⑴ 互聯網金融平台是如何保證數據安全
現在復凡是涉及到錢的數據都會設制下重重保障。像我在投的金聯所平台，在平台系統上架設了專業的防火牆，對應用和資料庫惡意攻擊採取有效的阻斷。同時，還採用銀行級別的數字簽名技術，網站之間的頁面跳轉以及數據傳輸都是通過數字加密技術來保證信息以及來源的安全性。
⑵ 互聯網金融主要包括哪些內容
主要有以下幾種模式(一)第三方支付 第三方支付狹義上是指具備一定實力和信譽保障的非銀行機構，藉助通信、計算機和信息安全技術，採用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結算系統間建立連接的電子支付模式。(二)P2P網貸 P2P網貸英文稱為Peer-to-Peerlending，即點對點信貸，國內又稱「人人貸」。P2P網貸是指通過P2P公司搭建的第三方互聯網平台進行資金借、貸雙方的匹配，是一種「個人對個人」的直接信貸模式。(三)大數據金融 大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式對其數據進行專業化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。(四)眾籌 眾籌(crowdfunding)，是指項目發起人通過利用互聯網和SNS傳播的特性，發動公眾的力量，集中公眾的資金、能力和渠道，為小企業、藝術家或個人進行某項活動或某個項目或創辦企業提供必要的資金援助的一種融資方式。(五)信息化金融機構 信息化金融機構，是指通過廣泛運用以互聯網為代表的信息技術，在互聯網金融時代，對傳統運營流程、服務產品進行改造或重構，實現經營、管理全面信息化的銀行、證券和保險等金融機構。(六)互聯網金融門戶 互聯網金融門戶是指利用互聯網提供金融產品、金融服務信息匯聚、搜索、比較及金融產品銷售並為金融產品銷售提供第三方服務的平台
⑶ 基於互聯網金融的中小企業融資問題研究，應該找哪些數據分析
摘 要：隨著互聯網技術的不斷提升，網路信息化已經成為不可避免的趨勢。而對於企業融資來說，則正逐步進入互聯網金融時代。這種新的趨勢推動，也為中小企業提供了一種全新的融資渠道。基於互聯網金融的發展現狀及其在中小企業融資中所發揮的作用，對黑龍江省中小企業融資所面臨的問題進行闡述，分析問題的成因，並提出相應的對策建議。
關鍵詞：互聯網金融；中小企業融資；政策建議
中圖分類號：f83 文獻標志碼：a 文章編號：1673-291x（2016）17-0101-02
互聯網金融（itfin，即internet finance）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網和信息通用技術實現資金支付、融通、投資和中介服務的新型金融模式。隨著互聯網的成長以及向金融行業的延伸，互聯網金融已經在我國蓬勃發展。目前，我國互聯網金融發展過程中先後出現了大數據金融、貨幣基金、p2p網貸、眾籌、第三方支付以及第三方金融服務等多種模式。其中，貨幣基金就是利用互聯網的特性研發出來的一種高效的理財產品，如現在較為流行的余額寶、理財通等；網路信貸在我國起步相對較早，證監會在2000年頒布的《網上證券委託暫行管理辦法》中進一步完善了網上證券業務，現在該項業務也正逐步延伸到手機網上交易、網上開戶甚至推廣電子券商；p2p網貸又可以稱之為對等聯網，是指有多餘資金並有理財投資想法的個人，通過第三方網路平台相連接，採用信貸的方式將資金貸給有需求的他人。目前，在國內出現的p2p模式有2種：第一種是線上模式（online），第二種是線上到線下模式（online to offline）。眾籌則是有門檻低、種類多、依靠大眾、注重創新等特性，是一種面向群眾募資，以支持發起人或組織的行為。
黑龍江省經濟快速發展中存在的最突出問題就是中小企業融資難問題。而此前發布的哈爾濱市總商會民營企業投融資平台，也恰恰是為了解決中小企業融資渠道單一、信用擔保體制不健全等問題而提出的一個大膽嘗試。
作為一個新興行業，互聯網金融對黑龍江省的經濟發展起到了巨大的作用。當前黑龍江省的經濟發展正在面臨一個新常態，在這種新的發展需求下，過去陳舊的發展模式已經不再適用。企業需要轉型升級，需要資金，需要擴大自身的發展。在新的局勢面前，我們要尋找創新型的管理模式，這就需要金融的支持。盡管黑龍江的經濟發展相對於全國其他地區較為落後，但後發展地區也有其獨特發展優勢，如資源優勢。我們可以先了解其他地區的發展模式，然後將其優秀的發展模式引入黑龍江省，並結合本省的省情進一步將優勢擴大，從而降低黑龍江省的資源成本。同時，結合互聯網的優勢，通過互聯網金融、投融資聯盟，為企業和金融服務機構提供平台，推動黑龍江省互聯網金融的發展。互聯網金融不只是一個網路平台的革命，而且未來還會帶來「客戶革命」。簡單來說，政府認為互聯網金融屬於服務性的輔助功能，是處理大金融機構暫且處理不了的問題。當客戶了解、熟悉並認可互聯網金融能夠解決交易成本及便利性問題時，那麼就會產生蝴蝶效應，使更多的客戶通過互聯網金融來獲得資金。
