大数据信贷利弊

❶ 银行信贷引入大数据的意义

应用大数据对商业银行信贷业务与风险管理，能够有效地加强银行内部信贷业务评价体系的构建效果，进一步发展银行业务，更好地对风险因素的构成进行数学统计分析，按照指标体系的要求构建更加科学和客观的内容。在这个过程中，需要进一步对当前市场金融信息进行集结，让商业银行信贷风险业务的评价更客观，制定定性和定量的评价方式才能够符合商业银行风险预控理论的要求。在实际应用过程中，必须按照客观公正的研究方式对当前银行业务风险评价进行分析，并根据我国当前经济发展新趋势，按照大数据背景下的实际要求为我国商业银行业务风险提供控制策略，有助于我国商业银行进一步完善信贷业务风险预控体系，将大数据应用到信贷业务当中，提高信贷业务的市场竞争力，促进银行平稳发展，获得持续有效的进步。所以，大数据助推商业银行信贷业务风险管理是当前银行信贷业务发展的重要形式，能够促进风险管控信贷业务的稳定进行。

❷ 如何利用大数据来解决中国的巨大的信贷差距问题

作为银行的一项主要资产业务，贷款资产的运动是一种以“两权分离、按期偿还”为本质特征的特殊价值运动。在现实经济活动中，银行的信贷活动，会受事先无法预料的不确定性因素影响，例如使银行贷款资金有可能遭受损失事件发生。主要表现为贷款到期不能按时收回和贷款的贬值等，这样就产生了贷款风险。从目前国有商业银行贷款资产质量的现状看，形势较为严峻。 国有商业银行信贷风险分析 政府行政干预带来的风险。按照经济发展的客观要求，国有银行是资金配置的主体，政府职能只限于宏观调控。然而在现实中，作为国有商业银行，虽然在人事、行政、业务上不受政府直接管控，但并不等于不受政府影响。作为资金配置的主体，政府并未从实际运作的干预中退出，中心地位并未淡化，往往造成部份项目投资效益不高，形成贷款沉淀。 社会保障机制滞后带来的风险。由于企业破产失业救济制度不完善，国有银行贷款风险无法直接分散和转移。企业与社会的问题没有解决，企业把生产所需资金缺口留给银行贷款解决，形成贷款风险压力；企业保险制度不健全，使银行无法保全贷款资产的安全性，增加了损失的概率。 法制不健全带来的风险。尽管我国陆续出台了银行法、票据法等许多法律，但是这些法律大多内容比较简单，有些内容有待于重新修订，并且有些法律与国家的某些政策相悖，银行在保全债权方面将会遇到较大的阻力，加大了银行的信贷经营风险。 缺乏科学经营管理带来的风险。国有商业银行缺乏科学规范的经营管理方式主要表现在：在经营上把效益性放在首位，而忽视安全隐患；没有建立起完善的责权对等的管理机制，一旦贷款出现问题，很难分清责任，更谈不上追究责任。 借款人(企业)还贷意愿不确定带来的风险。借款人(企业)还贷意愿与其(法定代表)的信用相关，还贷能力强的借款人(企业)还贷意愿不一定强；还贷能力弱的借款人(企业)还贷意愿不一定差。并且，信用度很难进行比较准确的考查、判断。所以，借款人还贷意愿存在很大的不确定性，这种不确定性必然带来一定的风险。 国有商业银行信贷风险的控制对策 为有效防止和化解国有商业银行信贷风险，避免由此带来的金融震荡和经济风险，通过上述对我国商业银行目前面临的信贷风险原因的分析，我们可以从如下几个方面着手治理商业银行的信贷风险。 进一步加强政府监督职能。政企不分一直严重困扰我国企业改革和发展。我国信用的深层次问题很大程度上表现为政府行为和地方保护主义。由于政府尚未完成由市场的参与者向市场的管理者的转变，为了政绩需要而急功近利，期望短期内地方经济有较大起色，过分干预银行贷款，削弱了市场功能作用和市场法则权威。因此，必须重新界定政府职能、规范政府行为。政府职能是弥补市场缺陷、维护社会公平，着力为企业经营提供必要的经济环境，同时支持并配合银行防范和制止企业逃废债务，确保金融资产的安全运行。 建立健全社会保障体系。形成全社会信用是提高银行资产质量的重要保证。恶意逃避银行债务、恶意欠款的单位必须受经济和法律制裁。作为政府部门，央行应对企业改制中兼并、重组、破产等跟踪监督，协助金融机构依法维护金融债权；应健全企业信息披露制度，解决银、企信息不对称问题：严格规范企业会计信息和信息处理标准化，并提高信息公开程度，以降低银行系统风险。

