农村金融机构大数据

① 去农商银行办理贷款要查网贷大数据吗

银行在接收了客户的房贷申请之后，就会对借款人的资格进行审核，不过一般不会去查询客户的网贷大数据。银行主要是根据客户提供的资料进行审查，以及查询客户的征信报告。所以客户申请了多少网贷，还款情况如何通常影响不到房贷的审批。

不过大家也需要注意，虽说银行不会查网贷大数据，但因为有些网贷接入了央行征信系统，所以客户的申请和还款情况也都会被记录到个人征信报告上。因此银行在查询征信时，也可以查看到这些信息。若是借款人在还款时有过逾期情况，那也会对房贷审批造成影响。

(1)农村金融机构大数据扩展阅读

借款人所需条件

1、年龄在18-60岁的自然人（港澳台，内地及外籍亦可）

2、具有稳定职业、稳定收入，按期偿付贷款本息的能力

3、借款人的实际年龄加贷款申请期限不应超过70岁

借款人应提供的材料

1、夫妻双方身份证、户口本/外地人需暂住证和户口本

2、结婚证/离婚证或法院判决书/单身证明2份

3、收入证明（银行指定格式）

4、所在单位的营业执照副本复印件（加盖公章）

5、资信证明：包括学历证，其他房产，银行流水，大额存单等

6、如果借款人为企业法人的还必须提供经年检的营业执照、税务登记证、组织机构代码证、企业章程、财务报表。

注：从2010年5月10日左右开始外地户口在京购房贷款还必须提供近一年的缴税证明或者一年的社保单等能证明在京工作满一年的材料。

房屋卖主应提供材料

1、夫妻双方身份证、户口本、婚姻证明（结婚证或者单身证明）

2、房产证

特殊情况

外籍人士购房所需资料：

台湾人-------大陆往来通行证（台胞证）、户籍藤本（可证明婚姻状况）、在京购房审批表、抵押公证书（委托办理后期领房本及抵押登记）

香港人-------香港身份证、结婚证、抵押公证书（委托办理后期领房本及抵押登记） 韩国人--------护照中文翻译公证、名字中文翻译公证、户口本中文翻译公证（可证明婚姻状况）、抵押公证书（委托办理后期领房本及抵押登记）

其他国籍------护照中文翻译公证、名字中文翻译公证、结婚证中文翻译公证、抵押公证书（委托办理后期领房本及抵押登记）

卖方为企业需提供资料：

法人身份证、 营业执照正副本、组织机构代码证、董事会出售决议、公司章程、授权委托书、受托人身份证、收款账户证明（以上资料都需要加盖公章）、房产证

② 金融机构有哪些信息化，大数据需求

数据大集中
数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。

③ 怎么通过大数据提升金融机构营销效率

行业内的金融数据解决方案供应商Mo‌bT‌ech，通过自有庞大数据结合金融机构一方数据得内出用户属性和容App行为倾向，并通过机器学习算法和机器学习模型做出评估，在营销前判别客户意向，改善营销规划。例如，高价值用户(80-100分)电话&短信交替触达；高价值沉默(60~79分)精准广告推荐高质量产品；低价值活跃用户(30~59分)优惠促销活动大力找回；低价值沉默用户(30分以下)暂时不做营销投入。

④ 金融机构银行大数据的应用有哪些

银行多源异构的数据类型是首先需要被考虑的。只有将多源异构的数据处理好，为应用建设打好基础，银行建设的大数据项目才有意义。银行的数据类型可分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据三大类型。

⑤ 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控

金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。

⑥ 大数据如何助力金融机构搭建风控模型

"Mo‌b‌Te‌ch是一家大数据智复能科技制公司，为金融机构提供不同场景下的解决方案。拿小额贷款的案例来看，他们的一站式风控建模大数据平台，提供数据匹配，特征筛选，模型迭代，自定义模型开发功能，模型管理部署，自动化模型上线API输出等产品服务；提供针对小额借贷，消费金融、车贷等场景的成熟特征，可定制化各类场景衍生特征；覆盖90%android设备。
可在云端轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，也可通过私有化部署，加强数据的安全性。

⑦ 2018农村金融科技创新案例在哪个网站能找到

建议可以去正统网查查看，是关于电子商务与新经济的。

可能会有你需要的：农村金融科技创新案例相关资料

⑧ 请举例金融机构银行大数据的应用有哪些

1、精准营销： 互联网时代的银行在互联网金融的冲击下，迫切的需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2、风险控制： 应用大数据技术，可以统一管理银行内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好的完善风控体系。内部可保障数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。
3、改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷，精确性更高。
4、服务创新：通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强银行业务核心竞争力。

⑨ 金融机构在大数据方面仍然存在 弊端

大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务内报表外，金融机构还增加容了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患