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中金支付“洞悉”大数据产品广州发布
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《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《中金支付“洞悉”产品广州发布》 精选一中国经济导报网
记者皮泽红报道 5月24日下午，中金支付有限公司（CPCN）“洞悉”大数据产品在广州发布。本次发布会共发布的“洞悉”、“听谛”“微观”三款产品，分别应用于企业、身份核验和个人风险控制。通过数据分析进行评估、建模，能够帮助企业更好地了解客户和市场，从而降低生产活动中的风险。“洞悉”产品定位于解决企业普遍存在的、不及时等问题。平台利用后台海量权威的数据源，实时跟踪企业动态。基于用户行业自定义规则及默认模型规则进行算法解析，在保证风控准确性和时效性的基础上，采用SAAS模式，大幅度提高了用户风控操作的便捷性。“听谛”是一款支撑类产品，服务于有身份核验需求的企事业单位。基于个人和企业身份核验的不同场景需求，采用多维度验证、多渠道验证、交叉验证等方法，为用户解决产品入口类风控的问题。同时，相比市面上其他身份核验产品，“听谛”产品优化了操作流程，大幅提高了用户体验。“微观”是为及泛金融机构提供的一款个人风控产品，主要功能包括信息核验、欺诈评估、等。产品依中金支付的母公司中国金融认证中心(CFCA)的国家级安全基础设施，在取得个人授权的前提下，利用海量大数据对信息人进行全面分析，为企业的个人风控需求解决了后顾之忧。《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选二目前，互联网与消费服务领域的融合取得长足进步，尤其是为我国信息化发展树立了典范，积累了经验，而大数据的充分运用更使得整个金融行业朝着智能化快速迈进，在此基础上，、智能信贷等一系列智能模式逐步兴起。智能信贷是基于大数据等的快速模式，全流程都是通过线上数字化的形式呈现，提高了用户体验，也降低了后端需要人员维护客户的成本。随着大数据、、更多技术的应用，智能信贷将有可能从更核心的层面变革如今的消费与信贷形态。智能信贷更加依赖于大数据智能信贷更多的是针对，受益的是中小企业和普通用户。金额不大，承担的风险相对较小，智能代替人工分析处理大数据，金融平台放款速度越来越快，很多急需解决的问题都得到及时的缓解，更具有时效性。智能信贷尚处于发展阶段，但有两个发展趋势逐渐明显，应用范围不断扩大和更加依赖于大数据。认为，大数据的作用在于筛选和清洗信息，平铺、信用，刻画和分析场景。大数据金融在我国是初级的阶段，但是已经带来了很多变化，以前是整体粗放式、现在个体精细化，以前是抵押文化、现在信用文化，以前是利润为中心、现在是客户为中心，随着大数据的发展完善，未来谁能更好的运用大数据，谁就能赢得市场，就能获取最核心的竞争力。大数据发展过程是增量和存量、场景之间互相转换的过程，大数据使得金融穿透到企业发展的全生命周期。大数据不仅可以描述已有的场景、分析已有的数据，更加可以通过点式显现和链式逻辑预测未来。金融对于大数据的依赖性比任何一个行业都强烈，数据的整合和集成，一定要注重精准、以及点对点去中介化的真实性和有效性。大数据可以有效还原众所周知，金融业是数据密集型行业，传统金融机构经过长期经营已经积累了海量的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，但是缺乏社交信息和兴趣爱好信息；而则更加注重于大数据对于用户信息的获取、挖掘，结合场景化，以此来进行营销推广或者风控建模。信和认为，大数据的精髓在于它拓展了数据分析的抽样方法和范围，侧重于通过揭示相关关系来刻画世界万物之间的复杂联系。此外，大数据关键作用之一是减少信息不对称，发现市场主体的行为规律，甚至预测其经济行为。大数据能够从根本上解决传统金融所面临的信息不对称，客户不透明的问题。互联网金融企业如何运用大数据还原用户画像。从实用角度出发，用户画像信息分为人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、社交属性，以上分别描述了用户的基本特征、收入情况以及支付能力、消费习惯和消费偏好、消费倾向、社交媒体的参与阅读评论转发等。通过初步对于用户画像数据的集中和整理后，互金企业利用跑批作业，加工数据，形成用户画像的原始数据；进一步分析数据，找到与业务应用场景相匹配的目标客户强关联信息；将定量信息归纳为定性信息，并根据业务需求进行标签化，提高产品转化率；引用外部数据丰富用户画像，如电商丰富消费特征、移动大数据位置丰富兴趣爱好等。移动大数据帮助金融机构精准识别风险随着80、90后成为主力，金融服务由产品为中心正在逐步转变为消费者为中心，同时消费群体年轻化使得移动大数据的商业价值正在无限扩大，成为金融机构获得用户画像的一个重要来源。移动大数据帮助金融机构推测用户的兴趣爱好、消费偏好等诸多信息，且更加精准和全面。