❸ 网贷大数据不好的原因有哪些怎么查

想要查询自己的网贷大数据的话，有两种方式。

一、在微信搜索，早知数据，进行查询专
点击查询，输入属信息即可查询到自己的征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。
二、征信中心官网网上查询
网上查询的具体步骤为：
1、打开征信官网，选择互联网个人信用信息服务平台”进入中国人民银行征信中心官方网站，点击右上角的“注册”；
2、注册个人账号，并登录个人征信查询系统；
3、填写用户补充信息，然后点击“提交”；
4、登录成功，点击“信息服务”选择“安全等级变更”；
5、选择信息服务中的“获取信用信息”，即可获得个人信用报告。
需要注意的是，人民银行的征信系统每年前两次查询免费，后面查询每次需要10元。如果反映平台收录信息不足，无法验证身份，原因可能是此前没有办理过信用卡，需要去现场查询。"

❹ P2P网贷依靠大数据做信贷审批靠谱吗谁能帮帮我

目前信贷都是靠大数据来做审批的。

❺ 申请网贷时所说的大数据不好，大数据，网黑是什么

网贷大数据包含这几个信息：

一.线上，线下购物

通过线上线下的购物支付宝能够了解到你目前的居住地，以及你的生活轨迹，以及消费习惯，以及你的爱好等，你每一次用支付宝进行消费，他们都会有记录，你在哪里消费，消费的什么，久而久之属于你的一个地图模型就出来了，同时从你消费的店铺中可以推算出很多东西；比如你的爱好，你的生活习惯等等。

四：资金往来

通过支付宝的转账，发红包，他都会储存记录，而且如果对方也是支付宝用户的话，他会根据你们的资金往来进行你们之间的关系分析，如果对方芝麻信用分很高，那么你跟他多多得往来资金，或者发发红包什么的对你有好处，如果对方的芝麻信用分数很低（这个很低不是说比你低就是很低，600算是及格线）甚至还有很多的负面记录，那么对你来说也不是一件好事。

五：生活服务

支付宝的生活服务项目很多，有社保公积金的查询，可以挂号，处理违章，这些都是他们了解你信息以及评估的重要标准，从这里能很直接的看出，你在哪个单位工作，你的工资多少，你的开的什么车，你开车的习惯好不好，你的身体怎么样等等一些列信息

网黑的意思：

网黑虽然指的也是信用黑户，但是网黑与征信黑贷款的主体有所不同。

网络贷款机构和银行在管理客户数据方面，往往不会互通有无，网贷平台多没有资格、也缺乏成本接入央行征信系统，但它们也需要风控网贷平台一起联合起来，将一些自家用户的逾期、骗贷、申请被拒等信息共享出来，形成了一个网贷大数据系统。在这个网贷大数据系统里，被分析为违约指数高、还款能力低的借款人，就被称为网黑。

对自身网贷数据仍有疑问的朋友，可以关注护信科技等平台，只要找到这家平台的微信，就能第一时间获取自己的网贷大数据信用报告。其中还可检测个人网贷黑名单指数，以及进行网贷大数据详细分析。

