贷款人

【需求与环境描述】 0、开发环境 SSH，EasyUI，MySQL 1、需求要求： (1)首先获取所有的贷款订单数据，即List <LoanOrder>。 (2)然后从单个贷款订单实体LoanOrder去访问贷款人实体Loaner的信息。 2、实体之间的关系描述 (1)LoanOrder实体与Loaner实体是双向的多对一和一对多关系。 (2)LoanOrder是“多方”，其中的关系属性为“private Loaner loaner”。 (3)Loaner是“一方”，其中的关系属性为“Set<LoanOrder> orders”。 3、代码示例 (1) 贷款订单LoanOrder代码 @Entity @Table(name = "t_bp_loan_order") public class LoanOrder implements java.io.Serializable { /*省略其他次要属性*/ private Loaner loaner; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "LOANER_ID") public Loaner getLoaner() { return this.loaner; } } (2) Loaner方代码 @Entity @Table(name = "t_bp_loaner")

最近受一客户要求，要用asp源码开发了一套“汽车金融分期贷款审批系统”，功能就是他有很多代理商，在系统中提交贷款人基本信息，然后他在后台审批，看这个贷款人是不是符合贷款要求，如果合格就同意，不合格就不同意； 合格后，代理商可以继续输入该贷款人更详细的资料进后台，例如： 单位名称： 单位地址： 部门及职位： 工作年限： 税后年薪： 地区： 四川泸州市纳溪区 住房类型： 单位宿舍 详细居住地址： 开户银行： 银行卡号： 配偶或担保人信息 配偶姓名： 单位名称： 证件类型： 护照 证件号码： 联系电话： 与申请人关系： 父母 紧急联系人 紧急联系人姓名： 电话： 工作单位： 与申请人关系： 同事 车辆信息 品牌： 车型： 排量： 车价： 贷款期限： 车况： 新车 上牌年限(二手车填)： 里程(二手车填)： 11 公里 ---------------------- 代理商入完这些资料，然后再次提交，后台再次审批，然给给他： 是否同意： 审批金额： 期数： 备注： 放款进度： =================== 这个“汽车金融分期贷款审批系统”是用asp写的，有需要的可以直接找我下载分享 来源： http://www.cnblogs.com/yjed/p/11661825.html

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨。虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析，但我相信，了解消费信贷行为、评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策，获得收益。 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量。在过去的50年里，消费开支也因此有所增加。根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月，消费者负债总额为11.63万亿美元，其中74%为按揭和净值贷款，10%为学生贷款，8%为汽车贷款，以及6%为信用卡债务。消费信贷需求增长率极高，自动化风险评估系统势在必行。 信用评分 信用评分最早始于上世纪50年代初。信用评分最初使用 统计学方法 来区分优秀和不良贷款。最初，信用评分的重点是是否要给贷方发放贷款，后来，这种行为转变成了 申请人评分（applicant scoring） 。信用评分借着申请人评分这一项成为了一项成功的评价系统。 在信用评分中，信贷价值假设会在未来的几年保持稳定，贷方会对申请人是否会在未来的12个月内出现90天以上的逾期支付进行评估。申请成功时的最低评分界限是该分值边际良好和不良贷款几率相比而来。申请者贷款1-2年以来的数据，加上相应的信用记录将帮助建立申请者未来2年左右的申请评分模型。 行为评分（Behavioral

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 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、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有 区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中， 首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充

【TechWeb】8月14日，银保监会深圳监管局昨日连发四则行政处罚决定，涉及前海微众银行、上海银行深圳分行、广发银行深圳分行和农行深圳市分行，上述四家银行的违法违规行为均与贷款业务有所关联，合计被处罚金494.6万元。 据深圳银保监局披露的罚单显示，深圳前海微众银行因财务部门负责人未经核准履职长期未整改，向关系人发放信用贷款，组织员工经商办企业，员工使用本行贷款购买股票及期货等，被没收违法所得29.1万元，罚款200万元。处罚的时间为8月2日。 中国银保监会深圳监管局依据《中华人民共和国商业银行法》第七十四条、《中华人民共和国银行业监督管理法》第四十六条，对其作出没收违法所得29.1万元并罚款200万元的行政处罚决定。 中国农业银行深圳市分行因经营性物业贷款被借款人关联房地产开发企业挪用，个人消费贷款资金、信用卡透支资金流向房地产市场，被罚80万元。 上海银行深圳分行因以贷款资金转存存单，并以存单质押发放贷款，被没收违法所得55755元，并处罚款50万元。 广发银行深圳分行因高管未经监管部门核准任职资格履职，个人贷款发放附加额外不合理条件，违规转让问题资产，被罚款130万元。 来源： https://blog.csdn.net/rx3oyuyi/article/details/99571181