移动大数据有效提升了互联网金融风控的效率，提高了识别和侦测恶意欺诈的能力，降低了恶意欺诈风险；同时，移动大数据对于高风险客户识别方面有着成熟的应用场景，可以有效降低互联网金融风险概率。信和大金融认为，移动互联网时代，移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来，帮助金融机构提升效率、向智能化全面转型，更加精准的服务于居民消费升级，推动实体经济发展，未来移动大数据应用将更加广阔。信和大金融利用大数据不断提升风控能力信和大金融不断发力智能信贷领域，上线了借款品牌借么，布局农业金融、车房金融等垂直领域，深挖移动领域大数据风控价值，全方位提升风控体系建设。对于的风险管理，信和大金融认为，互联网金融企业应当借鉴传统金融机构长期以来行之有效的办法，同时发挥互联网大数据优势，从风险政策、、、风险监控、风险评价、风险管理信息系统等方面入手，实现对资产的识别、筛选和风险等级评定。信和大金融布局大数据风控的几个维度，包括验证身份、分析信息识别风险、分析线上申请行为识别欺诈、利用黑灰名单识别风险、利用移动设备数据识别欺诈、结合消费记录进行评分、参考社会关系进行信用评估、利用司法信息评估风险等来精准识别用户的还款意愿和还款能力。此外，信和大金融在大数据侦测的基础上，结合专业的实地尽调，进一步降低了风险发生的概率。信和大金融充分运用新兴互联网技术提升、创新风控能力，在大数据审核方面有着全面创新的举措，通过事前审核、事中监控、事后管理的手段进行全流程风控，在事前审核方面，信和大金融通过大数据全面审核借款人资质，通过大数据获取借款人身份信息（包括身份、教育、车辆、税务、房屋、法制信息等）、通讯运营商（包括开户情况、关键联系人）、航空铁路出行交易数据、银行流水（包括支付交易、商户刷卡记录）、电商平台（包括订单、交易、商户、物流）、（包括交易记录、授权管理、还款记录）等信息，不断扩大信息获取维度，加强事前审核，切实增强了企业风控能力。在完善数据获取维度、加强自身风控能力外，信和大金融积极接入行业共享数据系统防范风险，目前已经接入央行支付协会风险共享系统和工信部电子商务协会风险共享系统，信和大金融通过共享行业，极大地扩充风控数据库，将有效避免“一人多贷”、“”问题的发生，大力提升了平台反欺诈能力，提升信和大金融风控整体水平。《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选三目前，互联网与消费服务领域的融合取得长足进步，尤其是互联网金融的发展为我国信息化发展树立了典范，积累了经验，而大数据的充分运用更使得整个金融行业朝着智能化快速迈进，在此基础上，顾、智能信贷等一系列智能模式逐步兴起。智能信贷是基于大数据等技术的快速借贷模式，全流程都是通过线上数字化的形式呈现，提高了用户体验，也降低了后端需要人员维护客户的成本。随着大数据、云计算、机器学习更多技术的应用，智能信贷将有可能从更核心的层面变革如今的消费与信贷形态。智能信贷更加依赖于大数据智能信贷更多的是针对小额贷款，受益的是中小企业和普通用户。金额不大，承担的风险相对较小，智能代替人工分析处理大数据，金融平台放款速度越来越快，很多急需解决的问题都得到及时的缓解，更具有时效性。智能信贷尚处于发展阶段，但有两个发展趋势逐渐明显，应用范围不断扩大和更加依赖于大数据。信和大金融认为，大数据的作用在于筛选和清洗信息，平铺金融风险、信用，刻画和分析场景。大数据金融在我国是初级的阶段，但是已经带来了很多变化，以前是整体粗放式、现在个体精细化，以前是抵押文化、现在信用文化，以前是利润为中心、现在是客户为中心，随着大数据的发展完善，未来谁能更好的运用大数据，谁就能赢得市场，就能获取最核心的竞争力。大数据发展过程是增量和存量、场景之间互相转换的过程，大数据使得金融穿透到企业发展的全生命周期。大数据不仅可以描述已有的场景、分析已有的数据，更加可以通过点式显现和链式逻辑预测未来。金融对于大数据的依赖性比任何一个行业都强烈，数据的整合和集成，一定要注重精准、以及点对点去中介化的真实性和有效性。大数据可以有效还原用户画像众所周知，金融业是数据密集型行业，传统金融机构经过长期经营已经积累了海量的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，但是缺乏社交信息和兴趣爱好信息；而互联网金融则更加注重于大数据对于用户信息的获取、挖掘，结合场景化，以此来进行营销推广或者风控建模。信和大金融认为，大数据的精髓在于它拓展了数据分析的抽样方法和范围，侧重于通过揭示相关关系来刻画世界万物之间的复杂联系。此外，大数据关键作用之一是减少信息不对称，发现市场主体的行为规律，甚至预测其经济行为。大数据能够从根本上解决传统金融所面临的信息不对称，客户不透明的问题。互联网金融企业如何运用大数据还原用户画像。从实用角度出发，用户画像信息分为人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、社交属性，以上分别描述了用户的基本特征、收入情况以及支付能力、消费习惯和消费偏好、消费倾向、社交媒体的参与阅读评论转发等。