基于大数据的消费信贷平台

经济研究基于大数据的网络平台消费信贷新金融模式研究李洪辉，陈慧琳，吴林焰，柳纬君，柳燕奇（福州外语外贸学院，福建 福州 350202） 摘 要：大数据和云计算是通讯技术和信息化发展的必然趋势，通过结合网络个人虚拟信息和商业银行以及第三方支付机构的用户信用系统，构建个性化的用户大数据金融。

为社会人群减轻现金流紧张期，激发互联网金融的巨大潜力。

京东白条以京东电商平台为出发点打造的消费信贷具有一定的创新，但仍局限于京东相关业务内容下的消费购物。

针对京东白条的业务运作模式及风险管控模式等问题展开分析，提出大数据视角下的网络平台消费信贷的新金融模式。

关键词：大数据；网络平台消费；京东白条；网络平台征信；虚拟资产1 消费信贷在大数据金融和网络平台虚拟资产中的应用价值随着互联网移动终端覆盖的范围逐渐扩大，消费信贷由城市发展到农村甚至偏远的山区，包含的业务范围比较广，一般包括医疗、住房、教育、娱乐等，可以满足消费者多样化的需求。

另外信贷金融不涉及到实体店面，降低了成本，在一定程度上节约了一些土地等资源。

同时用户在获取信贷服务的途径上更加方便，同样也有利于网络平台获取更多的平台数据以作分析。

信贷除了借助互联网广阔的平台，更创造了一种基于网络土壤的新型互联网信贷模式。

“互联网+”的概念不断催生发展产生了一条条新的产业链，也创造了网店、微博大V和抖音的百万粉丝账号此类网络虚拟资产。

虽然难以和传统资产一般在现实中拥有实物，虚拟资产仍是一种无形的公民财产。

虚拟资产不存在与现实世界的财产进行稳定流通的机制，换句话说虚拟资产不能够直接与实际的财务对应起来，无法换成货币变现。

而同样在网络中生根发芽的互联网信贷正是作为虚拟资产变现的最佳途径。

例如现有成熟的信贷产品、花呗针对淘宝店家推出的小微贷，将店家订单作为贷款依据，间接地促进了双十一这种盛大的国民消费狂潮。

2 消费信贷在大数据金融和网络平台虚拟资产中的应用2.1 业务运作模式京东金融白条业务是京东金融集团在业务发展过程中逐步形成的一种特有的业务运作模式。

大数据金融模式有哪几种第三方支付(Third-Party Payment)狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。

根据央行2010年在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义，从广义上讲第三方支付是指非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡、银行卡收单以及中国人民银行确定的其他支付服务。

第三方支付已不仅仅局限于最初的互联网支付，而是成为线上线下全面覆盖，应用场景更为丰富的综合支付工具。

模式2：P2P网贷P2P(Peer-to-Peer lending)，即点对点信贷。

P2P网贷是指通过第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，需要借贷的人群可以通过网站平台寻找到有出借能力并且愿意基于一定条件出借的人群，帮助贷款人通过和其他贷款人一起分担一笔借款额度来分散风险，也帮助借款人在充分比较的信息中选择有吸引力的利率条件。

目前，出现了2种运营模式，一是纯线上模式，其特点是资金借贷活动都通过线上进行，不结合线下的审核。

通常这些企业采取的审核借款人资质的措施有通过视频认证、查看银行流水账单、身份认证等。

第二种是线上线下结合的模式，借款人在线上提交借款申请后，平台通过所在城市的代理商采取入户调查的方式审核借款人的资信、还款能力等情况。

模式3：大数据金融大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。

基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。

大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力。

因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

基于金融大数据的信贷风险评估研究随着大数据技术的不断发展，金融机构已经开始将大数据技术应用于风险评估。

其中，信贷风险评估是金融机构的重要业务之一。

本文将从基于金融大数据的信贷风险评估的原理、优势和应用等方面进行探讨。

一、基于金融大数据的信贷风险评估原理信贷风险评估是指金融机构在进行信贷业务时，对借款人的信用记录、收入和财务状况等方面进行评估，来确认借款人的信用状况和偿付能力。

