農村金融機構大數據

① 去農商銀行辦理貸款要查網貸大數據嗎

銀行在接收了客戶的房貸申請之後，就會對借款人的資格進行審核，不過一般不會去查詢客戶的網貸大數據。銀行主要是根據客戶提供的資料進行審查，以及查詢客戶的徵信報告。所以客戶申請了多少網貸，還款情況如何通常影響不到房貸的審批。

不過大家也需要注意，雖說銀行不會查網貸大數據，但因為有些網貸接入了央行徵信系統，所以客戶的申請和還款情況也都會被記錄到個人徵信報告上。因此銀行在查詢徵信時，也可以查看到這些信息。若是借款人在還款時有過逾期情況，那也會對房貸審批造成影響。

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借款人所需條件

1、年齡在18-60歲的自然人（港澳台，內地及外籍亦可）

2、具有穩定職業、穩定收入，按期償付貸款本息的能力

3、借款人的實際年齡加貸款申請期限不應超過70歲

借款人應提供的材料

1、夫妻雙方身份證、戶口本/外地人需暫住證和戶口本

2、結婚證/離婚證或法院判決書/單身證明2份

3、收入證明（銀行指定格式）

4、所在單位的營業執照副本復印件（加蓋公章）

5、資信證明：包括學歷證，其他房產，銀行流水，大額存單等

6、如果借款人為企業法人的還必須提供經年檢的營業執照、稅務登記證、組織機構代碼證、企業章程、財務報表。

註：從2010年5月10日左右開始外地戶口在京購房貸款還必須提供近一年的繳稅證明或者一年的社保單等能證明在京工作滿一年的材料。

房屋賣主應提供材料

1、夫妻雙方身份證、戶口本、婚姻證明（結婚證或者單身證明）

2、房產證

特殊情況

外籍人士購房所需資料：

台灣人-------大陸往來通行證（台胞證）、戶籍藤本（可證明婚姻狀況）、在京購房審批表、抵押公證書（委託辦理後期領房本及抵押登記）

香港人-------香港身份證、結婚證、抵押公證書（委託辦理後期領房本及抵押登記） 韓國人--------護照中文翻譯公證、名字中文翻譯公證、戶口本中文翻譯公證（可證明婚姻狀況）、抵押公證書（委託辦理後期領房本及抵押登記）

其他國籍------護照中文翻譯公證、名字中文翻譯公證、結婚證中文翻譯公證、抵押公證書（委託辦理後期領房本及抵押登記）

賣方為企業需提供資料：

法人身份證、 營業執照正副本、組織機構代碼證、董事會出售決議、公司章程、授權委託書、受託人身份證、收款賬戶證明（以上資料都需要加蓋公章）、房產證

② 金融機構有哪些信息化，大數據需求

數據大集中
數據大集中是一個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。
數據倉庫
數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：一個是監管報表，另一個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麼樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、徵信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麼用嘗試二字，因為我還是持一個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智慧技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我一直堅信一個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是你沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是一個趨勢，是一個沒有辦法去改變、沒有餘地可討論的趨勢。

③ 怎麼通過大數據提升金融機構營銷效率

行業內的金融數據解決方案供應商Mo‌bT‌ech，通過自有龐大數據結合金融機構一方數據得內出用戶屬性和容App行為傾向，並通過機器學習演算法和機器學習模型做出評估，在營銷前判別客戶意向，改善營銷規劃。例如，高價值用戶(80-100分)電話&簡訊交替觸達；高價值沉默(60~79分)精準廣告推薦高質量產品；低價值活躍用戶(30~59分)優惠促銷活動大力找回；低價值沉默用戶(30分以下)暫時不做營銷投入。

④ 金融機構銀行大數據的應用有哪些

銀行多源異構的數據類型是首先需要被考慮的。只有將多源異構的數據處理好，為應用建設打好基礎，銀行建設的大數據項目才有意義。銀行的數據類型可分為結構化數據、半結構化數據與非結構化數據三大類型。

⑤ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

⑥ 大數據如何助力金融機構搭建風控模型

"Mo‌b‌Te‌ch是一家大數據智復能科技制公司，為金融機構提供不同場景下的解決方案。拿小額貸款的案例來看，他們的一站式風控建模大數據平台，提供數據匹配，特徵篩選，模型迭代，自定義模型開發功能，模型管理部署，自動化模型上線API輸出等產品服務；提供針對小額借貸，消費金融、車貸等場景的成熟特徵，可定製化各類場景衍生特徵；覆蓋90%android設備。
可在雲端輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，也可通過私有化部署，加強數據的安全性。

⑦ 2018農村金融科技創新案例在哪個網站能找到

建議可以去正統網查查看，是關於電子商務與新經濟的。

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⑧ 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些

1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。

⑨ 金融機構在大數據方面仍然存在 弊端

大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務內報表外，金融機構還增加容了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患