即数据的开放和共享问题。目前，**、银行、券商、互联网企业和第三方征信公司掌握的信息难以在短时间内互联互通，从而形成一个个信息孤岛。当交易在不同金融机构之间进行时，数据孤岛导致了信息的不对称、不透明，带来了大量的多头债务风险和欺诈风险。金融信贷行业若想利用大数据风控技术提升风控水平，就必须打破数据孤岛，解决信息不对称和信息获取不及时的问题。其次，数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据风控的质量，特别是来源于互联网的半结构化和非结构化数据，其真实性和利用价值很低。举例来说，在美国，Lending club和Facebook曾经合作获取并利用社交数据；在中国，宜信也曾大费周章地采集借款人的社交数据，以期实现对借款人信用的全面评定。但是两者得出的结论如出一辙，由于社交网络中的数据主观随意性很强，这些在网上提取的社交数据根本不具有利用价值或者利用价值十分低，错误率高达50%。电商平台上的交易数据也由于一些刷单现象而失真。这些信息的收集与利用就如同垃圾的运进运出，几乎没有任何意义。基于这些低质数据的风控效果也　会大打折扣。最后，大数据风控过程中存在数据泄漏问题。近年来，数据泄漏风险事件屡见报端。日，汇丰银行大量秘密银行账户文件被曝光，显示其瑞士分支帮助富有客户逃税，隐瞒数百万美元资产，提取难以追踪的现金，并向客户提供如何在本国避税的建议等。这些文件覆盖的时间为2005年至2007年，涉及约3万个账户，这些账户总计持有约1200亿美元资产，堪称史上最大规模银行泄密。Verizon发布的全球调研报告《Data Breach Investigations Report 2015》显示，2015年网络安全事件共有79790起，确认的数据泄露事件超过2千个(2122个)。这些都降低了大数据风控的有效性和应用价值。区块链能否解救大数据风控？2008年11月，一位名叫中本聪（Satoshi Nakamoto）的加密爱好者首次提出了区块链概念。区块链本质是一个去中心化的分布式数据库，这种去中心化、开放自治、匿名不可篡改的数据结构特性使其一出现就迅速取得大量关注。区块链的出现，也在一定程度上解决了大数据风控有效性不足的问题。区块链诞生于比特币体系中，一种数字货币，而区块链是记录这种货币发行与交易的“账本”。为了不涉及被信任的第三方，这个“账本”需要保证交易双方能够相互信任，且保证全部交易信息公开透明，自动传达给交易双方。因此，这个“账本”必须是共享、自治和不可随意更改的。用专业的说法就是，要有去中心化、开放自治和匿名不可篡改的特性。区块链的四大核心技术实现了这些特性：（1）分布式记账、分布式传播、分布式存储，保证了系统内的数据存储、交易验证、信息传输全部都是去中心化的；（2）通过时间戳（区块（完整历史）+链（完全验证）=时间戳）来记账，形成了一个不可篡改、不可伪造的数据库；（3）所有权的信任是“算法式信任”，非对称加密算法保障交易数据的可信；（4）实现了可编程的智能合约，使系统可能去处理一些无法预见到的交易模式。区块链去中心化、开放自治、匿名不可篡改的特性使其应用场景迅速扩张，从最初的数字货币，到证券交易结算、会计审计等涉及合约审核的金融领域，再到**、医疗等公共领域，区块链技术解决了现实世界中存在的诸多技术壁垒。具体来说，京东白条近两年构建了称之为“四大发明”的大数据模型体系：司南-风险管理模型系统、火药-量化运营模型体系、活字-用户画像模型体系、造纸-大数据征信模型体系。毋庸置疑，与传统风控体系比较，依托于大数据技术的“四大发明”的风控体系能够更加精准识别及遏制套现行为，目前为止已经为1亿用户完成了信用评估。然而，大数据风控体系仍然无法解决其数据源上存在的问题。无独有偶，将区块链技术应用于大数据风控体系，可以有效解决大数据风控数据孤岛、数据低质和数据泄露等数据源问题。