p2p网贷是只会用暴力催收手段压榨老实人的存在？
某现金贷平台的CEO曾经说过：只要现金贷平台坏账率不超过50%以上，利润都能覆盖掉；剩下的就是做大现金贷平台的规模，狂砸广告冲击上市玩现金流。
如果不是现金贷泛滥到现在这个地步，都不知道很多人穷到连千八百都拿不出来了。相反，因为网贷导致的暴力催收新闻愈演愈烈，网上甚至流传一句话说：网贷，就是一个用老实人的钱，补贴骗贷人和老赖、贷款公司的金钱游戏。
这里牧心认为所谓的老实人，并非传统意义上的老实人但是包含了传统意义上的老实人：讲信用，讲诚信，爱惜自己的声誉。为什么这么说？下面来分析一下还款人群的情况：
一、一直都是按时还款，从未有过逾期
别的不说，牧心身边就有好多这样的朋友，因为牧心已经做网贷两年多了嘛，所以他们有什么金融问题也都会第一时间来咨询我，我也都如实告诉他们。早在监管之初我就告诉他们那些平台的钱款不需要还，因为他们倒闭了，但是他们即使在得到我确定的信息：还了就没了，不可能再借出来，他们必定跑路倒闭。在了解之后依然想尽办法周转还钱。这难道不是老实人？
二、经不起恐吓，舍才求安宁
这种客户我是经常遇到，一开始也决定不还了，但是听说会被爆通讯录，会被群发短信，会被起诉，立马还款了。当然牧心也多次告诉过大家，现在还款千万要注意渠道，很多骗子都会让你走微信或者支付宝还款，这种都是还款了依然不会消除借款记录的。所以在经过暴力催收恐吓之后决定还款的时候一定要看准真假，不要盲目地做“老实人”！
为了对比老实人，牧心认为有必要解析一下这么一个群体：他们不是老赖，但是征信和数据都比较黑。恩，没有错，就是黑户！不管造成他们变成黑户的原因是什么，他们看见网贷就像几天没吃饭的人看见了美食一般，当然吃了也是白吃，没得还的，这辈子都不会还！
现在国家正在强力监管p2p网贷，连带着借条、私贷这样的高利贷都在打击，所以我们有理由相信“老实人”未来更不会吃亏，只会更“吃香”！
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今日搜狐热点这是什么蝴蝶亚？_百度知道
这是什么蝴蝶亚？
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青凤蝶。。。。。。。。。。。青凤蝶是一种凤蝶科蝴蝶，别名樟青凤蝶、青带樟凤蝶、蓝带青凤蝶或者青带凤蝶，有春、夏型之分，春型青凤蝶稍小，翅面青蓝色斑列稍宽。1年多代且世代重叠，以蛹越冬。成虫3～10月出现，热带终年可见。青凤蝶飞翔力强，喜欢访花吸蜜，常在低海拔的潮湿与开阔地带活动，在庭园、街道及树林空地也常见。主要分布于亚洲以及大洋洲。形态 成虫：翅展70—85 mm。翅黑色或浅黑色。前翅有1列青蓝色的方斑，从顶角内侧开始斜向后缘中部，从前缘向后缘逐斑递增，近前缘的1斑最小，后缘的1斑变窄。后翅前缘中部到后缘中部有3个斑，其中近前缘的1个斑白色或淡青白色；外缘区有1列新月形青蓝色斑纹；外缘波状，无尾突。雄蝶后翅有内缘褶，其中密布灰白色的发香鳞。前翅反面除色淡外，其余与正面相似。后翅反面的基部有1条红色短线，中后区有数条红色斑纹，其他与正面相似。有春、夏型之分，春型稍小，翅面青蓝色斑列稍宽。雄性外生殖器上钩突宽，梯形，骨化程度弱；尾突指状，膜质，具毛；抱器瓣椭圆形，抱器端宽圆而有1深凹陷，其余部分有锯齿；抱器内突2个，其中大的1个呈锯片状，小的1个钝齿突，骨化程度弱；阳茎端基环“V”形；阳茎细长，基部粗，端部细而部分骨化，骨化部分末端尖。
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借款人骗贷手段曝光：很多简直匪夷所思