通过初步对于用户画像数据的集中和整理后，互金企业利用跑批作业，加工数据，形成用户画像的原始数据；进一步分析数据，找到与业务应用场景相匹配的目标客户强关联信息；将定量信息归纳为定性信息，并根据业务需求进行标签化，提高产品转化率；引用外部数据丰富用户画像，如电商丰富消费特征、移动大数据位置丰富兴趣爱好等。移动大数据帮助金融机构精准识别风险随着80、90后成为金融消费者主力，金融服务由产品为中心正在逐步转变为消费者为中心，同时消费群体年轻化使得移动大数据的商业价值正在无限扩大，成为金融机构获得用户画像的一个重要来源。移动大数据帮助金融机构推测用户的兴趣爱好、消费偏好等诸多信息，且更加精准和全面。移动大数据有效提升了互联网金融风控的效率，提高了识别和侦测恶意欺诈的能力，降低了恶意欺诈风险；同时，移动大数据对于高风险客户识别方面有着成熟的应用场景，可以有效降低互联网金融风险概率。信和大金融认为，移动互联网时代，移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来，帮助金融机构提升效率、向智能化全面转型，更加精准的服务于居民消费升级，推动实体经济发展，未来移动大数据应用将更加广阔。信和大金融利用大数据不断提升风控能力信和大金融不断发力智能信贷领域，上线了小额分散借款品牌借么，布局农业金融、车房金融等垂直领域，深挖移动领域大数据风控价值，全方位提升风控体系建设。对于资产端的风险管理，信和大金融认为，互联网金融企业应当借鉴传统金融机构长期以来行之有效的办法，同时发挥互联网大数据优势，从风险政策、信用、信息披露、风险监控、风险评价、风险管理信息系统等方面入手，实现对资产的识别、筛选和风险等级评定。信和大金融布局大数据风控的几个维度，包括验证借款人身份、分析信息识别风险、分析线上申请行为识别欺诈、利用黑灰名单识别风险、利用移动设备数据识别欺诈、结合消费记录进行评分、参考社会关系进行信用评估、利用司法信息评估风险等来精准识别用户的还款意愿和还款能力。此外，信和大金融在大数据侦测的基础上，结合专业的实地尽调，进一步降低了风险发生的概率。信和大金融充分运用新兴互联网技术提升、创新风控能力，在大数据审核方面有着全面创新的举措，通过事前审核、事中监控、事后管理的手段进行全流程风控，在事前审核方面，信和大金融通过大数据全面审核借款人资质，通过大数据获取借款人身份信息（包括身份、教育、车辆、税务、房屋、法制信息等）、通讯运营商（包括开户情况、关键联系人）、航空铁路出行交易数据、银行流水（包括支付交易、商户刷卡记录）、电商平台（包括订单、交易、商户、物流）、信用卡（包括交易记录、授权管理、还款记录）等信息，不断扩大信息获取维度，加强事前审核，切实增强了企业风控能力。在完善数据获取维度、加强自身风控能力外，信和大金融积极接入行业共享数据系统防范风险，目前已经接入央行支付清算协会风险共享系统和工信部电子商务协会风险共享系统，信和大金融通过共享行业黑名单，极大地扩充风控数据库，将有效避免“一人多贷”、“老赖”问题的发生，大力提升了平台反欺诈能力，提升信和大金融风控整体水平。《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选四目前，互联网与消费服务领域的融合取得长足进步，尤其是互联网金融的发展为我国信息化发展树立了典范，积累了经验，而大数据的充分运用更使得整个金融行业朝着智能化快速迈进，在此基础上，智能投顾、智能信贷等一系列智能模式逐步兴起。智能信贷是基于大数据等金融科技技术的快速借贷模式，全流程都是通过线上数字化的形式呈现，提高了用户体验，也降低了后端需要人员维护客户的成本。随着大数据、云计算、机器学习更多技术的应用，智能信贷将有可能从更核心的层面变革如今的消费与信贷形态。智能信贷更加依赖于大数据智能信贷更多的是针对小额贷款，受益的是中小企业和普通用户。金额不大，承担的风险相对较小，智能代替人工分析处理大数据，金融平台放款速度越来越快，很多急需解决的问题都得到及时的缓解，更具有时效性。智能信贷尚处于发展阶段，但有两个发展趋势逐渐明显，应用范围不断扩大和更加依赖于大数据。信和大金融认为，大数据的作用在于筛选和清洗信息，平铺金融风险、信用，刻画和分析场景。大数据金融在我国是初级的阶段，但是已经带来了很多变化，以前是整体粗放式、现在个体精细化，以前是抵押文化、现在信用文化，以前是利润为中心、现在是客户为中心，随着大数据的发展完善，未来谁能更好的运用大数据，谁就能赢得市场，就能获取最核心的竞争力。大数据发展过程是增量和存量、场景之间互相转换的过程，大数据使得金融穿透到企业发展的全生命周期。大数据不仅可以描述已有的场景、分析已有的数据，更加可以通过点式显现和链式逻辑预测未来。金融对于大数据的依赖性比任何一个行业都强烈，数据的整合和集成，一定要注重精准、以及点对点去中介化的真实性和有效性。