金融服務中的痛點

A. 如何用大數據解決供應鏈金融時效性與成本兩大痛點

若能來通過大數據建模降源低風控成本，提升風控效率，就能實現快速融資，解決融資時效性問題；此外，利用好大數據進行邏輯可靠的分析，告訴投資人足夠真實具體的項目信息，只要項目回報率高於銀行，就能吸引到充足的投資資金，而不用再倚賴高利率，從而告別融資貴難題。
不過大數據的使用也面臨著另外一個天然矛盾，因為所有的數據都源於昨天以前，互金平台是利用以前的數據對企業或個人的未來行為做出分析和判斷，這樣容易陷入一個誤區，即把焦點過度集中在當前的經營層面或數據上，而忽略了其他信息來源，而這些信息來源很有可能就是未來這家企業或個人不能成功還款的重要依據。

B. 汽車金融行業風控痛點

A.按揭貸款
按揭貸款風控主要在於貸前嚴格把控客戶准入，貸中上門調查、核實客戶資料真實性，將資質不好的客戶拒之門外來降低風險。由於銀行徵信查詢的局限性，無法准確判斷客戶是否多頭借貸，且針對資產負債空白客戶，上門調查也無法確定其資料真實性，借款人利用偽造虛假身份信息、提供虛假房產證明、收入證明、提供假離婚證、虛假行駛證等手段進行騙貸。銀行貸後風控不嚴導致收車困難，壞賬率高。
B.融資租賃公司
目前車貸市場分為質押車和GPS車市場，質押車輛入庫，風險較小，但GPS作為基本的信用貸，市場份額巨大。由於客戶准入門檻相對較低，信用管理體系和信用評估技術本身缺陷，車輛價值、信用狀況、工作及經營狀態、家庭穩定性、負債狀況、還款意願等核心信用管理維度沒有落實到位。特別其中一些平台為追求利潤，審批人員明知該類客戶風險較大，依然選擇放款，導致違約率較高。
很多公司風控手段主要依靠貸後管理及線下催收，但貸後管理沒有採用業務系統進行數據化管理的方法，一些公司沒有獨立的風控線，部分風控流程由業務人員參與，風控流程執行不到位產生如車輛價值評估失誤、GPS安裝不合格、備用鑰匙遺漏、保險過期等操作風險，沒有把握借款人同行負債數據。有時候貸款人未還款，貸款公司負責人追蹤車輛，卻發現GPS已經轉移至其他車輛上了，車主已失去聯系不見蹤影。個別貸款人在車內安裝屏蔽器，屏蔽GPS信號，不讓其上傳定位信息，將車輛開至偏遠地區，這時候金融公司追車成本高且時效性差，成功率極低。騙貸者為了拿到更多的貸款金額，經過多家貸款公司的抵押後，最後銷聲匿跡。就算追蹤到車輛，幾家貸款公司爭搶這一輛車，損失巨大。甚至有些車輛被倒賣黑車，人車兩空。
金融企業催收方式主要依靠上門找車、24小時跟蹤還款人等。這些行為不僅人工成本高，效率低下，增加平台的壞賬率，還會影響平台的聲譽，造成不良影響。貸前審核不嚴，貸後催收困難是行業的通病。
在P2P行業合規整改的大趨勢下，越來越多的平台將車貸資產作為新的業務支撐，但如何控制車貸風險，降低壞賬率，提升企業效益一直是一大難題。

C. 互聯網金融企業的現狀及痛點是什麼謝謝

1. 用「互聯網+」思維解決企業融資痛點.

2. 」互聯網+「不是一個新詞，不管你加不加，互專聯網都在那裡，傳屬統企業唯有擁抱，才能親身體驗它帶給企業的巨變。

3. 互聯網+」的概念，馬化騰的理解是「互聯網+」戰略就是利用互聯網的平台，利用信息通信技術，把互聯網和包括傳統行業在內的各行各業結合起來，在新的領域創造一種新的生態。

4. 對傳統企業來說，應該感謝這個互聯網時代。「互聯網+」最大的價值就是連接，將企業與用戶拉到了同一水平線上，企業和用戶不再需要跨越維度的溝通。

5. 互聯網也給了企業與消費者更加高效更加低成本的連接機會，它規避了傳統商業社會以空間為紐帶對於資源的損耗和低效利用。

D. 汽車金融行業會遇到什麼風控痛點

汽車金融行業遇到的最大的難題應該就是車貸風控了：

在面對汽車金融利好的市場局面的同時，汽車金融的高風險性也是不容忽視的，市場風險、操作風險、信用風險、違規經營風險等存在於汽車金融服務的各個環節。隨著信貸政策不斷的放鬆，中介欺詐、身份盜用、車輛套現、一車雙貸等汽車金融風險行為頻出，甚至已成為汽車金融行業不容忽視的痛點。