互聯網金融能夠有效解決信息不對等的問題，能夠對中小企業融資起到快速的推動作用。同時它還能解決買賣雙方的信息不對等和借款方融資條件等問題。互聯網金融正逐步向我們靠近，甚至在我們生活中的部分領域已經起到了主導作用。
中小企業利用自身的經營優勢保證了其在經濟上的快速成長，為社會發展創造了巨大的經濟效益和社會效益。盡管在發展的過程中中小企業也面臨著傳統金融的約束，存在融資難、融資貴等問題，但目前我國的中小企業正不斷壯大，正日益成為我國經濟發展的主力軍，互聯網金融的產生也恰好能夠適當解決這些問題。
1.抵禦外來風險的能力較差
黑龍江省中小企業起步相對較晚，企業原始積累時間短、資金少，經常會出現營運能力
較低、償債能力不足、資金周轉困難等問題，一些企業甚至面臨破產；還有一些企業還未完成原始資本積累，更不具備對外融資資格。因此，當外部市場產生一些不可預測的影響時，對這些企業的經營能力就直接構成了致命的威脅。
2.中小企業融資渠道過於單一
針對2014年黑龍江省中小企業資金來源的調查顯示，固定資產融資情況為：內源融資佔72.5%，親友借款佔9.8%，銀行貸款佔8.8%，商業信用佔3.3%，其他佔2.1%，股權佔1.8%，創業基金佔1.1%，融資租賃佔0.6%；流動資金融資情況是：內源融資佔75.3%，銀行貸款佔9.7%，親友借款佔6.3%，商業信用佔6.4%，其他佔2.3%。從上面數據可以看出，在中小企業的融資結構中，內源融資佔比最高；在外源融資中，銀行貸款佔比較高。但由於中小企業經營規模小、資信等級低、融資成本過高等原因，難以得到銀行長期資金支持，影響了企業的擴大再生產，制約了企業的成長。
3.借貸成本過高，擔保能力有限
由於黑龍江省中小企業技術和經營管理水平較低、不穩定因素較多、盈利能力較低，同時，由於企業的資金補償機制不完善、擔保機構的效率低下，所以，銀行做貸款風險評估時，這樣的企業往往會被評為風險過大，不太願意向其提供相應的貸款，即使提供貸款，其所負擔的貸款利率也都高於央行所公布的貸款基準利率。根據黑龍江省政府金融辦公室公布的數據顯示，在2014年黑龍江省金融機構發放給中小企業的貸款中，其貸款利率絕大多數超過了貸款基準利率，平均超過貸款基準利率19.3%，大幅增加了中小企業的融資成本。
4.企業社會信用環境較差
目前，正是黑龍江省中小企業改革發展的快速時期，但有些企業改革只注重形式，注重短期獲利行為，經常出現逃避銀行債務現象。一些黑龍江省中小企業在日益激烈的市場競爭中逐步顯露出了自身的缺點，有些甚至為了獲得銀行貸款製造虛假的交易合同，並利用一些不規范的手段來逃避銀行債務。這些現象都給銀行帶來了巨大的損失，嚴重破壞了社會信用環境，導致各商業銀行不願輕易對中小企業發放貸款。
1.地理位置決定了企業發展緩慢
黑龍江省的地理位置決定了黑龍江省中小企業與南方企業在地理、氣候等多方面所處的劣勢。冬季氣溫較低，沒有先天的海港條件，沿海貿易發展較為困難，導致中小企業的成長性變弱，許多金融機構不願為中小企業融資提供便利。
2.由於金融的制約，對中小企業融資產生了抑製作用
長期以來，我國更注重於大中型企業的發展而忽視了中小企業，導致中小企業被邊緣化。中小企業在規模、結構和管理方面都與大型企業存在著明顯的不同，但商業銀行所建立的信用評價和信貸管理體系更適用於大型企業，使得中小企業不能更好適應這種評價體系。政策的缺陷嚴重製約了黑龍江省中小企業的進一步發展。金融越不發達，融資成本就越高。由於金融長期的制約，出現了資金不流暢的現象，這就對整個社會的融資，特別是中小企業的融資產生了抑製作用。
3.由於銀行激勵機制不健全，導致中小企業融資難
在我國的銀行改革和發展過程中，商業銀行僅對信用風險約束機制進行了強化，卻沒有建立與之相對應的激勵機制，在風險控制方面，客戶經理所承擔的責任與其收入出現了嚴重不對稱，使得客戶經理在向企業貸款的時候產生了「惜貸」的心理。不僅如此，銀行對企業貸款之後需要持續跟蹤企業情況，但由於運營成本過高，加上缺少對客戶經理有效的激勵來控制貸款風險，因此，一些存在高風險貸款的企業項目未能被及時的排查，導致中小企業貸款的整體違約率較高，銀行在對中小企業房貸時就產生「易違約」的不良印象，再加上「檸檬市場」條件下可能出現的逆向選擇與道德風險問題，使得銀行會選擇收緊針對中小企業融
資需求的信貸供給，這也正是造成中小企業融資難的另一個關鍵原因。
中小企業所遇到的融資問題嚴重影響著黑龍江省中小企業的可持續發展。解決目前中小企業存在的融資問題是一項復雜的工程，要堅持開拓創新的精神，完善符合黑龍江省省情的各種規章制度，全面系統地解決中小企業融資困難問題，逐步優化中小企業資本結構。