大数据可以有效还原用户画像众所周知，金融业是数据密集型行业，传统金融机构经过长期经营已经积累了海量的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，但是缺乏社交信息和兴趣爱好信息;而互联网金融则更加注重于大数据对于用户信息的获取、挖掘，结合场景化，以此来进行营销推广或者风控建模。信和大金融认为，大数据的精髓在于它拓展了数据分析的抽样方法和范围，侧重于通过揭示相关关系来刻画世界万物之间的复杂联系。此外，大数据关键作用之一是减少信息不对称，发现市场主体的行为规律，甚至预测其经济行为。大数据能够从根本上解决传统金融所面临的信息不对称，客户不透明的问题。互联网金融企业如何运用大数据还原用户画像。从实用角度出发，用户画像信息分为人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、社交属性，以上分别描述了用户的基本特征、收入情况以及支付能力、消费习惯和消费偏好、消费倾向、社交媒体的参与阅读评论转发等。通过初步对于用户画像数据的集中和整理后，互金企业利用跑批作业，加工数据，形成用户画像的原始数据;进一步分析数据，找到与业务应用场景相匹配的目标客户强关联信息;将定量信息归纳为定性信息，并根据业务需求进行标签化，提高产品转化率;引用外部数据丰富用户画像，如电商丰富消费特征、移动大数据位置丰富兴趣爱好等。移动大数据帮助金融机构精准识别风险随着80、90后成为金融消费者主力，金融服务由产品为中心正在逐步转变为消费者为中心，同时消费群体年轻化使得移动大数据的商业价值正在无限扩大，成为金融机构获得用户画像的一个重要来源。移动大数据帮助金融机构推测用户的兴趣爱好、消费偏好等诸多信息，且更加精准和全面。移动大数据有效提升了互联网金融风控的效率，提高了识别和侦测恶意欺诈的能力，降低了恶意欺诈风险;同时，移动大数据对于高风险客户识别方面有着成熟的应用场景，可以有效降低互联网金融风险概率。信和大金融认为，移动互联网时代，移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来，帮助金融机构提升效率、向智能化全面转型，更加精准的服务于居民消费升级，推动实体经济发展，未来移动大数据应用将更加广阔。信和大金融利用大数据不断提升风控能力信和大金融不断发力智能信贷领域，上线了小额分散借款品牌借么，布局农业金融、车房金融等垂直领域，深挖移动领域大数据风控价值，全方位提升风控体系建设。对于资产端的风险管理，信和大金融认为，互联网金融企业应当借鉴传统金融机构长期以来行之有效的办法，同时发挥互联网大数据优势，从风险政策、信用评级、信息披露、风险监控、风险评价、风险管理信息系统等方面入手，实现对资产的识别、筛选和风险等级评定。信和大金融布局大数据风控的几个维度，包括验证借款人身份、分析信息识别风险、分析线上申请行为识别欺诈、利用黑灰名单识别风险、利用移动设备数据识别欺诈、结合消费记录进行评分、参考社会关系进行信用评估、利用司法信息评估风险等来精准识别用户的还款意愿和还款能力。此外，信和大金融在大数据侦测的基础上，结合专业的实地尽调，进一步降低了风险发生的概率。信和大金融充分运用新兴互联网技术提升、创新风控能力，在大数据审核方面有着全面创新的举措，通过事前审核、事中监控、事后管理的手段进行全流程风控，在事前审核方面，信和大金融通过大数据全面审核借款人资质，通过大数据获取借款人身份信息(包括身份、教育、车辆、税务、房屋、法制信息等)、通讯运营商(包括开户情况、关键联系人)、航空铁路出行交易数据、银行流水(包括支付交易、商户刷卡记录)、电商平台(包括订单、交易、商户、物流)、信用卡(包括交易记录、授权管理、还款记录)等信息，不断扩大信息获取维度，加强事前审核，切实增强了企业风控能力。在完善数据获取维度、加强自身风控能力外，信和大金融积极接入行业共享数据系统防范风险，目前已经接入央行支付清算协会风险共享系统和工信部电子商务协会风险共享系统，信和大金融通过共享行业黑名单，极大地扩充风控数据库，将有效避免“一人多贷”、“老赖”问题的发生，大力提升了平台反欺诈能力，提升信和大金融风控整体水平。写在最后：给大家推荐一家3年老平台立即理财拿→(年化收益10%)转载本文请注明来源于安全110：http://www.p2b110.com/news/216313.html分享到：QQ空间新浪微博腾讯微博微信百度贴吧QQ好友window._bd_share_config={"common":{"bdSnsKey":{},"bdText":"我在【网贷安全110】看到这篇经典的文章，有趣-有料-有内涵！