借款人骗贷手段曝光：很多简直匪夷所思
从现在来看，贷款损失的金额很多客户虽然当时在申请的时候确实有一个经营门店，确实这个人来我们银行，没有问题，全都是真的。但是等逾期以后，我们人都找不到了。
　　融360日前举办了2015普惠金融CRO全球峰会，平安银行风险管理首席风险专家张京就&大数据在反欺诈领域中的应用&问题发表了讲话。
　　以下为讲话实录：
　　今天讲的案例是小企业反欺诈的案例，小企业的产品就是贷贷平安商务卡，已经做了两年，市场总体来讲反响非常好，我在这两年里到处分行走了不少，和客户经理和客户接触很多，这个产品本身其实非常好，对小企业来讲，小企业主是一个纯信用的产品，基本上今天申请，明天就下来了。我们基本上提款额在40万左右，我们现在有200万客户，500亿的贷款规模。我们的口碑在小企业主里面非常好的，但是在推广过程中遇到了非常多反欺诈的案例，业务模式也主要和互联网金融有些区别，是纯线下的模式。
　　虽然我们反欺诈领域的核心点并不在于识别这个客户，核心点在于怎么识别这个客户确实有这个企业，而这个企业确实在它说的地点经营，而且确实经营情况还可以，这是我们最最头疼的事情。因为我们都有客户经理在现场，现在还没有发现客户在身份识别环节出问题，但是在后面几个环节发生了很多的问题。回过头来看，反欺诈是最主要的原因，线下的业务在总损失里面超过了一半以上，反欺诈领域非常重要，一年多的回国，我最大的收获是对中国反欺诈领域的业态稍微有了一点理解。下面一个案例一个案例分享。
　　我们在贷贷平安产品的时候有一个准入要求，要在客户开的小企业的店面拍一张照片，看看它是做什么的。这就是一个应付道德风险的案例，同一个客户经理在两个不同的地方拍的照片，这是什么数据分析呢，一个一个来看，同一个客户经理来看，一个一个分析。因为这个图片处理，人脸技术特别成熟，但是图片匹配通过这个分析发现了非常多的案例。
　　第二个安乐，这个客户我自己去过，就在我们北京的一个服装市场，我们要拍一张照片确认这个客户在这里经营，但是我们看这张照片，客户和客户经理都站在这里，经营服装非常明显。但是我们去了这个商铺之后，我们有一个客户，老板在不在这边。他说这个人不认识，回过头来再找这张照片，这个客户和客户经理站在商铺外面拍的照片，本身店主根本不知道这个事情。这个照片一个非常小的细节，我们推出了七八版的要求，这个照片到底在哪拍，怎么拍，怎么才能确认前面说的两个核心问题，这个客户真的有一个企业，这个企业真的就在他说的地点，在这里经营。这是一个比较典型的案例。
　　第三个案例，流水。流水这件事情，很多银行在这方面吃过很多亏，但是很多小企业没有财务报表，也没有很像样的进销存的单据，流水是唯一可以比较客观地通过数据的方法来看，但是前期发现非常多的流水造假。这个例子是一个很简单的例子，用一个银行的格式，用另一个银行的章。然后很多银行在流水加密方面做得非常好，有些银行对流水加密字符，我们一点点看。现在在业务初期，发现非常多的流水造假。当我们审批这些件被拒绝之后，我们发现这种方式抓到的假流水越来越好。我们现在都知道养流水非常容易，两个真客户，三个真客户，五个真客户，互相倒，同一你倒我，我倒你，上亿的流水就出来了。所以流水真的很头疼，我们内部也讨论应不应该用流水来监督。但是我始终有一个理念，越来越多的欺诈分子把流水搞成一个定时炸弹一样。如果一个银行较一个流水，我觉得绝大多数是非常可信的。所以我们一个基本的思路，在流水这块，通过信用评分也好其他方式也好，看到信用还可以的时候，我认为这个流水是可信的，如果这个信用很边缘，我们对它的流水的可信度要大打折扣。我们也和很多的企业，数据供应商合作，其中包括银联，通过它们进行一些流水的验证，这个也取得了一定的效果。
