借条是一种民间借贷的方式,通常是由借款人和出借人之间进行的。借条通常包含以下内容:
借条的写法应该清晰明了,简洁易懂,应该包含所有必要的信息,以便双方都能理解和遵守。借条的签订应该在双方都同意的情况下进行,并且应该由双方都签名或盖章确认。借条的履行应该按照约定的时间和方式进行,如果出现违约情况,应该按照约定的违约责任进行处理。
1、现金贷洗牌:用户无力还款当老赖 首逾率已逼近50% “老赖”集结不还钱首逾逼近50% 坏账抬头,逾期风暴一触即发,平台催收与缩量、转型并举,服务商损失或达千万,资金方收紧口袋 在老赖的煽动下,一些无力还款的用户也动了当“老赖”的念头,“可以不用还钱了,国家说了,不能暴力催收”。一场逾期风暴正强势袭来,平台不良及逾期率突增,“首逾(首次逾期率)已经快突破50%”,“存量逾期50%到70%的都有。” 在监管收紧、牌照限制、逾期率攀升等多重压力下,部分现金贷平台加快缩量调整、转型步伐,“目前一天放贷的金额在
数据猿导读 清理整顿现金贷,金融环境真的会变好吗?笔者认为,现金贷只是消费金融高速发展的产物,大众的需求决定了它的发展。一味的清理禁止,不能从根本上决绝问题,也不能使金融环境变得更好。 作者:文璟 本
◆ ◆ ◆ 本文简单探讨P2P市场机制,在此基础上探讨匹配撮合服务的可能性。 ◆ ◆ ◆ P2P市场机制基本定义与假设 首先,我们回顾一些基本定义与假设。P2P市场为“网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。”[2]利率决定一般是平台决定借款利率或者贷款人自主决定,这里我们假设是贷款人自主决定。网络借贷信息中介机构“以互联网为主要渠道,为借款人与出借人(即贷款人)实现直接借贷提供信息搜集、信息公布、资信评估、信息交互、借贷撮合等服务。”[2]作用是降低信息不对称,减少成本。另外,也假设
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历
專 欄 ❈Rho,Python中文社区专栏作者,现居深圳。知乎专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 项目介绍 所谓探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,以下简称EDA),是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是当我们对这些数据中的信息没有足够的经验,不知道该用何种传统统计方法进
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历、工
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。对于任何一家金融机构(包括银行,小贷,P2P等)来说,风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。风控做得好与坏直接
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。对于任何一家金融机构(包括银行,小贷,P2P等)来说,风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死,而且其试错成本是无穷大的,往往一旦发现风控出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底,全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。这其中除了一部分明显的自融欺诈外,大多数平台垮掉的原因还是风
【字数:2395;阅读时长:10min】 网贷平台:P2P的信息中介平台,连接借款人和投资人以及企业盈利的直接载体。 在设计网贷产品的时候,我们需要充分考虑政策环境、技术环境、竞争环境,并且结合平台
6 CloudFlare:闪耀在云端的保护神 基本情况: CloudFlare(中文意思:云闪)是硅谷诞生的一家早期企业代表,成立于2009 年,过去三年复合增速超过 350%。在 CloudFlare 保护的 200 万家网站中,绝大部分都使用其免费的基础服务,约4%至5%的客户每月支付20至5,000美元,以便获得加强版的功能,例如加密、防火墙和更强大的 DDoS 防御能力,有些客户每年甚至支付超过 100 多万美元。到目前为止,CloudFlare 已累计募集到超过 7,200 万美元的融资
印尼 印尼金融科技实际落地指南 印尼的金融科技环境究竟是养料充分的土壤,还是野蛮生长的莽林?是黑暗前的一道曙光,还是险林中随手抓起的一根救命稻草? 从监管落地,每月似乎有上百家的企业组团去印尼考察,且已有百家现金贷落地,就连现金贷配套服务的资金、风控、催收团队,都已出海。但到目前为止,真正落地的企业只有包括印闪(RupiahPlus)、印飞(GoRupiah)、闪银(TunaiKita)、掌众等在内的7、8家现金贷产品,如果加上唐牛、Akulaku这样的分期产品,总的数字应该在15家左右。也有另一种说法是,
大数据文摘翻译:岳辰 校对:Yawei Xia(转载请保留) “大数据”是否能辅助我们做出更好的贷款选择?这是一个实时热点的问题,因为一些由硅谷大公司创投的初创公司正在使用大数据技术,以提供短期小额贷款。这些公司希望能帮到68万被联邦存款保险公司(FDIC) 称为很难获得贷款的美国人。他们之中,要么没有信用记录,要么信用记录很差 这些公司会处理各种数据,从Facebook的朋友数量到用户是否定期交话费,甚至用户们花了多长时间去填写贷款申请的数据也不会放过。这些公司声称能用这样的方法选取可信的借贷者,而并
以下为分享实景全文: 我先从征信的概念说起吧,因为这个概念曾经让我很抓狂。放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程,而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动,包括
“呼死你”软件骚扰债主,一群肌肉男上门围堵进行侮辱和恐吓,送花圈、泼粪等极端手段无所不用其极,甚至使用暴力...
大数据风控同传统风控在本质上没有区别,主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计,目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的,但是对另外30%的用户,其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充,主要利用行为数据来实施风险控制,用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户,识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中,银行是对信用风险依赖最强的一个主体,银行本质
金融技术通常被称为金融科技,是技术创新领域增长最快的领域之一。金融科技指的是一套专注于在社会中提供金融服务的新方式的技术。金融行业的这场技术浪潮始于使用计算机记录金融交易,评估纳税,创建最佳投资组合等等。今天,客户将账户余额实时信息提取到追踪客户支出的应用程序,以及允许快速财务决策的工具等所有功能都是金融科技影响的例子。
一、大数据风控——互联网金融的命脉 近几年,大数据已经撼动了世界的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域;数据成了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。 有人曾把大数据比喻成“新时代的石油;业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于生活中的每个角落。试图用数据去解决问题、改善福利,并且促成新的经济繁荣等等。以上这些在互联网金融业尤为突出。 (一)大数据风控已成为互联网金融核心环节 早在1980年,著名未来
移动互联网的迅猛发展催生了更多创新和颠覆的模式,传统金融正受着巨大冲击。当前,随着微众银行微粒贷上线,加上现金贷、随意借、手机贷等平台,通过移动端贷款的平台也越来越多。 与此同时,以友信为代表的部分P2P平台也纷纷抢滩进入移动金融领域,“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。 对此,业内人士表示,通过移动端来贷款确实更加方便,不过可能更适合一些金额较小的贷款,同时,通过移动端等纯线上模式完成贷款,仍需依靠大数据的发展和不断完善征信体系。随着大数据、云计算等新一代互联网技术的迅速崛起
对赌协议(Valuation Adjustment Mechanism,VAM),最初被翻译为“对赌协议”,或因符合国有文化很形象,一直沿用至今。但其直译意思是“估值调整机制”却更能体现其本质含义,所以我们日常听到的对赌协议,所涉及问题其实和赌博无关。实际上就是期权的一种形式。通过条款的设计,对赌协议可以有效保护投资人利益。在国外投行对国内企业的投资中,对赌协议已经应用。
《清华金融评论》授权转载,转载请征求版权方同意。 [官网]:http://www.thfr.com.cn 官方微信: thf-review(订阅号) thf_review(服务号) 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近 期,美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧,其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金 融环境,对ZestFinance进行简要介绍,分析大数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并全面客观地阐述了大数据征信技术对于
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