你们看看觉得如何？","bdMini":"2","bdMiniList":false,"bdPic":"http://www.p2b110.com/","bdStyle":"1","bdSize":"16"},"share":{"bdSize":16},"image":{"viewList":["qzone","tsina","tqq","wei***","tieba","sqq"],"viewText":"分享到：","viewSize":"24"},"selectShare":{"bdContainerClass":null,"bdSelectMiniList":["qzone","tsina","tqq","wei***","tieba","sqq"]}};with(document)0[(getElementsByTagName('head')[0]||body).appendChild(createElement('script')).src='http://bdimg.share.baidu.com/static/api/js/share.js?v=.js?cdnversion='+~(-new Date()/36e5)];《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选五名家 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+，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。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，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》。《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－《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选六名家 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－《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选七昨晚，第29期微信沙龙圆满结束受到了各位的一致好评感谢与前海P2P相伴相随的老用户们~今天为大家补上本期沙龙干货~《双平台运营规划讨论分享》Contents﹀﹀﹀01关于中农信集团的发展现状相信很多人对我们的转型发展都心存疑惑，不了解我们究竟在做什么？做到了什么？下面一一和大家分享。 我们在做什么？我们的目标是为所有企业、家庭与个人提供安全、便捷、灵活的综服务，并致力于成为中国最具科技价值的金融服务集团。前海非标向中农信转型是目第一步，我们坚持走科技金融的方向，并以为切入点，既在扩展，也在开拓资产端，转型以来的几个月，我们一直在做产品的设计和技术研发、资源对接、**和其他金融企业资源接洽等。 我们做到了什么？10月份，我们有三个平台会上线内测。第一个平台是树懒理财，新的早已经在8月底研发成功了，10月份平台上线内测问题应该不大。 第二个平台是。在上一个沙龙已经跟大家分享过。是一种轻度风控。由于其小额短期的特点，风控更重视的是借款人的还款意愿而非还款能力。因此，反欺诈是现金贷风控的首要课题。目前，线上贷款的欺诈行为有中介代办、团伙作案、机器行为、账户盗用、身份冒用和串联交易等。针对这些欺诈行为，常用的反欺诈规则包括勾稽比对、交叉检验、强特征筛选、风险关系以及用户行为数据分析。 由于现金贷的目标人群大多都是不被传统借贷机构覆盖的人群，缺少完整的央行征信数据，因此，树懒理财斥巨资引入第三方大数据，对每一笔记录作查询，这部分信息经过查询异常检测算法的过滤以后就会形成一个可靠的公司内部自有的数据库。以上，通过外部数据和内部数据的整和，从而判断融资人是否存在行为，我们风控部像保护大熊猫一样保护着每一位人的资金安全。 第三个平台是后端的ERP管理系统平台，是我们的线下各级加盟代理门店资产进件和风控审核的一个，有了这个系统平台，线下的资产项目会逐步批量进入。 除了三个平台研发，我们还做到了什么？两点：第一，线下的省级运营中心已经成功开展了两家，一家在河南，一家在陕西，门店选址与装修完成，业务团队也已初步建立，同样10月份能正式投入市场。此外，意向签订县市级代理的，确定的也有7家左右。第二，我们成功与河南省卢氏县签订了战略合作协议，中农信作为卢氏县金融扶贫计划的担当企业之一，参与设计了卢氏模式（卢氏模式得到省长、副**等人的认可，要求全国推广）。这一次与河南县**合作，为我们之后全国和市县业务扩展和普惠金融实践打下了基础。 02前海P2P之后的运营规划之前的几期微信沙龙有跟各位投资人说过应对合规及监管需要，前海P2P原有的资产端开发模式将不可持续。所以跟随平台转型升级，前海P2P后续的运营规划也将有所修改调整，尤其是在标的这一块，会增加新的版块，以解决资产端缺标现状。 配合现金贷的上线内测，届时前海会新增一个标的版块，我们将其命名为小额分散专区。顾名思义，小额分散专区标的金额少，期限短，项目个数多，年化收益初步定为10.08%。这块标的的资产来源于新开发的现金贷APP已完成的借款项目，在借款人授权的前提下，我们将借款项目以的方式发布在小额分散版块，供投资人。 现金贷是集团旗下的中农信贷，打造的一款纯个人信用线上借款产品，根据用户提供的信息结合线上线下风控数据，依托多个金融大数据风控模型，为个人提供5000元以下借款服务。 