传统的信贷风险评估主要依赖于传统金融数据，如银行账户信息、贷款记录、房产所有权等信息。

然而，随着互联网金融的蓬勃发展，人们的消费方式和金融行为也发生了很大的变化。

传统的银行业务已经不能完全满足人们的需求。

而随着移动互联网和云计算技术的不断发展，大量的非传统数据开始涌入金融市场。

这些数据主要包括社交网络数据、移动端数据、消费行为数据等。

基于金融大数据的信贷风险评估主要利用人工智能等技术，通过对大数据进行深入挖掘和分析，对每个借款人进行量化分析和评估。

可以通过各种方式获取借款人的大量个人信息，包括社交媒体的社交性、日常行为习惯、消费经历、甚至是借款人的心理特征。

通过这些数据的分析、建模和预测，金融机构可以更加准确地确定贷款风险，降低违约率等风险，提高贷款审批效率。

二、基于金融大数据的信贷风险评估的优势相对于传统的信贷风险评估方式，基于金融大数据的信贷风险评估具有许多优势。

1、更准确的信用评估金融机构可以通过大量的电子数据和社交网络数据，对借款人的行为和消费习惯进行深入分析和预测，得出更为准确的信用评估结果。

同时也可以更好地识别出风险较高的借款人。

2、更高效的贷款审批传统的信贷风险评估需要花费大量的时间和精力进行风险评估和审批，这往往需要几天甚至几周的时间才能完成。

而基于金融大数据的信贷风险评估可以在数分钟内完成，速度比传统的信贷风险评估快得多。

这也有助于金融机构更快地响应市场需求。

3、更低的违约率基于金融大数据的信贷风险评估可以更好地识别出风险较高的借款人，从而有效地降低违约率，减少金融机构的损失。

360借条才2000额度
360借条是360金融推出的无抵押消费信贷平台，上线于2016年9月，基于360大数据对客户信用进行整体评估，并在此基础上提供即时到账的消费贷款，根据信用风险、支付习惯、消费情况等综合考虑，授予用户不同的借款额度，借款额度为500-20万元。