中小企業要站在戰略發展、全面優化的角度，運用科學發展觀，建立現代企業制度，明晰產權關系，優化產權結構，實現企業治理結構的合理化和科學化，建立規范的信用管理制度，提升信用水平；同時，促進與大型企業的積聚和融合，吸取優勢，降低風險。創造高效的企業發展模式，擴大企業對社會的影響，提升企業在同行業中的競爭力，增強外部融資能力，改善企業融資環境。
利用黑龍江省長期所積累信息技術優勢，促進互聯網金融相關企業的合作與交流，鼓勵省內p2p、眾籌、第三方支付、大數據等網落平台的設立，鼓勵傳統中小企業和金融公司設立互聯網金融部門以及相關產品開發部門，並提供相應的技術支持。
增加財政資金作為政策引導資金，並且吸引和鼓勵社會資金的參與。鼓勵省內滿足條件的互聯網金融企業在新三板上市。對於支持中小企業融資的互聯網金融機構，黑龍江省應根據其對中小企業提供的融資規模給予相應的補貼。可以通過互聯網金融來實現中小企業的融資，通過p2p、眾籌、第三方支付、大數據金融等方式來實現融資，轉變中小企業過度依賴銀行的局面。
⑷ 求體現互聯網金融融資效率高以及發展快的相關數據，最好是2014-15年的！越多越好，寫論文用！謝謝
2014年全年P2P資金規模2582億，2015年2月達300億，2015年3月達492億
⑸ 互聯網金融背景下的中小企業融資問題研究需要哪些資料數據
已國家政策為基礎 反向進行數據剖析
⑹ 互聯網融資方式有哪些
1、第三方支付：
第三支付已不僅僅局限於最初的互聯網支付，而是成為線上線下全面覆蓋，應用場景更為豐富的綜合支付工具。目前市場上第三方支付公司的運營模式可以歸為兩大類：一類是獨立第三方支付模式，是指第三方支付平台完全獨立於電子商務網站，不負有擔保功能，僅僅為用戶提供支付產品和支付系統解決方案，以快錢、易寶支付等為典型代表；另一類是以支付寶、財付通為首的依託於自有B2C、C2C電子商務網站提供擔保功能的第三方支付模式。目前第三銀行支付牌照已經發放了250多個，其中真正從事互聯網支付的企業有97家，另有150多家預付卡公司。互聯網支付企業的支付總量約達6萬億元，佔到整個支付總量的0.5%。
2、P2P信貸：
從P2P的特點來看，其在一定程度上降低了市場信息不對稱程度，對利率市場化將起到一定的推動作用。例如人人貸等公司，其實就是N個人組成的俱樂部，利用信息的不對稱，在俱樂部成員之間互相借貸。P2P信貸的核心就是，利用互聯網幾億人之間的信息不對稱，讓他們相互借貸，把信息的不對稱減到無窮小。
3、大數據金融：
大數據金融通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風控方面有的放矢。大數據金融以電商平台開展的互聯網金融為典型，運營模式可以分為以阿里小額信貸為代表的平台模式和京東、蘇寧為代表的供應鏈金融模式。阿里小額信貸通過分析淘寶網上的大量信息，利用支付寶，給每個人發貸款。這種做法和銀行的做法完全不同，是一種自動放貸機制。淘寶商戶所有的行為構成了本身風險的定價，然後阿里小貸根據風險定價，給它授信額度，可以隨時貸款、隨時還息。最終形成一個動態的風險定價過程。此種模式除了電商平台對產業鏈的上、下游提供融資服務外，商業銀行通過線上供應鏈金融也參與大此模式中，為將來商業銀行和電商平台進行客戶搶奪的主戰場。
4、眾籌融資：
在美國，一個人如果有一個好想法，他就可以把這個想法放到網上，讓大家給投資，然後用這個產品還款。投資者在網上投資可以獲得股權。現在世界上只有美國正式通過法律規定，小企業可以通過這種方式獲得股權融資。目前國內對公開募資的規定及特別容易踩到非法集資的紅線使得眾籌的股權制在國內發展緩慢，很難在國內難以做大做強，短期內對金融業和企業融資的影響非常有限。
5、余額寶模式：
其實互聯網賣金融產品沒有什麼特殊性，但是余額寶把貨幣市場基金具有的貨幣功能和網路支付結合在一起，突破了時間和空間的界限，這是一般的物理網點做不到的。如何將傳統金融產品和互聯網企業進行結合，進行顛覆性的創新，通過互聯網的特性改善線上金融產品的用戶體驗。余額寶將用戶網路支付和貨幣基金的特性很好的進行融合。互聯網企業抑或是傳統金融機構誰能在此改善用戶體驗，將最後贏得用戶。
6、互聯網金融商城：
是指利用互聯網進行金融產品的銷售以及為金融產品銷售提供第三方服務的平台。它的核心就是「搜索+比價」的模式，採用金融產品垂直比價的方式，將各家金融機構的產品放在平台上，用戶通過對比挑選合適的金融產品。互聯網金融商城多元化創新發展，形成了提供高端理財投資服務和理財產品的第三方理財機構，提供保險產品咨詢、比價、購買服務的保險門戶網站等。這種模式不存在太多政策風險，因為其平台既不負責金融產品的實際銷售，也不承擔任何不良的風險，同時資金也完全不通過中間平台。
⑺ 互聯網金融對中小企業融資的影響有哪些