影响大数据风控有效性的关键因素，是数据库的维护成本和信息传递效率。而单从数据的角度来看，区块链是一个由所有参与者共同记录（而不是中心化机构单独记录）信息、由所有参与记录的节点共同存储（而不是存储在中心化机构中）并且不可随意篡改的数据库。在这个区块链数据库中，每个用户节点都拥有整个数据库的完整拷贝，并且当某个用户节点要对数据库写入数据时，它需要向区块链网络广播这些数据，以便其余用户节点对这些数据进行验证审核操作。只有全网共同验证和认可后，数据才能写入区块链，并且一旦数据写入区块链后，就不能随意修改或删除。这样一个用区块链技术构建的数据库，对于大数据风控有效性的提高有重要意义。首先，区块链去中心化、开放自治的特征可有效解决大数据风控的数据孤岛问题，使得信息公开透明地传递给所有金融市场参与者。设想以下情况：一位客户同时向A银行和B银行各申请一百万的房屋，但其房屋价值只有一百万。如果两家银行加入了同一区块链，就能即时辨别出客户的交易行为和风险，避免放贷总额超过抵押值。除了交易主体外，监管部门也可以作为一个用户节点加入区块链，实时监控其他用户节点的交易信息，防范风险事件的发生，无需再等到事后申报。利用区块链中全部数据链条进行预测和分析，监管部门可以及时发现和预防可能存在的系统性风险，从而更好地维护金融市场秩序和提高金融市场效率。可见，区块链去中心化的特征，可以消除大数据风控中的信息孤岛，通过信息共享完善风险控制。其次，区块链的分布式数据库可改善大数据风控数据质量不佳的问题。使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决。在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储，每个节点都可以参与数据检查并共同为数据作证，这提高了数据的真实性。而由于没有中心机构，单个节点不能随意进行数据增减或更改，从而降低了单一节点制造错误数据的可能性。举例来说，在银行或交易平台内部建立私有链，一位客户构成一个节点，一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储，降低操作风险；另一方面，卖方单方面的刷单行为可以通过买方的验证得到遏制，从而保证数据的真实有效。伪造的数据若想通过区块链网络的验证，必须掌握该私有链中超过50%的计算能力，当节点足够多的时候，该私有链的控制成本急剧上升。另外，区块链中每个节点都有完整的数据副本，只有当整个区块链系统发生宕机时数据才会丢失，并且数据记录一旦写入就不能修改。因此，区块链具备公开、透明和安全的特点，可以从源头上提高数据质量，增强数据的检验能力。最后，区块链可以防范数据泄漏问题。由于区块链数据库是一个去中心化的数据库，任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，，从而加强了对数据泄漏的监控。另外，区块链中节点的关键身份信息以私钥形式存在，用于交易过程中的签名确认。私钥只有信息拥有者才知道，就算其他信息被泄漏出去，只要私钥没有泄漏，这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配，从而失去利用价值。对于来自数据库外部的攻击，黑客必须要掌握50%以上的算力才能确保攻破区块链，节点数量越多，所需的算力也就越大，当节点数达到一定规模时，进行一次这样的攻击所花费的成本是巨大的。因此，通过区块链对信息存储进行加密，保证数据安全，防范大数据风控中可能出现的数据泄露问题，是区块链的重要应用之一。大数据风控+区块链，未来在哪里？BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测，区块链的应用和普及将成为2016年金融业的最大趋势。那么，区块链会成为大数据风控的助推器吗？