究其根底，造成汽車金融行業欺詐亂象頻出的的根源還是在與平台自身風控能力薄弱，缺乏風控意識。汽車金融行業信息不透明，市場缺乏健全的信用體系，加之平台自身風控能力不足，造成企業無法有效的規避重復二押、騙貸等欺詐行為。同時，許多交易平台為搶占市場份額，過度追求放貸的規模和速度，放低了對風控的要求，甚至忽略汽車金融風控環節，只要客戶申請就放貸，這些行為大大縱容了騙貸的滋生。

希望我的回答對你有幫助

E. 什麼是數字化轉型

以移動互聯網、雲計算、大數據、AI人工智慧等為代表的新一代數字化技術正顛覆著人們的生產和生活方式，正在重塑一切。新技術催生新的商業模式，新的經濟形態，同時促進著傳統經濟體的轉型升級。數字化轉型已經成為大量企業的核心戰略。有數據顯示，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都會把數字化轉型作為企業的戰略核心。

戰略轉型，人才先行。企業數字化轉型，人力資源部門不應是被動的參與者，而應該是推動者和引領者。而人力資源部要做好的第一件事就是自身人才管理的數字化轉型，即數字化人才管理。數字化人才管理到底是什麼呢？顧名思義就是人才管理要數據化，首先要採集有效數據，比如組織氛圍的數據，敬業度滿意度數據，人才能力/潛力數據，績效數據，領導行為量化數據，行業對標數據等等。其次，要對這些數據建立分析模型，採用相關分析，交叉分析，回歸分析，對比分析等等分析方法，通過對數據的分析，發現經驗不能觸達到的部分，驅動更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建議和更科學的人才管理決策。

那麼人才管理的數字化轉型該如何做呢？

益才基於10多年來對人才管理領域的研究，提出了「4-F」數字化人才管理模型，如下圖所示：

技術層

技術層分為兩個部分，一是IT技術，即大數據、AI人工智慧以及雲計算等核心技術以及PaaS和SaaS系統平台。另一部分則是人才管理的專業技術，包括人才的各種指標庫、模型庫、題庫、常模庫量表庫等大資料庫。這兩個部分共同形成有力的技術底層，支撐整體數字化人才管理。

工具層

技術層如何轉化成可使用利用的手段呢？益才從組織診斷、人才評價、學習發展三個層開發出大量的人才管理工具，包括敬業度滿意度調研、組織氛圍調研、素質測評、360度評估、AC評價中心、各類工作坊、個人IDP等等，形成了工具層。

應用層

對於企業來說，切實的解決企業痛點是管理者較為關心的。應用層即將工具層實際落地來解決企業人才管理中實際面臨的問題，如招聘選拔、人才盤點、梯隊建設、高潛識別等。

決策層

決策層要解決組織和個人兩個方面的問題，從組織的角度說，如何做到人才匹配？包括：人崗匹配，團隊匹配，人與戰略匹配等。從個人的角度說，如何做到更好的自我認知，發揮優勢，明確的職業路徑等等。

總結一下，在「4-F」模型中，技術層是基礎，工具層是手段，應用層是路徑，決策層是目的。用數據驅動決策，提前規避用人風險和解決人才管理難題，制定更前瞻的人才管理規劃，支撐公司戰略和人才戰略的有效落地。

F. 農產品貿易供應鏈存在什麼痛點到底需要什麼樣的金融服務

痛點很多。比如農民生產資金不足，農產品庫存壓貨導致資金周轉不順等專等。需要的金融服務屬也很多了，整個供應鏈的角度來講，最好是做供應鏈金融
金融如果不能夠服務於產業，這樣的金融就是曇花一現，危害企業和社會。銀行貸款很難發放給中小企業，因為中小企業資信狀況差，財務制度不健全，抗風險能力也弱，銀行為了減少呆賬壞賬，往往惜貸，懼貸，即使放貸也是成本高昂。所以，供應鏈金融已經成為各個產業尋求競爭力和可持續發展的重要管理變革的研究對象。但是這一趨勢的背後有很多值得警惕和關注的問題，特使是在實踐中出現很多「偽供應鏈金融」現象，或者說是打著互聯網金融和供應鏈金融的旗號，干著套利套匯的事情。好的供應鏈金融綜合服務難找，雲圖@供應鏈金融%算是不錯的。關注「雲圖金融」每天獲取供應鏈金融干貨。

G. P2P互聯網金融行業面臨的痛點是什麼，有什麼解決方案

這份報告的數據對研發新產品制定營銷策略都有重要的借鑒意義。

H. 汽車行業財務有什麼痛點

在面對汽車金融利好的市場局面的同時，汽車金融的高風險性也是不容忽視的回，市場風險、操作風答險、信用風險、違規經營風險等存在於汽車金融服務的各個環節。隨著信貸政策不斷的放鬆，中介欺詐、身份盜用、車輛套現、一車雙貸等汽車金融風險行為頻出，甚至已成為汽車金融行業不容忽視的痛點。