小額貸款精準營銷

㈠ 大媽賣煎餅月入3萬，還有哪些低成本的創業項目

現在市場上的創業項目非常多，比如餐飲、娛樂、生活用品銷售等等，種類多又容易入行。如果創業，建議您根據自身的資質，選擇適合自己的創業方式，如果需要資金准備，可以小額貸款。

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㈡ 五部門：禁止小貸機構對大學生放貸！大學生貸款風險有多大

大學生對網貸的危害意識薄弱，而且沒有收入來源，承擔風險的能力比較輕，很容易就會出現逾期的現象。媒體報道，日前銀保監會聯合多個部門正式發文表示，網貸和其他小額貸款機構禁止向大學生發放貸款。有媒體披露，部分小貸公司一半以上的客戶，都是大學生，公司甚至專門為大學生設計貸款產品，誘導大學生進行貸款消費。這種現象，不僅為貸款機構帶來巨大的壞賬風險，還會對大學生群體造成巨大負擔。

㈢ 如何利用大數據做金融風控

大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。

金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。

傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線

互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。

互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。

常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：

驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。

如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。

其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐

大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。

如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。

分析客戶線上申請行為來識別欺詐

欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。

企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。

這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險

互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。

市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。

黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。

灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。

黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。

利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。

欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。

欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。

利用消費記錄來進行評分

大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。

按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。

常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。

互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。

參考社會關系來評估信用情況

物以類聚，人與群分。一般情況下，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，

參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。

參考借款人社會屬性和行為來評估信用

參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。

經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。

午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。

利用司法信息評估風險

涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。

總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。

㈣ 現在有什麼投資小的創業項目

想要創業，建議您選擇一個合適的創業項目，看自身是否具備相關項目的資質，找對項目之後腳踏實地努力。當然創業過程中資金也是需要考慮的問題，如果您啟動資金有限，可以通過小額貸款的方式來解決。

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㈤ 用戶地理位置數據可用於哪些方面多選題用戶地理位置數據可用於哪些方面A.小額貸款。B.交友推薦。C

摘要 選擇B,C,d

㈥ 如何看待五部委明確「小額貸款公司不得向大學生發放互聯網消費貸款」

不得不說，現在某些專門搞互聯網消費貸款的公司簡直是良心壞透了。趁著大學生還沒有深入社會，便開始坑蒙拐騙，無所不用其極。不僅無限擴大他們對購物和狂歡的渴望，而且還搞出分期的形式，坑害他們提早走上「超前消費」的道路和「過度借貸」的深淵。
買東西完全不需要自己積攢的零花錢，只要身份證銀行卡綁定以後，摁個按鈕就可以完美解決。想花錢也不用精打細算的，喜歡什麼就買什麼。就算現在還不起，以後也能慢慢還！
這些公司除了能夠精準營銷，還可以把自己的業務落實到大學生的面前。尤其是在宿舍的大門上、廁所的牆壁上、教室的課桌上，都會或多或少地出現消費貸款的廣告。也正因為它們可以明白大學生經受不住金錢的誘惑，所以才會如此大張旗鼓的招搖過市。
不過，這些顯然還不是最可恨的！還沒有來得及給大學生留下喘息的時間，它們就又開始早早地埋好了陷阱......
既然有人已經對借貸有了防備和抗拒心理，那麼為什麼不去把它包裝一下，使其變成做生意？無論如何，沒錢的大學生都得需要投入成本才能賺錢。如果他們賺錢了，就可以用利潤輕松地歸還本金；如果他們失敗了，也必須要按照原先的協議進行補償。
除此之外，我們回顧一下近幾年的新聞，會更加地觸目驚心。

㈦ 百行徵信和央行徵信有哪些區別

百行徵信跟人行徵信的主要區別體現在以下幾個方面。
說到百行徵信可能很多朋友都比較陌生，第一次聽說百行徵信很多人都以為這是人行徵信下面的某一個徵信系統，是跟人行徵信一個樣的， 實際上兩者的差別還是很大的，這種差別主要體現在以下幾個方面：

第一、發起主體不一樣

人行徵信的發起人是中國人民銀行。百行徵信主發起人是中國互聯網金融協會，持股比例是36%；另外還有8家聯合發起人，他們包括芝麻信用，騰訊信用，前海徵信，鵬遠徵信，中誠徵信，考拉徵信，中智誠徵信，北京華道徵信，這8家徵信公司持股比例都是8%。

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第二、機構性質不一樣。

中國人民銀行徵信中心是中國人民銀行旗下的一個平台，是直屬於中國人民銀行的一個事業單位，它是目前我國核心信用基礎資料庫，不以盈利為目的，主要是為公共提供基礎信用服務，目前每個公民每年都有兩次免費查詢的機會。

而百行徵信是由社會上一些徵信機構共同組織的一個徵信系統，從本質上來說就是一個企業，它是以盈利為目的的，他通過為企業以及個人提供徵信信息，然後收取一定的費用（不過目前百行徵信暫未對個人開放）。

第三、記錄內容不一樣

央行個人徵信系統所記錄的內容相對比較簡單，包括個人一些常規的信息以及信貸、信用卡、擔保、公共信息，查詢記錄等等。

相對來說百行徵信所記錄的內容就非常豐富，除了包括央行徵信所記錄的內容之外，百行徵信還會記錄更加豐富的信息，比如學歷、職業、司法記錄、社會信息記錄、房產車產記錄、公司股權、網購行為等等。然後系統會根據用戶的一些信息做出一些判斷和評分，比如個人發展歷程，財富估值，償債評估，個人行為特徵，多頭借貸，風險信息等等。

