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一个致命的bug--自负

哭完回来了分割线 ---- 说起原因先追溯下项目本身需求： 本次项目的需求很简单，就是A公司向我们借款，借钱肯定是大事情嘛，不都得打个欠条什么的（借款合同），然后我们向B公司请求在签约平台上签了好欠条（ 借款合同），签好之后推给我们，欠条嘛不都得双方都保存的么？ 所以我们也存表并将欠条（借款合同）回调给A公司。 是不是一个很简单的逻辑，很清楚明了的一个需求？ 好不容易星期一开始与A公司联测，不管与谁联测，联测从来没有顺利过，至到昨天终于与A公司联测完毕，所有测试流程都通过，我们发给他的欠条也能正常收到。 我们调A公司生产合同接口时发欠条（测试环境和生产环境不同，回调接口也不一致），给我们返回“保存信息失败”，这是什么情况？

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借条正确写法怎么写才受法律保护具有法律效力？借条法律有效期及书写注意事项概括

如果说借条相对详细，并且当事人智力正常，神智清醒的情况下签订的，法律效力相当于借款合同。具有法律效力。 只要是双方亲笔签名的(最好内容也是借款方亲笔写的)，内容不违反法律规定的(比如高利贷之类)，都是有法律效力的。 借条怎么写有法律效力？ 李四已通过银行转账方式，向本人履行了借款义务。借款利息自今日起算，月利息1%（大写：佰分之壹）。 本次借款期限x个月，本人承诺将于x年x月x日前，将本息一次性还清。 若因本借款产生纠纷，由出借方所在地有管辖权的法院管辖。 借款人：张三（签字按印） 借款人身份证号：xxx 借款日期：x年x月x日 借条的法律有效期是多长时间？ 3年。 写借条注意事项 重点：写借条，而非欠条。避险写歧义字（还、借/借到）。签字+按手印最保险。金额要有大写，防篡改。

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    远离“校园贷” 不负青春债

    等到注册成功，才发现以我个人名义申请了8000元的贷款，我当时就懵了。师兄说贷款不用我还就是帮个忙，他说自己联系一个人注册有30元的提成。 刚开始第一学期，每个月我都能收到还款短信。 我只想说，千万别信那些校园贷，也别告诉他你的个人信息，都是骗人的。 相关新闻 ? 签约时，再以行规为由，哄骗借款人签下高于所借款项一倍甚至数倍的欠条。比如借1万元，欠条写的却是1.5万。 此时放贷人员最常见的话术： “不会真让你还这么多，按期还就没事”。 3刻意制造逾期 当还款日期临近，借贷公司不主动提醒借款人逾期，甚至以电话故障、系统维护为名导致借款人无法还款。然后，这些公司就以违约为名收取高额滞纳金、手续费。 目前，利用校园贷进行诈骗的方式主要有两种类型，一是本人不知情，个人身份信息被盗用；二是本人知情，以个人名义“帮忙”贷款。

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    数字签名

    人工签名时代 提到了签名, 首先想到的就是每个人的签名了. 在以前. 如果小王给你打了个欠条, 为了防止到时候他赖账, 就会要求他在欠条上签字, 这样到时候如果他赖账, 你就可以拿着欠条以理服人. 这时就需要一个中立的组织来保存每个人的签字, 到时如果他想抵赖, 就到公证处, 将他签名的存根拿出来进行比对. 孰是孰非, 立竿见影. 同时你看到签名, 就可以确认这张欠条确实出自小王的手笔. 在工业化时代, 我们假设每个人都有一把属于自己的锁和钥匙, 每个人都不同, 并且这把锁装有人体识别器, 只有它的拥有者才能将它锁上. 好, 这个时候, 如果小王又借你的钱, 他再给你打欠条. 不用他在欠条上签字了, 只要将欠条放到一个箱子里, 然后让小王用自己的锁锁上就行了, 因为只有小王可以锁上自己的这把锁. 而每个人的锁只有自己能锁上, 说明箱子里的欠条必然是小王放进去的. 数字化时代 终于来到了数字化时代. 也要引出数字签名了, 数字签名和上面上锁的思路基本一致.