　　后面这个案例，非常头疼的一个案例。前一段时间，大概四五个月以前，网上曝出了非常多的骗贷的团伙，金朝阳，我不知道大家听说没听说过这个公司，这是网上非常有名的公司，我们后续发现了这些客户，金朝阳如果大家不知道，简单说一下，这个公司是包装很多客户，他们的资产，帮助这个客户真的买一套房子，真的买一辆车，这个房子和车非常好的，然后申请住房贷款和车贷，你看它的征信非常完美，企业也非常好，经营地址非常好，都是真的。这种客户给他们放贷款。但是过一段时间以后，这些客户贷完款以后，给每一个银行，时间顺利都策划好，到每个银行申请大额信用卡，能申请信用贷款就申请信用贷款，能申请哪个银行申请最高的房贷，还有车贷，把前面买房、买车的钱还上，再去发展下线。我们很多分行发现很多的进帐的客户，我们挑了一些，通过后台看到授信总额包括查询比重，真的去走访了一下，发现了几个结论。
　　第一个结论，没有一个客户说，我确实参与了，没有一个客户是承认的。承认的客户都是贷款已经逾期了，确实还不上了，我参与了，这个时候已经晚了。风险要把钱走过来。
　　第二个结论，当我换一个角度问他一个问题，问旁边的人，我说你听说过金朝阳这个公司吗，你进说过创富吗，这个反映度非常高，我听说过，我说参加过培训吗，我参加过。但是一问我们的客户，你参加过吗，没参加过。客户如果不告诉我们，根本不知道他是否参与了套贷公司。但是有些客户经理发现很多客户在微博、微信上发了很多类似文章，这是一个很好的线索，我们一直在探索，以后找贷款审批的时候，我们也要通过这种手段，看看和我们的数据供应商对接起来，能不能把这些作出一个模型来，而不是用人的大脑一个一个去处理。这是金朝阳的客户。
　　贷贷平安客户的拆单行为，这是我们举的内部数据分析的例子，我们贷贷平安产品是什么产品呢？随借随还，非常符合小企业用款的规律。我提一笔钱，进一批服装，比如30万、50万，拿这些服装以后，一个月卖出去，然后分一年回流，然后把这个钱还回去。等我下一次进货的时候，再把这个钱提出来，然后再还。随借随还的产品，我们利息是按天算的，市场口碑非常好。但是这个客户是一个案例，70万的贷款余额，第一次和第二次提款，它分两次和三次提。我们在推出这个产品之前就很担心这个事情，我们说怎么办，应不应该限制提款次数，后来说不限制，有多少想象力就让他怎么用。
　　到9月份的时候，他分了很多次，到12月份分了30多次提款。客户为什么分这么多次提款，为什么不一次把款提出来。客户通过把同一笔贷款提出来以后，通过小额提可以大量减少过桥成本，贷款成本三个月结清一次，如果一次性把70万提出来，在三个月以后，今年需要70万的本金还进去再提出来。但是如果分70次提，他可以每一笔借据就是一万块钱，在还款那一天只需要还一万块钱，过桥成本非常低。
　　这种客户怎么评价他是不是欺诈，这个也是很头疼的事情。因为原来很多欺诈案例，评判标准，比如黑名单匹配上了，是一个很典型的。前三期，前三个月还款周期不还，这种可能性非常大。像这种客户，走访客户经理和客户，也走访了很多小贷公司还有贷款中介，很多中介，很多客户经理，他们现在非常聪明，它包装过的客户自己都说，我保证你第一年，我帮你还这个钱，你不需要还。所以我们现在做这个贷款，做风险，真的是催收问题，我推出这个贷款两年了，但是现在心还是悬着呢，如果这个客户一年半以后逾期了，或者一年以后逾期了，是不是一个欺诈客户，我真的不知道。