小额分散区的标的安全吗？中农信贷搭建了一站式大数据风控决策引擎的风控体系，针对客户提供的个人信息。基于普林科技大数据建模技术，提供决策辅助支持，与传统风控系统相比实现了多维数据——使评估更全面；模型定制——使效果更精准；自动决策——使审贷效果更高。借助同盾科技海量的数据规模、强大的处理能力与准确的行业洞察，配置两大核心风控工具：核心风控工具一——完整的规则引擎，核心风控工具二——强大的案件管理系统。在获客引流、精准营销、客群分析、风控管理、反欺诈、贷前、等方面具有百融金服庞大的信息体系支撑，整体运营管理水平高。同时贷款审批在用户风险点判断上，利用蜜蜂风控平台，以用户授权的互联网信息进行交叉验证，经过清洗、整合、分析和翻译，精准判断用户的风险点。依托白骑士数据服务，基于大数据模型检验风控策略模型，有效进行各场景应用全流程防控，降低欺诈风险。03树懒理财上线内测预计10月份，公司会启动树懒理财内测用户招募活动。树懒理财坚持以用户需求为驱动力，希望成就用户喜爱并追随的互联网金融品牌。为确保用户体验，招募的内测体验官，在内测期间会帮助平台优化用户体验，提出对平台的修改反馈意见。前海P2P老用户们的需求就是树懒理财平台以后成长的样子。理财其实是一门技术活，需要慢下来耐心了解行业规则、学习，深入与平台互动。受社会快节奏环境影响，现在的投资人普遍存在急功近利的投资思想。奉行鸡蛋不放同一个篮子的念，快速的分拆资金尝试不同理财产品与理财平台，快速与不断试错。如此理财不仅需要大量耗费自身精力还有可能，一旦踩到一次小，之前的所有收益几乎白赚。 所以我们做树懒理财，致力于，以同路好伙伴的角色，让每个有为青年都实现财富梦想！大家在树懒理财，可以跟随平台共同成长，平台的每一次升级也都希望各位可以一起参与进来！毕竟大家都是从前海P2P开始看着树懒理财起步，对平台有认知基础有感情。 而树懒理财也不会让大家失望，我们会以用户为目标打造一个稳定、可靠、安全的，以科技金融技术手段优化用户理财体验，节省用户理财精力与时间；以为核心大数据风控体系，有效降低客户的欺诈风险及，确保资金安全。树懒理财在保障平台硬件基础上，更规划了大量的线上、线下活动，我们致力于搭建一个有趣可伴随的，组建一个有为青年的理财生活家，在这里有组织有温暖。 我们做P2P平台一直有个目标，就是想做国内最受用户喜欢追随的互联网，虽然路还很漫长，我们会坚持努力前行，在这里感谢各位投友一路的追随与支持，我们团队定会不负信赖！↙猛戳阅读原文，注册即送1000元体验金！《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选八有测试表明，传统风控的人工审核模式，平均耗时需要20分钟，大数据审核只需要1分钟，就能判断该用户有没有欺诈的嫌疑以及其。这么牛的大数据风控到底为何物？信和大金融认为，其实大数据并不神秘，人类原本属于“群居动物”，物以类聚、人以群分，“好人”“坏人”都有抱团扎堆的习惯。以借款为例，当某人上传借款申请的那一刻，就揭开了自己所处的社交图谱网络。在这个网络中，某人与别人可能是互相频繁通电话的强联系，也可能只是浏览过QQ空间的弱联系。在移动互联时代，没有人可以彻底隐形。借款人在百度曾经浏览过的网页、在淘宝留下的交易记录、手机是白天活跃还是深夜活跃，都可以被抓取，作为评估借款人的数据源，勾勒出一个人的日常生活轨迹。由几亿的数据节点汇聚成的社交图谱网络，让“信用良好”“信用不好”都有迹可循。信和大金融以数据驱动的风险控制，部署了自动决策引擎，取代人工重复工作，降低审核误差，提升排查效率，准确甄别信用风险；通过大数据分析，识别申请设备的特征以及独特的设备标识。此外，信和大金融基于自身千万级别的借款、还款、等内部信用数据，再接入海量的身份、学历、不良等外部权威数据，包含公安身份验证、运营商三要素验证、被执行人信息、失联信息、企业工商信息、学历验证、授权类数据。此外，信和大金融正在研发一款情绪识别反欺诈工具，将人工智能运用于风控实践中。此外，信和大金融风控部门携手澳大利亚GBG，引进Instinct反欺诈系统，接入支付清算协会风险共享系统、中国电子商务协会反欺诈系统。全方位的大数据审核不仅**提高了信和大金融风控审核的效率，降低了风险的概率，让“好人”和“坏人”在1分钟内通通显形。《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选九大数据如何应用在具体金融场景？科技从细微之处怎样改变传统金融行业？12月1日，以“大数据的金融思维”为主题的第二期“宜信金融科技思享会”上，宜信数据技术专家和与会媒体人士就这一问题进行探讨。“宜信金融科技思享会”是宜信公司主办的聚焦Fintech前沿领域的研讨活动，8月23日，以“区块链技术的商业化应用场景”为主题的第一场宜信金融科技思享会成功举行，引发广泛关注。宜信“金融科技价值观”：科技为了创造更好的金融服务“金融科技要回到金融服务的核心点上，用科技去改进金融服务，贴近每个客户和小微企业，满足以往没有被很好满足的需求。”