笔者认为，“区块链+大数据风控”的发展前景是广阔的，但不是一蹴而就的。随着发展以及资金和人力的持续投入，区块链会与大数据技术跨界融合，对风控领域现存问题提出更合理更高效的解决方案。区块链的身份验证和加密技术也将在大数据风控中发挥作用。区块链采用非对称加密，在信息传递过程中，用公钥（公开全网可见）对交易信息加密，被加密过的信息只有拥有相应私钥（只有交易发起者才知道）的人才能够解密；在身份验证时，用私钥对信息签名，用公钥验证签名者的身份（公钥不能解出私钥，但能验证私钥）。与此同时，利用大数据技术从数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛选等，以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准确度。过去几年，在金融活动的合约审查及执行过程中，人为的操作风险和道德风险一直是大数据风控难以解决的问题之一。大数据风控主要针对客户端，对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面，大数据风控技术显得捉襟见肘。2009年初，区块链技术的出现，使智能合约系统成为可能。基于区块链可编程的特点，可将合约指令嵌入到区块链中，有效弱化中心系统在数据监控和验证中的作用，并消除人为操作因素可能引发的风险。金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统，使合约的合规检查自动化。区块链技术作为一种特定的数据库技术，将与大数据风控技术实现优势互补，进而构建全新的数据组织方式。笔者相信，在不久的将来，两项技术的跨界融合将会上升到公司级和国家层的治理层面，从而带领我们进入强信任背书的大数据时代。- End -- 如果喜欢，请分享给您的朋友吧 -让我们一起在这里，关注大数据金融...【版权保护声明：大数据金融杂志选发有优质传播价值的内容，并极其尊重优质原创内容版权，如所选内容影响到您的权益，请联系我们删除。】近期金融资讯播报：1. 山东普惠金融意见：互金入征信 严打非法集资近日，山东省人民**公开发布《关于推进的实施意见》。《普惠金融意见》提出，未来要鼓励开发性政策性银行创新与其他金融机构合作方式，降低小微成本。加快组建消费金融公司，促进公司发展，激发消费潜力，促进消费升级。鼓励社会资本在县域发起设立小额贷款公司、融资、典当企业等机构，增强资本实力，找准市场定位，发挥小额、分散、便捷优势，提升普惠金融服务能力。在规范“互联网+”普惠金融金融方面，规范发展互联网金融组织，明确行业准入标准和从业行为规范，落实信息披露制度，提高普惠金融服务水平，降低市场风险和道德风险。组建山东省互联网金融协会，加强互联网金融行业自律，促进互联网金融组织规范健康发展。值得一提的是，《普惠金融意见》提出，未来山东省将建立健全普惠金融信用信息体系。《普惠金融意见》还提出，要严密防控金融风险。严厉打击非法集资、非法证券等违法违规金融活动和金融欺诈行为。将大力普及金融知识、培育金融消费者风险防范意识、加强金融消费者权益保护。2. 个人征信机构审批流程首曝光 或放开牌照申请就在首批8家个人征信试点机构迟迟未能拿到牌照之时，央行沈阳分行7月12日发布《经营个人征信业务的征信机构审批工作流程》引发业内关注，与此前发布的相关条例相比，《工作流程》对设立个人征信机构的办事条件没有明显变化，但首次提出审批数量“无限制”，被猜测央行可能会进一步放开个人征信牌照申请。不过，北京商报记者注意到，7月13日傍晚，央行沈阳分行删除了这则公告。3. 央行征信撑腰 信托公司欲分食消费金融大蛋糕近日，渤海信托称其成功接入中国人民银行征信中心个人征信系统，成为信托行业极少数获批对接央行个人征信系统的公司之一。