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    对央行数字货币的猜测

    有一天，外面的来了一个人，带了一两银子，到村子里买了一头牛，然后走了。接下来，不管这一两银子在村里怎样流动，对于整个村子来说，能够同时流通的货币总量就只有一两银子。 村里的养牛人卖了牛获得了1两银子，然后他把银子借给了面包师，面包师打了一张欠条给养牛人。然后养牛人又用这张欠条从木匠手里换了一套家具，木匠凭这个欠条可以从面包师哪里免费拿一年的面包。 于是，可以看到，流通的货币变成了一两银子和一张一两银子的欠条，从价值角度上讲，有二两银子在村里流通了。这就是货币数字化带来的副产物——派生货币。 在我们现实社会中，情况是一样的。

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    COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION

    想象一下，RPN只报告了训练数据中一些可用的高欠条箱。对于基本类别，这不是问题;许多高欠条箱会传给分类器，因为有大量的训练数据，所以分类器将能够在外观上建立一个类别变异的模型。 但是对于新颖的类别，RPN必须报告尽可能多的高欠条框，因为否则分类器的外观变化模型会太弱——例如，它可能认为目标必须在框中。这将大大降低准确性。 相反，一个人希望框的建议过程不要错过高欠条盒子，没有疯狂的猜测。我们提供了一个相对简单的策略。我们将多个RPN训练得有些冗余(这样，如果一个RPN错过了一个高欠条框，另一个会得到它)，而不会过度预测。 一个通常表现良好的RPN在微调过程中，由于漏掉了新颖类的高欠条建议，仍然会在少数情况下产生严重的问题——建议忽略效应。 RPN应该是不同的，但要合作——如果一个人漏掉了一个高IOU框，我们希望另一个人找到它。然而，它们不应该如此明显，以至于分类器充斥着假阳性。

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    信用类产品设计

    信用类产品设计：借款人以各方面信用资料为基础申请的贷款，没有第三方担保，一般款项额度低，但放款时间较快，一般以个人居多 1 信用类贷款流程 ? 此两类基本属于公安和银行系统基本认证方式，有些个人信贷还需要信用卡认证、支付宝授权等多维度，当然一般维度越多，审批的金额也相对会多一些 2、P2P平台资质审查：平台收到借款人提供的信息，根据建立的数据模型进行风控筛选 、计算，最终得出一个授信额度给予借款人，有些平台会做人工审核，针对信用等级进行审核完毕后，批准款项，发标 3、信息发布：平台审批额度之后会对借款人放款，同步，进行投资标的发布，两者开始匹配 4、借款人获得借款 、人工催收等催收机制 2 基本指标 1、借款门槛：一般平台会给与借款人一个授信额度，借款人需要按照平台最低贷款金额进行借款 2、借款利率：借款人还款方式以及还款利率，一般来说常见的包含借款利率、借款手续费等 4 风险控制 风险控制总体上来说分为贷前、贷中、贷后三个板块的管理 贷前：主要针对借款人提供的信息进行分析和初步审核，比如对贷款人的个人信息、家庭信息、信用信息、资产信息等进行审核；另外，平台根据自己的风控体系

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    金融科技&大数据产品推荐：蜜蜂+蜜罐报告——基于互联网大数据的风控技术服务平台

    通过借款人授权后的电商信息，整理和借款人消费有关的行为记录，判断借款人消费能力、资产状况、可能的收入及还款能力，从而判断借款人的信用风险；通过借款人授权后的运营商信息，获取借款人半年内的通话记录详单，判断借款人社交关系网络 4、应用场景／人群 长久以来，我国征信市场是指央行征信系统，但其主要收集以银行信贷信息为核心的企业和个人信息，截至2015年4月底，该系统收录自然人8.7亿，其中有信贷记录的3.7亿人，收录企业及其他组织近 8、市场价值 大环境变化 截止到2016年底，中国个人消费信贷余额达到了25万亿元，年化增长率超过20%，预计2019年可达到41.1万亿元。 政策放开：2015年6月，国务院决定放开消费金融市场准入，试点范围扩大至全国，个人消费信贷市场进入爆发期。 带来的价值：在这样的巨大信贷市场蓬勃发展的前景下，个人消费信贷的需求进入爆发式增长，金融机构被允许进入个人消费信贷，消费者消费观念发生了巨大改变，分期购物，场景消费都催生了对于新金融风控的需求，聚信立的蜜蜂蜜罐产品因此诞生