宜信公司高级副总裁、首席战略官陈欢表示，宜信的“科技金融价值观”就是“科技要帮助我们回归金融服务本质，为社会提供更好的金融服务。”陈欢认为，科技和金融结合经历了三个阶段。第一阶段是“信息化”，将从金融机构手工劳动和纸质单据中解放出来，提高效率；第二阶段是“数据化”，金融机构的信息需要进一步结构化，进行更广泛的分析和使用；第三阶段是“智能化”，人工智能、机器学习等技术在金融领域的引用，催生了大数据风控、数字货币、智能投顾等等创新事物出现。目前社会正处于第二阶段到第三阶段的过渡中。“技术带来的机会和可能性再增多，宜信作为技术领先的金融服务企业，更重视金融服务的逻辑，我们要比科技平台做的更多，要更有长线思维和风险意识，要用科技赋能提供更好的金融服务。”陈欢表示，“回归金融服务的核心点，是用好技术赋能的关键，金融服务和、理财、投资等等方式一样，都是为了服务大家有更美好的生活。”大数据风控：更有效的风险管理“风险并不是个贬义词，而是指未来损失的不确定性。”宜信公司风险管理委员会数据总监柴耀晖表示，宜信大数据风控能做到从贷前（反欺诈、授信决策等）到贷中（账户及检测、风险预警等）再到贷后（逾期、核销等）全流程风险管理的优化和效率提高。基于大数据优势，宜信独立研发的数据产品为宜信诸多金融业务提供着数据分析与共享服务包括授权抓取数据、提供征信报告和人法失信等数据、对第三方服务商和公开网络数据进行提取以及为个信贷行业提供共享数据。高效数据处理支持整个宜信大数据风控决策的开发流程，关于这一流程，柴耀晖着重介绍了“反欺诈”和“评分卡”两项应用：“以反欺诈为例，仅申请人电话信息一项，我们就会稽核其实名制情况、是否涉黑或过期，在网时间长短、联系人数量、安装app的情况等近20项详细数据。同时，我们会对用户分级实行‘评分卡’制度，结合用户的出行方式、教育经历、手机设备使用情况等信息，开发白名单评分卡，用来挖掘优质客户，开发针对APP用户的极速放款模式，从注册至放款最短时间缩短至10分钟。”柴耀晖表示，目前，宜信大数据风控技术已经总结了超过 800个有效验证的欺诈特征和3000多个风险决策规则，能做到24*7实时授信，提升了业务效率，实现了线上线下全渠道，覆盖255个城市，20个省及直辖市的农村地区。同时也能够和金融机构共同防御风险，开始和超过700家机构共享金融风险数据，与40家征信数据服务商建立了紧密合作。同时，大数据风控也积极接入AI（人工智能），技术成果丰硕。以其中“大数据风控搜索引擎”为例，能以毫秒级从海量数据源中检索出和用户风险相关的数据，实现智能风险识别以进行信用审核。运营之翼：享受大数据带来的“红利”“面对特定的客户，发券或者红包福卡都是常见的运营方式，问题在于，对什么人发？怎样发才有效？”宜信公司大数据创新中心工程总监张军介绍到，从交易、订单、优惠、产品、行为等各方面的数据当中用机器学习技术得到的模型不光能优化“发券”这件事，还可以在电销数据线上化基础上形成“外呼策略”，实现精准外呼，大幅提高了运营效率。张军表示，“运营工作也能享受到，可以大幅降低成本，提高金融效率，扩大客群。”在领域，传统运营大量依靠人力，成本高效率低，大数据技术使得运营更精准效率更高。普惠业务，通过建立存量数据的“水利枢纽“，能够打破数据孤岛、数据查询和分析加速，决策更快成本更低；通过使用存量数据构建知识图谱，能有效识别隐蔽的欺诈案件，优化风险模型。张军介绍道，大数据分析和严选集中体现了大数据的“红利”。宜信的大数据风控平台积累超过600个模型集，3000多个模型（或规则），具备60000个特征变量，能实现每天8万次决策，年度决策金额超千亿；有了大数据技术，在超20000家机构中通过60多个维度进行1000多万次的分析后，宜信就能从一级市场海量数据中严选形成自己的产品。这些海量分析包括投资人分析、基金画像、机构分析、标的分析、舆情分析等几十个指标，为提供可靠地FOF。宜信普惠商通贷：大数据技术服务小微企业的最佳范例宜信普惠“商通贷”是大数据赋能小微企业信贷在产品方面的落地实践。宜信大数据创新中心数据科学家朱恩东介绍道，为小微企业提供金融服务的难点很多，比如抵押物的缺乏、风险难以评估等等。商通贷提供的服务则针对性地解决这些问题：1.纯信用，无抵押物；2.纯线上，需求快速响应；3.支持内贸外贸各行业小微企业服务平台。这一切的实现得益于商通贷大数据结合人工智能科技的工作。基于数据，商通贷产品背后是人工智能技术的支撑，朱恩东着重介绍了三大技术：一是树型模型融合。海量数据通过分类和赋予特征将数据结构化形成不同的算法模型，能够高精准度对进件客户进行实时智能风险评估；模型可以保证商通贷众多数据源的稳定性，也能保证跨平台复用，降低了运营成本。二是迁移学习。具体包括模型目标迁移、客群特征迁移、时间维度迁移和跨业务线迁移。人工智能迁移学习解决方案，有效解决了商通贷在初期所面对的数据样本少、平台多、迭代慢的主要问题。三是深度神经网络。商通贷技术团队开发了基于深度神经网络的多项关键技术，能够实现商品品类分类及评价情感分析，对客户评价等时间流特征进行特征抽取，以及平台上“负样本”的生成。