360借条最长支持的借款时间为12个月。

此条答案由有钱花提供，希望对您有帮助。

点击测额最高可借20万类似阿里旗下的借呗、腾讯旗下的微粒贷，有钱花是原百度金融旗下的信贷服务品牌，都属于大品牌，不仅利率很低而且十分靠谱。

依托百度技术和场景优势，有钱花运用人工智能和大数据风控技术，为用户带来方便、快捷、安心的互联网信贷服务。

在放款额度上，360借条从500元起借，额度最高为20万元，按日计息，日利率最低为0.03%，与腾讯微粒贷、蚂蚁借呗等大致相同。

360借条不需提交复杂的个人材料和财力证明，从审核到放款最快只需1分钟，支持随借随还，具有额度大、放款快、操作简便等特点。

借款时会有提示的，上会会写清利息。

互联网金融消费信贷大数据分析与风险评估随着互联网的迅猛发展和普及，互联网金融的应用正在改变人们的消费方式和金融服务模式。

其中，互联网金融消费信贷作为一种便捷的消费信贷方式，已经受到许多人的青睐。

然而，与传统信贷不同，互联网金融消费信贷面临着更加复杂的风险和挑战。

因此，对于消费金融公司而言，分析和评估互联网金融消费信贷的大数据是至关重要的。

互联网金融消费信贷大数据分析可以帮助金融机构更好地了解消费者的信用状况和还款能力，从而准确评估风险，制定贷款策略，并更好地管理贷后风险。

首先，通过大数据分析，金融机构能够实时了解借款人的信用状况。

通过消费者的个人信息、消费习惯、还款记录等数据，可以综合评估借款人的还款意愿和还款能力。

利用大数据技术，可以更加精准地判断借款人是否具备还款能力，从而避免不良贷款的风险。

其次，互联网金融消费信贷大数据分析能够帮助金融机构制定合理的贷款策略。

通过分析大量的数据，可以了解不同消费者群体的需求和偏好，了解不同产品的风险特征，从而根据借款人的情况，制定个性化的贷款策略。

借助互联网金融平台的便利性，金融机构可以快速、灵活地调整和推出适应市场需求的贷款产品。

再次，大数据分析在互联网金融消费信贷的风险评估中发挥着重要作用。

通过对大量历史数据的分析和挖掘，可以建立信用评分模型，量化借款人的信用风险。

借助机器学习和人工智能技术，可以将大数据分析结果应用于实时的风险评估，帮助金融机构及时发现潜在的风险因素，并采取相应的防控措施。

另外，大数据分析还可以帮助金融机构更好地管理贷后风险。

通过对还款数据的分析，可以实时监测借款人的还款情况，及时发现逾期风险。

同时，借助社交媒体数据分析，可以更好地了解消费者的个人行为和社交网络，发现潜在的违约迹象，以及可能的欺诈行为。

当然，在进行互联网金融消费信贷大数据分析和风险评估时，我们也需要重视数据隐私和安全问题。

确保合法和合规的数据收集和使用，保护消费者的个人信息安全，是互联网金融发展的基础。

互联网金融下的小额贷款与消费信贷互联网金融的兴起，给传统金融领域带来了巨大的冲击和变革。

小额贷款和消费信贷作为互联网金融的两个重要组成部分，也得到了快速发展。

本文将从不同角度探讨互联网金融下的小额贷款和消费信贷。

一、小额贷款的发展与特点随着互联网金融的兴起，小额贷款行业也迎来了快速发展。

传统金融机构对小额贷款的审批流程繁琐，利率高昂，很难满足大众的需求。

而互联网金融的出现，通过运用大数据和人工智能技术，实现了小额贷款的快速审批和放款。

这种高效的服务模式，大大提高了小额贷款的可获得性和便利性。

同时，互联网金融下的小额贷款也具有灵活的特点。

传统金融机构对借款用途有严格的限制，而互联网金融平台则更加注重借款人的信用评估和还款能力。

这使得小额贷款可以更加灵活地用于个人消费、创业投资等不同领域。

借款人可以根据自身需求选择合适的贷款产品，提高了金融服务的个性化和多样性。

二、消费信贷的兴起与影响消费信贷作为互联网金融的重要组成部分，也得到了广泛的应用。

互联网金融平台通过借助大数据和风控技术，为消费者提供了便捷的消费信贷服务。

消费者可以通过手机APP或网页申请贷款，无需繁琐的手续和等待时间，即可获得资金支持。

消费信贷的兴起对个人消费习惯和社会经济产生了深远的影响。

一方面，消费信贷的出现促进了消费升级。

传统消费模式下，很多消费者因为资金不足而无法购买高价值的商品或服务。

而消费信贷的出现，为消费者提供了额外的购买力，使得更多人能够享受到高品质的消费体验。

另一方面，消费信贷也带来了一定的风险。

一些消费者在没有充分考虑自身还款能力的情况下，盲目借款导致负债过重，最终陷入债务危机。

因此，互联网金融平台需要加强对消费者的风险评估和教育，引导消费者理性消费和合理借贷。

三、小额贷款与消费信贷的发展前景小额贷款和消费信贷作为互联网金融的两个重要领域，未来的发展前景广阔。

首先，随着互联网技术的不断进步和普及，小额贷款和消费信贷的服务将更加便捷和智能化。

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P2P企业拍拍贷今日正式推出“魔镜风控系统”。

拍拍贷一致坚持个人消费小额信贷的纯线上P2P模式。

拍拍贷风险总监顾鸣介绍，魔镜风控系统能够准确预测借款标的风险概率，并且能够基于准确风控评级制定风险定价。

拍拍贷CEO张俊介绍，拍拍贷的“魔镜”风控系统是一套基于大数据的模型。

其中的大数据模型是拍拍贷历经8年、依托600万在线用户、积累近40亿条数据而成。

魔镜风控系统所基于的大数据，主要包括：传统的申请资料、信贷数据等审核资料；魔镜还增添了多渠道多维度的海量数据，其中包括用户的信用行为、网络黑名单、相关认证、网上行为数据、社交关系数据、以及第三方渠道及维度。

魔镜对每个标的风险评级，首先基于严格的6大环节风控流程，获取每个借贷用
户2千多个字段信息；再经过筛选，转化，加工，最终形成对每个借贷标的准确风险概率预测。

张俊介绍，魔镜自去年8 月上线以来，共处理了约50 万笔借款，并对其中约30 万笔借款做出了基于风险评估的定价，并对可能逾期概率给出了预测。

未来，其除了不断优化引入更多的维度，或还将开放第三方征信接口，并输出各类征信产品。

互联网消费金融的主要模式和运作方式互联网消费金融是指基于互联网平台运作的一种金融服务模式，它通过线上渠道为个人提供便捷和灵活的消费信贷服务。

互联网消费金融的主要模式和运作方式有以下几种：1. P2P借贷平台模式P2P（peer-to-peer）借贷平台是指通过互联网平台将借款人与投资人进行撮合的模式。