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可以說在百行徵信系統之內，一個人幾乎是裸奔，什麼信息都有可能被記錄到，百行徵信所記錄的證信息會更加詳細，更加真實，更有利於判斷個人真實的信用情況。

第四、徵信信息來源不一樣

人行徵信的信息來源主要是一些正規金融機構的金融信息，這些金融機構包括銀行，擔保公司，金融服務公司，融資租賃公司，財務公司，小額貸款公司等等。

而百行徵信的信息來源就比較雜 ，也比較廣，一方面是來源於8大百行徵信機構信息，這8大徵信公司的數據來源也有很大的差異，比如芝麻信用主要覆蓋的信息包括大家的借唄、花唄、備用金、網商銀行等信貸信息，來自余額寶、招財寶等平台的理財信息；來自天貓、淘寶、聚劃算的購物息息，來自生活繳費記錄的日常信息；還有接入支付寶的各大平台信息等等。

除了8大徵信機構之外，目前有很多網貸平台都接入了百行徵信，這些平台的借貸信息也是百行徵信的重要信息來源。目前接入百行徵信的機構已經超過700家。

㈧ 官方明確小額貸款公司不得向大學生發放互聯網消費貸款，這項措施有何影響

這項政策可以避免大學生深陷網貸之中，最後無法還清貸款，影響到自己的徵信。大學生早就應該被禁止借網貸，早在P2P時期，就有很多網貸公司專門針對大學生群體，發放貸款，不用抵押，不用徵信，只要大學生提供個人信息，就能貸款。而這些非法的P2P網貸，利息往往會很高，故意讓你還不起，然後威脅你，要你去借錢還債，否則就打電話給你的親戚朋友和同學，讓他們都知道你借網貸的事情，最後這些大學生往往深陷其中，不得不四處借款，耽誤了自己的學業。

㈨ 大學生互聯網消費貸迎來更嚴監管，哪些機構受影響較大

大學生互聯網消費貸迎來更嚴監管，一位北京互金行業從業人員表示，其公司在信貸這塊沒有再做學生業務，但他認為，行業內存在的普遍觀點是螞蟻集團會受到較大影響。他還認為，《通知》要求第二還款來源，對金融機構做這部分用戶影響較大。

他表示，金融機構還可以做學生用戶，但要求提供第二還款來源，就很麻煩，例如開信用卡需要第二還款來源——父母的確認，可能就會有一些限制，「不會那麼大地擴張這部分客群。」

根據《通知》，要嚴格貸前資質審核，實質性審核識別大學生身份和真實貸款用途，綜合評估大學生徵信、收入、稅務等信息，全面了解信用狀況，嚴格落實大學生第二還款來源，通過電話等合理方式確認第二還款來源身份的真實性，獲取具備還款能力的第二還款來源（父母、監護人或其他管理人等）表示同意其貸款行為並願意代為還款的書面擔保材料，嚴格把控大學生信貸資質。

(9)小額貸款精準營銷擴展閱讀

針對大學生互聯網消費貸款的監管進一步加強：

3月17日，根據銀保監會官方網站消息，銀保監會辦公廳、中央網信辦秘書局、教育部辦公廳、公安部辦公廳、人民銀行辦公廳聯合印發《關於進一步規范大學生互聯網消費貸款監督管理工作的通知》(下稱《通知》)，要求加強大學生互聯網消費貸款業務監督管理。

《通知》稱，小額貸款公司要加強貸款客戶身份的實質性核驗，不得將大學生設定為互聯網消費貸款的目標客戶群體，不得針對大學生群體精準營銷，不得向大學生發放互聯網消費貸款。放貸機構外包合作機構要加強獲客篩選，不得採用虛假、引人誤解或者誘導性宣傳等不正當方式誘導大學生超前消費、過度借貸，不得針對大學生群體精準營銷，不得向放貸機構推送引流大學生。

㈩ 「花唄」和「借唄」將不向大學生放款，對此你怎麼看

禁止小額信貸公司准予互聯網消費。 向大學生提供貸款，並禁止非執照機構為大學生提供服務， 信用服務。 《通知》還明確規定，小額信貸公司不得將大學生作為互聯網消費者貸款的目標客戶群，也不得准確推銷該群體， 他們不得使用虛假，誤導性或歸納性的宣傳及其他不正當手段誘使大學生過度消費和過度借貸， 嚴禁任何妨礙大學生正常學習和生活的暴力收養行為。 此外，還對諸如商業銀行和消費者金融之類的持牌機構進行了監管。 為了使小額信貸公司提供信貸服務，許多產品已經融入了大眾的生活，例如支付寶的聯白和華白產品。 其背後的經營公司是重慶螞蟻上城小額貸款有限公司和重慶螞蟻小額貸款有限公司貸款有限公司，網路，京東和美團等公司也有杜小曼小額貸款有限公司。

他們不得以精準營銷為目標的大學生群體，也不得提供借貸機構。 推銷大學生。 經紀中國記者了解到，大型互聯網公司通常向其附屬的互聯網小額貸款公司貸款。 例如，螞蟻集團下的「華北」標的是重慶螞蟻小額貸款有限公司，「白白」標的是重慶螞蟻-上城小額貸款有限公司。 京東的「白條」，「對應方為重慶兩江新區盛基小額信貸有限公司。