《证券日报》记者查询公开信息发现，2015年外贸信托成为首家接入中国人民银行个人征信系统的信托公司。据知情人士透露，除渤海信托外，中航信托和平安信托也接入了该系统。记者向上述两家公司求证此消息是否属实，中航信托表示已经接入该系统，平安信托则表示，“公司正在接入”。为何又有信托公司开始介入央行个人征信系统，业内人士分析，这或许与信托公司准备发力消费金融有关。4. 韩国将允许比特币公司进行国际货币兑换近日有消息指出，韩国**将给包括以比特币介质的外币转账服务的金融科技公司发行许可证，正式允许一些小基金进行国际货币转账。据了解，政策将于今年8月15日正式生效，预计将有大约40家金融科技公司将获得这份国际汇款服务授权。《韩国先驱报》补充道，通过金融科技公司进行一次性转账的限额为3,000美元， 单一账户每年限额为20,000美元。5. 全球首款比特币获批当地时间周三，总部位于苏黎世的安勤私人银行(Falcon Private Bank)宣布，瑞士金融市场监督管理局(FINMA)已批准该行管理基于区块链技术的资产。这也表示虚拟货币在资产交易方面的一大进步。该行全球产品和服务主管ArthurVayloyan接受CNBC采访时表示，此举的意义远远超过了比特币本身，“我们非常骄傲能够在瑞士私人银行领域首先开拓比特币的资产管理。”他表示，该行今年1月开始正式讨论比特币资产管理问题，并于6月23日向监管机构递交申请，并很快于7月11日(周二)获得批准。安勤私人银行拥有146亿瑞郎(约合151亿美元)的客户资产，在苏黎世、阿布扎比、迪拜和伦敦设有办事处。6. 比特币“乱入”耶伦听证直播 数字货币乐疯了美联储**耶伦周三参加众议院金融服务委员会的半年期听证，在问答环节接近尾声时，身后不明身份的男子（但显然是符合资质的有身份听众）手举“购”的手写牌子，场面一度较为尴尬，该男子随即被“请”出场外。耶伦的听证会于美东时间中午1点15分结束。据CoinDesk数据，截止美东时间下午3点，上涨3.7%，触及2418.46美元。同样基于区块链的以太币价格暴涨11.3%，交投于219.40美元。事实上，在经历了连续四天的深跌之后，数字货币在周三全盘反弹。7. IBM区块链融资解决方案即将落户多家欧洲银行为解决贸易融资部门面临的难题，近日技术巨头IBM与***人智库合作进行调查，并最终确定利用区块链技术帮助中小企业简化银行融资业务流程。有消息称，包括德意志银行（Deutsche Bank）、比利时联合银行（KBC）和汇丰银行（HSBC）在内的七家银行都将使用IBM的区块链解决方案。在一份声明中，比利时联合银行的贸易融资总经理表示：“这个平台可以让买家和卖家结合在一起，使得从发出采购订单到付款之前的交易过程变得非常透明…该项目提供的第一个服务是融资和风险抛补，还将包括跟踪交易系统，以便买卖双方可以跟踪货物的实际转移。”《大数据金融》杂志·征稿为进一步提高《大数据金融》杂志及新媒体平台的专业性和可读性，及时反映新金融产业发展现状，现长期征集互联网金融、众筹金融、移动金融、大数据金融发展相关内容稿件，凡相关领域从业者、研究人士、教育界人士、大专院校学生及其他相关人士均可投稿。投稿邮箱： .cn联系电话： 6名家 原创 专业 新锐－长按关注－
温馨提示：以上内容仅为信息传播之需要，不作为投资参考，网贷有风险，投资需谨慎！
还可以输入 500字
还没有用户评论, 快来
认识你李颖我很高兴！
认识你李颖，我很高兴！
别的不清楚a，不过米.族金融的这个真的投了。之前进入了上海备案前100，挺火的，感觉比较稳，继续支持。
我是熊猫BABY品牌运营部负责人，该篇帖子所编写内容完全属于与事实不符，是对我品牌的恶意中伤诋毁，本企业属于合法经营中的正规企业，从未做过以上文章所写的骗人的事，发布该篇不实文章的个人我们会追究责任。
此文章内容不属实,有意损害澳嘉公司名誉权,希望网站管理者,对此文章进行相关处理..
