消费金融

来源 | 观察团 作者 | 金融观察团 原标题 | 中邮消金净利增速放缓背后：高管频繁更换，高价罚息惹争议，还被受疫用户集体投诉 日前，邮储银行披露了中邮消费金融有限公司的业绩。截至2019年12月31日，中邮消费金融总资产306.54 亿元，净资产34.34亿元，全年实现净利润3.49亿元，同比增长71.92%。 经历近五年的发展，中邮消费金融这份成绩背后，也许有汗水泪水血水，抑或有蜜汁苦水狼奶，无论如何，热闹之余，总会暴露出一些令人担忧的问题。比如，公司总经理时常更换，此前高价罚息遭驳回惹出争议，被指触碰监管红线。近期，又因为拒绝疫区受影响用户的延期还款要求，要面对被集体投诉的麻烦。 01 4年换了2位总经理 高管频繁离职引猜测 2014年，尚未改名京东数科的京东金融推出了国内首款互联网信用支付产品“白条”，开辟了消费金融的互联网时代。随后，2015年，蚂蚁金服推出花呗，苏宁、唯品会、去哪儿等互联网巨头也纷纷开始推出各自平台内的消费金融产品。 消费金融火热发展之时，2015年11月，广州，经中国银监会批准，由中国邮政储蓄银行作为主要出资人发起成立的中邮消费金融诞生了。 天眼查数据显示，中邮消费金融目前有7家股东，其中，大股东中国邮政储蓄银行持股70.5%，渤海国际信托股份有限公司持股3.67%，拉卡拉网络技术有限公司持股1.67%。 值得一提的是，从成立到现在，不足五年

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

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6364686.html 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

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

对于持牌消金公司来说，发行ABS需满足至少3年经营期限的硬性规定，目前已开业的24家消金公司里，有15家符合此项规定。 2019年下半年以来，个人消费金融领域共发行了15个资产证券化产品，发行规模达476.38亿元。 1.现在密集发ABS，也是通过资本市场来寻找发放消金贷款的资金。现在的资本市场的一些高息产品比较稀缺，消费金融的ABS能够提供的收益率也比较符合资方的胃口。 2.ABS具有占用资本金低，可以将底层资产进行分级分层，现金流稳定可预期等优点，这些相比于金融债、股东资金、同业借款等方式都具有更加明显的优势 来源： https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11676831.html

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