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    移动端借款比例上升 大数据和风控是关键

    智能手机用户通过扫描手机贷官方二维码或是直接登录到各大应用商店中下载，然后按照操作提示完善好个人信息就可以快速借款了，全程线上操作，实时审核，方便快捷。 拍拍贷的数据显示，三季度平均单笔借款的额度为4865元，75%的借款用于个人消费，单笔不足5000元的借款正好与个人消费的特征相符。 而微粒贷的借款金额一般在20万元以下，招行闪电贷的借款金额最高50万。 “‘移动借款’正在从一个尚且新鲜的认知逐渐成为P2P行业的普遍共识。 可以预见，随着经济发展，我国个人客户无论在消费还是经营方面的金融需求将更加强劲。 事实上，单从自动化授信来说，PC端的难度远小于移动端，因为PC端能够更好地获取用户数据并加以分析，而移动端则对一些数据无法加以挖掘并利用，所以在初期探索中，多以个人小额消费借款为主。

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    风控中的大数据

    借款人：基于借款人的风险评估，优质的借款人能享受更低的借款成本和更高的额度。相对不那么优质的借款人则需要付出更高但还是合理的成本。最劣质的借款人（甚至是欺诈借款人）则会被直接拒绝。 任何公司都可以买到脱敏的具体到个人的信用历史数据，用作分析和建模。由于征信公司能够以处理完的字段形式输出数据，在美国，x一般是小而精的。小是指一般一个人的征信数据实际大小不大。 精是指这类借款、还款、违约的历史数据，对于风控建模来说，会是最有用的一块数据，因为历史借贷信息实打实地反映了一个人的信用情况。 f：如果有了非常新鲜的鱼，简单地蒸一下就会非常美味。 ◆◆◆ 5.大数据风控在中国的机遇 最近10年，以个人信用卡为代表的个人贷款业务在中国有了蓬勃的发展。我国的信用卡交易和风控系统在初期大量借鉴了国外的经验。银联的第一代系统是与VISA合作完成的。 在机器能够击败超一流围棋高手的时代，让机器基于海量的、人工根本来不及消化的数据来评估一个人借钱后是否会还钱，其可行性是很高的！

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    Hadoop应用案例分析：P2P借款人信用风险实时监控模型设计

    前段时间码了一些hadoop方面的分享文章，纯属个人的一点小经验，可能有的地方写的不好，将就下吧！ p2p.jpg 以下为原文： P2P网络贷款(“peer-to-peer”)为中小企业和个人提供了便利的融资渠道。近年来，随着互联网金融的逐步发展，P2P网贷已成为时下炙手可热的互联网金融新模式。 因此，虽然目前应用于借款人信用风险评估的指标多达几十种，但是除了少数针对借款人个人信息的指标相同外，不同P2P网贷平台采用的其他指标都不尽相同，在研究信用风险问题时，由于采用的指标不同，给出的结论也不尽相同 目前绝大多数借款人信用风险评估研究都是基于静态分析给出的结果，然而数据是变化的，风险在变化中产生，从动态角度，对借款人信用风险进行实时分析、跟踪监测更具实际意义。 DKHadoop.jpg 基于上述原因，本研究应用大数据技术，建立借款人信用风险实时监测模型和风控方案，为P2P网贷平台借款人信用风险评估提供大数据架构参考。

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    风控中的大数据和机器学习

    本篇文章只关注个人信用借款的风控。抵押贷，企业贷不在讨论范围中。 ◆ ◆ ◆ 1. 风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。 借款人：基于借款人的风险评估，优质的借款人能享受更低的借款成本和更高的额度。相对不那么优质的借款人则需要付出更高但还是合理的成本。最劣质的借款人（甚至是欺诈借款人）则会被直接拒绝。 任何公司都可以买到脱敏的具体到个人的信用历史数据，用作分析和建模。由于征信公司能够以处理完的字段形式输出数据，在美国，x一般是小而精的。小是指一般一个人的征信数据实际大小不大。 精是指这类借款、还款、违约的历史数据，对于风控建模来说，会是最有用的一块数据，因为历史借贷信息实打实地反映了一个人的信用情况。 f：如果有了非常新鲜的鱼，简单地蒸一下就会非常美味。 大数据风控在中国的机遇 最近10年，以个人信用卡为代表的个人贷款业务在中国有了蓬勃的发展。我国的信用卡交易和风控系统在初期大量借鉴了国外的经验。银联的第一代系统是与VISA合作完成的。

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    微服务项目：尚融宝（38）（核心业务流程：申请借款额度（1））

    一、借款人申请额度 1、需求描述 平台管理员根据借款人个人信息设置积分，通过积分规则借款人可以获取额度。 2、相关数据库表 二、具体步骤 step1：用户在个人中心点击 “立即借款”  (http://localhost:3000/user/borrower) step2：展示借款人信息认证页面 step3 ：借款人填写信息并提交 step4：展示等待审核页面 step5：平台审核 step6：显示审批结果  借款人信息表单 一、步骤导航 1、参考 Steps 步骤条：Element - The world's 等待认证结果"></el-step> </el-steps>

    在P2P市场中代替“看不见的手”的算法在哪里?