一个很XX的平台，客服打了四遍电话没人接，手机app告诉我在更新不能用手机操作买标，等了一天没有新手标提现手续费5万扣款250，重点是提现时候系统非常卡，提现到账才发现被扣了250元
楼主明显是用标题敲诈平台，目前有些人利用互联网传播功能，以不适过期信息，危害企业的声誉，达到拿钱删帖之目的。具有刑事犯罪之嫌疑。
张佳笳你拉黑我仲叫我唔好揾你，旺角送你走时你话最迟初十五拎俾我，我答应你的事做了，但你答应我的事肯定冇做，丽江返来唔講声全部拉黑我，自己冇做到仲恶人先告状起屈到我度，点会唔揾你呢一定揾你
“现金贷”高利贷应当退还借款人高于36%的那部分利息！！
根据最高人民法院《关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第二十六条规定：借贷双方约定的利率超过年利率36%，超过部分的利息约定无效。借款人请求出借人返还已支付的超过年利率36%部分的利息的，人民法院应予支持。因此，判定合法现金贷及非法高利贷的监管红线应当是实际年化利率是否超过36%，实际年化利率不超过36%的现金贷业务应当认定为合法现金贷，实际年化利率超过36%的的现金贷业务应当认定为非法高利贷。
例如XX金融平台，借款4000，分期三个月，每月还款1553.11，实际利率99%，明显是非法高利贷。尽管平台以各种“费用”为辨辞，但终究掩盖不了高利贷的实质，因为法律认定很明确：借款人的还款金额与借款金额的差额就是利息，这个利息当然包括网贷平台巧立名目的各种各样的所谓“费用”。
违反国家法律的借款合同，一开始就是无效合同！借款人只需还本金和合理利息！
要讨回高于36%的高利贷利息，现在就立刻投诉网贷高利贷！
（如何投诉网贷高利贷，百度一下就知道）
“现金贷”高利贷应当退还借款人高于36%的那部分利息！！
根据最高人民法院《关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第二十六条规定：借贷双方约定的利率超过年利率36%，超过部分的利息约定无效。借款人请求出借人返还已支付的超过年利率36%部分的利息的，人民法院应予支持。因此，判定合法现金贷及非法高利贷的监管红线应当是实际年化利率是否超过36%，实际年化利率不超过36%的现金贷业务应当认定为合法现金贷，实际年化利率超过36%的的现金贷业务应当认定为非法高利贷。
例如XX金融平台，借款4000，分期三个月，每月还款1553.11，实际利率99%，明显是非法高利贷。尽管平台以各种“费用”为辨辞，但终究掩盖不了高利贷的实质，因为法律认定很明确：借款人的还款金额与借款金额的差额就是利息，这个利息当然包括网贷平台巧立名目的各种各样的所谓“费用”。
违反国家法律的借款合同，一开始就是无效合同！借款人只需还本金和合理利息！
要讨回高于36%的高利贷利息，现在就立刻投诉网贷高利贷！
（如何投诉网贷高利贷，百度一下就知道）
小骗的老母真好操
我们在选购短期理财产品的时候，需要根据你的投入期限，资金用途，以及自己风险承受能力等综合考虑来做出最终决定。只有通过这样层层的筛选，才会让你购买到更加靠谱的短期理财产品。现在监管都不让平台有风险保证金了，履约险应该是现在安全等级最高的了。就是保险公司和平台合作，给借款人买保险，保借款人能履约还钱。如果借款人不还钱，就有保费了呗。不过这个也不是一般平台能谈下来的，得是资产风控都非常好的平台才有可能做，不然谁都不还钱让保险公司赔保险公司又不傻。不过也要警惕有平台上假的履约险，要擦亮双眼。目前履约险我买过和信贷，XXXXX，米缸金融都还可以，合作的都是大公司。不过网贷有风险，不管是什么保证都要擦亮双眼比较好。
就是都是骗子。
就是都是骗子。
就是都是骗子。
相关推荐：
投资人QQ群
沪公网安备 45号