通过基于大数据的人工智能技术研究，商通贷的业务势头良好，2017年第二季度和去年同期相比，件均业绩提高了50%，放款量增加了30%，审批通过增加了60%，对接小微企业数据服务平台数量增加了40%——飞速增长的同时，整体风险保持平稳，保证了新业务的不断进步。《中金支付“洞悉”大数据产品广州发布》 精选十近年来大数据行业正经历着突飞猛进的发展，大数据在金融领域的渗透也日益显著，特别在金融风控领域，大数据风控正在逐渐取代传统的风控模式。通过多维的数据探查以及合理的风控模型，刻画出企业及个人的全维度信用形象，结合日常行为的监控，可以帮助金融机构探查企业和个人借款者财务指标外的风险点，使金融机构能够及时的探知并。大数据风控模式必须建立在数据真实性、及时性、准确性的基础上。然而，目前行业内数据孤岛效应广泛存在， 离散化的数据源使规范性差，合法性存疑，质量参差不齐。这些给金融机构利用大数据进行风控的模式带来了巨大的挑战。实现数据生产要素合规、高效地流通，满足风险控制引擎的需要，成为众多金融机构的诉求。于是，上海数据交易中心针对金融风控领域开发的CRP产品应运而生。CRP产品简介CRP（CREDIT RISK PROFILE）——中国画像库，此款产品旨在提供一套针对金融领域的完整的数据流通解决方案。 产品面向银行、、、担保公司、小贷公司、P2P等各类传统及新兴金融企业。基于权威的**D去身份隐私保护技术与数据实时在线互联，解决了业内关于数据效率、质量、合规性的多重难题。CRP通过对多源可靠数据的完美拼接，以一点式接入多源数据路由式检索的方式，实现了对企业及个人信息全方位画像的绘制，提供了数据核验，数据查询，风险名单探查等众多形态的服务。目前CRP系统以及可以探查到全国超过5000万企业级数据， 覆盖工商财税、司法行政、知识产权、网络舆情、行业周期等多维度跨域数据。同时，CRP通过企业数据库与个人数据库的无缝性关联，在经过授权的前提下，获取其身份、信用、财产、行为等数据。更重要的是，高扩展性的产品框架结构，使CRP有着无限的扩展潜能。在不久的未来，在CRP合规技术支持下，数据画像中还将引进企业税务数据、能耗数据等金融机构亟需使用的数据品类。CRP产品特点CRP的诞生解决了金融风控行业内关于效率、质量、合规三大行业难题：效率难题：数据来源分散，数据格式不清，如何在毫秒级时间里获得多源统一可用的数据？质量难题：如何对数据的质量进行有效评价？如何得到高质量的数据？合规难题：如何保证数据的采集使用不会触犯法律，如何保证流通的数据都经过充分的授权？标准化规约+一点式路由接入解决数据获取的效率难题数据在金融领域的应用有着极强的时效性，特别是对于P2P、小额贷款行业，数据核验的需求往往是毫秒级的。然而，不同数据来源数据格式往往难以统一，数据求方很难在短时间内整合拼接出统一可用的数据。CRP系统采用了上海数据交易中心自主知识产权的六要素元数据规整技术，将所有数据源统一规约封装，通过一点接入的自定义路由策略，为客户提供一键式毫秒级数据服务，并由客户自主定义数据返回时限，在规定的时限内进行数据查询，超时返回的部分不收取任何费用。基于质量评估的多方路由解决数据质量难题质量是数据领域绕不开的话题，特别是在金融风控领域，分毫的失误都可能导致风险发生。目前市面上数据质量参差不齐，使数据需求方很难单方面辨别筛选出高质量数据。CRP系统提供了一套基于质量评估的多源数据路由筛选系统，通过事前抽样测评结合客户时候反馈，为客户筛选出该标签、该地域、在客户心理价位内的最优质数据源，并通过CRP的路由系统拼接匹配，组装出最优质的数据。目前经客户实测，通过CRP路由系统筛选后的数据，数据质量较单一数据源数据有着明显的提高。**D数据加密技术+数据联合授权组件解决合规难题针对合规难题，CRP系统提供了两套解决方案：一、数据去身份化解决方案：隐藏起公民的敏感信息。上海数据交易中心和公安部第三研究所合作研制了**D加密技术。通过硬件化的加密黑箱，原本直接敏感的身份信息变成了无法还原的去身份化密文。通过了这种加密之后，即使公开在互联网上，也只是无主体的数据，无法完整解释，身份信息被保护了起来。二、合法授权的解决方案。上海数据交易中心联合了行业内知名企业机构开发了基于和区块链数据血缘存证的授权组件。该组件允许在数据流通过程中，对每一个流通节点都将进行电子签名确认授权，在完成授权后，对授权过程、数据流通血缘图谱和合同文本进行，从而根本上解决数据流通授权的问题。后记金融风控向着以数据为驱动力，以机器学习为基本手段的方向发展，是不可阻挡的趋势。上海数据交易中心希望通过此款产品可以以优质合规的数据服务为大数据金融领域做出自己的一份贡献。
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认识你李颖我很高兴！
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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。
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