    感谢作者袁峻峰的投稿，本文版权属于袁峻峰，只代表个人观点。如需转载请联系作者（微信号 jake-80 ）。大数据 公众号投稿邮箱：holly0801@163.com。 市场一如既往的起到“看不见的手”的作用，每个人不用去了解其他人的主观预期。但不论借款人还是贷款人都必须承担未来不确定性风险。“决策者面对的不确定性划分为两类：环境不确定性和行为不确定性。” 正如哈耶克所说“每个人对他直接的生活方式和前途负责，这是市场加给我们的负担，也是市场经济能够成功的原因”。在没有金融中介的借贷市场更是如此。 在P2P市场，借助于金融大数据，包括市场数据，个人金融画像[4]数据等，我们是否能构建更合理的P2P匹配市场？ 既然我们将P2P市场不再是标准化商品市场而是差异性匹配市场。 2) 借款人，贷款人个人金融属性以及画像。可参考文章[4]中描述。 3) 贷款项目数据。

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    【干货】大数据时代的金融征信

    个人经营性贷款等个人信贷产品。 还有利用个人信用报告中信贷交易和查询信息建模，研究开发个人信用风险量化评估工具，预测借款人未来逾期的可能性、我们称之为“个人信用报告数字解读”服务。 互联网记录了借款人以前不可记录的行为，获得了以前无法、或成本很高的数据，有利于为放贷人了解借款人是谁、有没有还款能力和还款意愿提供了新的渠道和方法。但是，相关的信息究竟如何使用有待进一步研究验证。 ，通过信息交叉验证和分析，提供借款人信用风险评估服务。 在隐私保护方面，在传统的模式下，借款人让渡了一些个人隐私，主要是借款还钱的信息，换来了公平信贷交易的机会，在长期的过程中形成了一个基本平等的交易模式。

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    创新驱动为本，商业模式为王--美国八大互联网龙头调研和投资研讨会报告（下）

    3、其它个人、企业发行的“货币”：一国发行的货币，如美元，Ripple为国家货币服务。 因此该系统还可以更好实现企业发行“货币”；甚至可以实现个人发行的“货币”，如明星发行粉丝币，老婆对老公发行洗碗币，专属个人的积分奖励计划。 Lending Club 主要借款人是：个人与中小客户。 Q：公司是否为客户资金提供担保？ 　　 LC 平台上的投资者一般有机构投资者和个人投资者，大多数的项目都是同时面向机构投资者和个人投资者的，由于机构投资者更具有竞争力，为了保证公平原则，公司会随机保留一部分项目给个人投资者，希望保持个人投资者的粘性 ZestFinance 通过对借款人更多信息的计算、分析和逻辑，更准确地评估信用风险，使得个人信用不良或者不满足银行贷款资格的人能够以较低利率获得贷款。

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    【征信】美国P2P平台upstart不用FICO评分是怎么运作的?

    如果一个人很年轻并且没有很多信用交易经历，那么他将可能经历一段痛苦的申请个人贷款之路。 传统的FICO评分模型的基本思想是比较借款人信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支，甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。 2014年，Upstart认识到对消费者的未来分析将被更好地运用于个人贷款市场的趋势，就转向到了目前所处的在线借款平台，并且在看到LendingClub的迅猛增长，发现有这么多人的借贷请求时无法通过传统的银行来满足 不论从何处毕业，如果有护士资格，在Upstart的平台上就可能有一个相当不错的借款资格。 一般来说个人消费者在20-30岁之间，还没有得到高质量的信用，只有在40-50岁时才会享受信贷成本的降低。 Upstart在评估借款人属于哪个信用等级时，对于不同的借款人，最关注的因素也不同。如果一个人没有信用史或信用史很短，那么他的受教育程度就变得非常重要，因为可以通过教育程度评估借款人偿还贷款的可能性。

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