互聯網金融對我國中小企業的影響
互聯網金融依靠互聯網提供金融服務，與傳統融資方式有本質區別。在傳統融資模式下，在中小企業的發展過程中，內外部原因使得融資道路困難重重，而互聯網金融的出現在一定程度上解決了小企業融資難問題。互聯網金融使得傳統金融業務更加透明，企業參與度更高，合作更協調，操作便捷並有效較低成本。
1.解決信息不對稱問題
商業銀行可以通過在網路上公開的交易金額和交易記錄信息掌控中小企業的最新經營狀況，並對不同評級不同規模的企業給予不同的授信額度和不同的貸款利率。信息公開化不僅緩解了中小企業融資難的問題，也使得商業銀行能更加大膽的投入資金到中小企業發展中去。
2.有效降低貸款成本
與傳統金融相比，互聯網金融自動化的服務平台使商業銀行可以直接查找企業借貸的真實數據和財務狀況，不需要花費成本到企業調查和實地調研，也不需要花費時間來追蹤企業的經營狀況，無形之中這就降低了借貸成本，同時也提高了企業融資效率。
3.緩解擔保不足問題
在傳統資金融資中，中小企業往往因為沒有足夠的資產進行抵押而被限制貸款，互聯網金融的出現改變了受擔保局限的問題。企業不需要任何抵押或者擔保，通過和各個商務平台上各個企業合作形成網路聯保貸款，以集體名義向商業銀行借款，各個企業共同承擔風險。
⑻ 如何利用大數據做金融風控
大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。
金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。
傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線
互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。
互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。
常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：
驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。
如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。
如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。
分析客戶線上申請行為來識別欺詐
欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。
企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。
這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險
互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。
灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。
利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。
欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。
欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。
利用消費記錄來進行評分
大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。
按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。
互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
參考社會關系來評估信用情況
物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，
參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。
參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。
利用司法信息評估風險
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。
總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。
⑼ 今年上半年互聯網金融投融資額有增長嗎
有，可以去 網貸超市 查詢