❻ 如今的贷款是大数据重要 还是征信重要

贷款分为两种，一种是银行贷款，一种是网贷。

在银行贷款、申请信用卡或者申请在挂牌金回融机构答申请借款，是会查看个人征信的。征信不好的话，甚至会影响到以后坐高铁飞机。在日常生活中，还是征信比较重要的，想要查询自己的征信可以去网上的征信中心查询一下自己的征信报告。
大部分的网贷平台是没有权限对接央行征信的，这时候就会查看借款人的大数据信用了。目前来说，大数据的作用只体现在申请网贷的时候，还没有涉及到生活中，不过随着互联网金融的发展，大数据的作用应该会越来越重要。想要查询自己的大数据信用，可以在微信上搜索来查，我查过，内容很详细，不过查询要十几块钱。

❼ 大数据怎样影响着金融业

大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。

正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。

中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。

首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。

其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。

第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。

当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。

一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。

二是大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务报表外，金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患。

三是大数据的技术选择存在决策风险。当前，大数据还处于运行模式的探索和成长期，分析型数据库相对于传统的事务型数据库尚不成熟，对于大数据的分析处理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向结构化数据，缺乏对非结构化数据的处理能力。在此情况下，金融企业相关的技术决策就存在选择错误、过于超前或滞后的风险。大数据是一个总体趋势，但过早进行大量投入，选择了不适合自身实际的软硬件，或者过于保守而无所作为都有可能给金融机构的发展带来不利影响。

应该怎样将大数据应用于金融企业呢？

尽管大数据在金融企业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但从发展趋势看，应充分认识大数据带来的深远影响。在制订发展战略时，董事会和管理层不仅要考虑规模、资本、网点、人员、客户等传统要素，还要更加重视对大数据的占有和使用能力，以及互联网、移动通讯、电子渠道等方面的研发能力；要在发展战略中引入和践行大数据的理念和方法，推动决策从“经验依赖”型向“数据依靠”型转化；要保证对大数据的资源投入，把渠道整合、信息网络化、数据挖掘等作为向客户提供金融服务和创新产品的重要基础。

（一）推进金融服务与社交网络的融合

我国金融企业要发展大数据平台，就必须打破传统的数据源边界，注重互联网站、社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。首先要整合新的客户接触渠道，充分发挥社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。其次是注重新媒体客服的发展，利用各种聊天工具等网络工具将其打造成为与电话客服并行的服务渠道。三是将企业内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，进行更高效的客户关系管理。四是利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将声誉风险降至最低。

（二）处理好与数据服务商的竞争、合作关系

当前各大电商平台上，每天都有大量交易发生，但这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，传统金融企业处于支付链末端，从中获取的价值较小。为此，金融机构可考虑自行搭建数据平台，将核心话语权掌握在自己的手中。另一方面，也可以与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作，进行数据和信息的交换共享，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等融合起来。从专业分工角度讲，金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择；如果自办电商，没有专业优势，不仅费时费力，还可能丧失市场机遇。
（三）增强大数据的核心处理能力

首先是强化大数据的整合能力。这不仅包括金融企业内部的数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。目前，来自各行业、各渠道的数据标准存在差异，要尽快统一标准与格式，以便进行规范化的数据融合，形成完整的客户视图。同时，针对大数据所带来的海量数据要求，还要对传统的数据仓库技术，特别是数据传输方式ETL（提取、转换和加载）进行流程再造。其次是增强数据挖掘与分析能力，要利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是要打造一支复合型的大数据专业团队，他们不仅要掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的业务理解力，并能与内部业务条线进行充分地沟通合作。

（四）加大金融创新力度，设立大数据实验室

可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室，统筹业务、管理、科技、统计等方面的人才与资源，建立特殊的管理体制和激励机制。实验室统一负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之前，实验室都应事先进行单元试验、穿行测试、压力测试和返回检验；待测试通过后，对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。实验室的另一个任务是对“大数据”进行“大分析”，不断优化模型算法。在“方法论上。

（五）加强风险管控，确保大数据安全。

大数据能够在很大程度上缓解信息不对称问题，为金融企业风险管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变了数据安全风险的特征，它不仅需要新的管理方法，还必须纳入到全面风险管理体系，进行统一监控和治理。为了确保大数据的安全，金融机构必须抓住三个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享；二是加强与监管机构合作交流，借助监管服务的力量，提升自身的大数据安全水准；三是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升客户的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。