借款人通过平台申请借款，而投资人通过平台投资借款项目。

平台通常提供风险评估、信用评分、资金结算等服务。

这种模式能够满足消费者小额且紧急的消费需求，提高了资金利用效率。

2. 线上分期商城模式线上分期商城模式是指通过线上平台提供商品销售和分期付款服务的模式。

消费者在商城上购买商品后，可以选择分期付款，平台会为消费者提供金融服务，如无息分期、免手续费等。

此模式通过商城销售和金融服务的双重盈利，提高了消费者购买力和用户粘性。

3. 线上消费信贷模式线上消费信贷模式是指通过线上渠道提供快速、便捷的消费信贷服务的模式。

借款人在平台上提交申请，平台会进行风险评估和信用审核，符合要求的借款人将获得贷款。

该模式通过互联网技术有效降低了贷款成本和风险，使消费者能够更方便地获取资金。

4. 供应链金融模式供应链金融模式是指通过互联网平台为供应链上的企业提供金融服务的模式。

平台通过对供应链的信息采集和分析，为企业提供融资、结算、风险管理等金融服务。

通过优化供应链金融环节，该模式能够降低企业运营成本，提高效率。

无论是哪种模式，互联网消费金融的运作方式通常包括以下几个环节：1. 用户注册与认证借款人和投资人在平台上进行注册，并提供必要的身份认证、信用评估等信息以确保交易安全性。

平台通常会进行实名认证和风险评估，以确保用户的真实性和资信状况。

2. 风险评估与信用审核平台会对借款人进行风险评估和信用审核，使用各种数据采集和分析工具来评估借款人的还款能力和信用状况。

对于投资人而言，也可以通过平台对项目进行评估和分析，选择适合自己的投资项目。

芝麻分设计逻辑芝麻分作为一种信用评分系统在中国日益普及，成为了个人信用评级的重要依据。

芝麻分的设计逻辑既要考虑到用户的信用状况，也要兼顾用户个人信息的保护和隐私权。

本文将从芝麻分的设计原理、数据来源、算法逻辑和使用场景等方面，探讨芝麻分设计逻辑的关键要素。

一、芝麻分的设计原理1.1 用户信用评级芝麻分是基于用户在日常生活中的消费、借贷、还款、社交等行为数据，通过建立用户信用档案，对用户的信用情况进行评级。

这个评级体系旨在为金融机构和商业机构提供一个可靠的客户信用评估工具，帮助它们更准确地判断用户的信用风险，从而提高风险控制效率，降低不良资产率。

1.2 基于大数据分析芝麻分的设计理念基于大数据分析，通过对用户的消费行为、还款行为、信用卡使用记录等海量数据进行整合和挖掘，建立用户的信用档案，从而形成对用户信用状况的准确评估。

1.3 兼顾风险控制和个人隐私权在芝麻分的设计中，既要保证对用户信用状况的准确评估，又要充分考虑用户的个人信息保护和隐私权问题。

在数据收集、存储、处理和使用过程中，需要严格遵守相关法律法规，保障用户的隐私权和信息安全。

二、芝麻分的数据来源2.1 金融机构数据芝麻分的数据主要来源于与支付宝合作的金融机构，包括银行、信用卡机构、小额贷款机构等。

这些金融机构与支付宝共享用户的信用相关数据，包括用户的消费行为、还款记录等，用于构建用户的信用档案。

2.2 商业机构数据除了金融机构数据，芝麻分还会收集来自合作商业机构的数据，包括用户在商业平台上的消费行为、社交活动、信用评价等信息。

这些数据也可以用于辅助评估用户的信用状况。

2.3 个人行为数据芝麻分还会收集用户的个人行为数据，包括用户的社交关系、行为轨迹、购物偏好等。

这些数据可以为用户的信用评级提供更全面的参考。

三、芝麻分的算法逻辑3.1 数据整合和清洗芝麻分首先对收集到的数据进行整合和清洗，剔除掉不符合标准的数据并对数据进行去重和纠错处理，以确保数据的准确性和完整性。