　　但是我们知道的是，从现在来看，贷款损失的金额很多客户虽然当时在申请的时候确实有一个经营门店，确实这个人来我们银行，没有问题，全都是真的。但是等逾期以后，我们人都找不到了，这种都是非常高嫌疑的欺诈案例，但是这个就是一个应用我们自己内部的数据来进行反欺诈甄别，或者对客户进行分群的一个方法。
　　下面是另一个案例。
　　贷贷平安产品是一个存贷合一卡，在贷款端是三个月一还，可以按天计息。在存款端，我们想把小企业的流水帐户拿出来，有多少流水，和谁有交易。我们就把存款做了一个简单的网络分析图，看一下不同时间点，同一个网络分析的表现。左上角这个是比较有代表性的，这一小圈子的人互相转帐，但是在时间点1，有几个客户已经逾期了，这个蓝色的点已经出现了30天以上逾期的客户，黄色的点都是非常正常的客户，绿色的点不是我们的贷款客户，是我们的结算客户。
　　再过时间点2的时候，子群1的蓝色越来越多，到时间点3的时候，蓝色点越来越多，发展得非常快。只通过这个，就是要把我们银行数据用好一个典型的例子。这个特征也非常符合我们小企业的一个经营特征，当它和我的合作伙伴有资金往来，互相转帐的时候，当合作伙伴出现风险的时候，我的应收帐款肯定会有很大的概率出现问题。
　　我们就用这种方法找出了一些高风险的客户，包括前面的拆单的方法，最后做了一个简单的矩阵分析，预测风险准确率非常高。
　　其实就是一个传统的交易网络的传统方法，还有很多的表现，比如很多钱不是银行客户，但是看了接收方，很多钱出去了，都到一个地方去了。也有很多客户都是同一个人给他们还款，这种都和金朝阳客户非常非常类似的。用一些小的内部数据分析方法，识别反欺诈客户也好，或者高风险逾期的客户也好。
　　我主要的材料就是这些，都是我一年多以来和小企业产品接触得比较多，走的客户也比较多，积累的一些案例。
　　最后再说一点，其实平安银行现在的大思路，我们现在整体上，我觉得注意力还是在我们的内部数据上，包括征信报告，包括自己的交易数据，包括其他产品，又有信用卡，又有房贷和其他的客户，包括同一个客户有借记卡的时候，当出现逾期的时候，我们客服人员知不知道有逾期的案例。这些数据应用一年多确实取得了一定效果，另外我们跟一些公司采取了接触，包括FICO，还有START，很多的数据供应商，技术供应商，我们都有接触。
　　但是，现在在进一两年或者两三年里面，我觉得银行业尤其是传统银行业，一定要把自己的数据先用好，我们自己有非常多的数据，大数据在未来的趋势一定要重视，我们自己的小数据到底用没用好，这是我跟今天大家演讲的一个主要内容。
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爱情会慢慢变成两个人的感情,真的试着多和对方多沟通吧.!.其实你开心他一定会满足的,希望你能感到无比的快乐。
setv9卡穆嘎嘎，增进夫妻感情
真是让人浮想联翩。前面不用说。1kan99。。后缀是℃○M
90see·你清楚了？希望你开心一骑红尘妃子笑·白日依山尽，簧网不入流。
史上第一牛，18ix。后缀啥，不用说。
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以待知者看
这写的什么内容啊？谢谢
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再帮我看看
三张都是谁写的呀
以待知者看。
请问这三张谁写的啊？
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