⑴ 互联网金融平台是如何保证数据安全
现在复凡是涉及到钱的数据都会设制下重重保障。像我在投的金联所平台，在平台系统上架设了专业的防火墙，对应用和数据库恶意攻击采取有效的阻断。同时，还采用银行级别的数字签名技术，网站之间的页面跳转以及数据传输都是通过数字加密技术来保证信息以及来源的安全性。
⑵ 互联网金融主要包括哪些内容
主要有以下几种模式(一)第三方支付 第三方支付狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。(二)P2P网贷 P2P网贷英文称为Peer-to-Peerlending，即点对点信贷，国内又称“人人贷”。P2P网贷是指通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，是一种“个人对个人”的直接信贷模式。(三)大数据金融 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。(四)众筹 众筹(crowdfunding)，是指项目发起人通过利用互联网和SNS传播的特性，发动公众的力量，集中公众的资金、能力和渠道，为小企业、艺术家或个人进行某项活动或某个项目或创办企业提供必要的资金援助的一种融资方式。(五)信息化金融机构 信息化金融机构，是指通过广泛运用以互联网为代表的信息技术，在互联网金融时代，对传统运营流程、服务产品进行改造或重构，实现经营、管理全面信息化的银行、证券和保险等金融机构。(六)互联网金融门户 互联网金融门户是指利用互联网提供金融产品、金融服务信息汇聚、搜索、比较及金融产品销售并为金融产品销售提供第三方服务的平台
⑶ 基于互联网金融的中小企业融资问题研究，应该找哪些数据分析
摘 要：随着互联网技术的不断提升，网络信息化已经成为不可避免的趋势。而对于企业融资来说，则正逐步进入互联网金融时代。这种新的趋势推动，也为中小企业提供了一种全新的融资渠道。基于互联网金融的发展现状及其在中小企业融资中所发挥的作用，对黑龙江省中小企业融资所面临的问题进行阐述，分析问题的成因，并提出相应的对策建议。
关键词：互联网金融；中小企业融资；政策建议
中图分类号：f83 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2016）17-0101-02
互联网金融（itfin，即internet finance）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网和信息通用技术实现资金支付、融通、投资和中介服务的新型金融模式。随着互联网的成长以及向金融行业的延伸，互联网金融已经在我国蓬勃发展。目前，我国互联网金融发展过程中先后出现了大数据金融、货币基金、p2p网贷、众筹、第三方支付以及第三方金融服务等多种模式。其中，货币基金就是利用互联网的特性研发出来的一种高效的理财产品，如现在较为流行的余额宝、理财通等；网络信贷在我国起步相对较早，证监会在2000年颁布的《网上证券委托暂行管理办法》中进一步完善了网上证券业务，现在该项业务也正逐步延伸到手机网上交易、网上开户甚至推广电子券商；p2p网贷又可以称之为对等联网，是指有多余资金并有理财投资想法的个人，通过第三方网络平台相连接，采用信贷的方式将资金贷给有需求的他人。目前，在国内出现的p2p模式有2种：第一种是线上模式（online），第二种是线上到线下模式（online to offline）。众筹则是有门槛低、种类多、依靠大众、注重创新等特性，是一种面向群众募资，以支持发起人或组织的行为。
黑龙江省经济快速发展中存在的最突出问题就是中小企业融资难问题。而此前发布的哈尔滨市总商会民营企业投融资平台，也恰恰是为了解决中小企业融资渠道单一、信用担保体制不健全等问题而提出的一个大胆尝试。
作为一个新兴行业，互联网金融对黑龙江省的经济发展起到了巨大的作用。当前黑龙江省的经济发展正在面临一个新常态，在这种新的发展需求下，过去陈旧的发展模式已经不再适用。企业需要转型升级，需要资金，需要扩大自身的发展。在新的局势面前，我们要寻找创新型的管理模式，这就需要金融的支持。尽管黑龙江的经济发展相对于全国其他地区较为落后，但后发展地区也有其独特发展优势，如资源优势。我们可以先了解其他地区的发展模式，然后将其优秀的发展模式引入黑龙江省，并结合本省的省情进一步将优势扩大，从而降低黑龙江省的资源成本。同时，结合互联网的优势，通过互联网金融、投融资联盟，为企业和金融服务机构提供平台，推动黑龙江省互联网金融的发展。互联网金融不只是一个网络平台的革命，而且未来还会带来“客户革命”。简单来说，政府认为互联网金融属于服务性的辅助功能，是处理大金融机构暂且处理不了的问题。当客户了解、熟悉并认可互联网金融能够解决交易成本及便利性问题时，那么就会产生蝴蝶效应，使更多的客户通过互联网金融来获得资金。
互联网金融能够有效解决信息不对等的问题，能够对中小企业融资起到快速的推动作用。同时它还能解决买卖双方的信息不对等和借款方融资条件等问题。互联网金融正逐步向我们靠近，甚至在我们生活中的部分领域已经起到了主导作用。
中小企业利用自身的经营优势保证了其在经济上的快速成长，为社会发展创造了巨大的经济效益和社会效益。尽管在发展的过程中中小企业也面临着传统金融的约束，存在融资难、融资贵等问题，但目前我国的中小企业正不断壮大，正日益成为我国经济发展的主力军，互联网金融的产生也恰好能够适当解决这些问题。
1.抵御外来风险的能力较差
黑龙江省中小企业起步相对较晚，企业原始积累时间短、资金少，经常会出现营运能力
较低、偿债能力不足、资金周转困难等问题，一些企业甚至面临破产；还有一些企业还未完成原始资本积累，更不具备对外融资资格。因此，当外部市场产生一些不可预测的影响时，对这些企业的经营能力就直接构成了致命的威胁。
2.中小企业融资渠道过于单一
针对2014年黑龙江省中小企业资金来源的调查显示，固定资产融资情况为：内源融资占72.5%，亲友借款占9.8%，银行贷款占8.8%，商业信用占3.3%，其他占2.1%，股权占1.8%，创业基金占1.1%，融资租赁占0.6%；流动资金融资情况是：内源融资占75.3%，银行贷款占9.7%，亲友借款占6.3%，商业信用占6.4%，其他占2.3%。从上面数据可以看出，在中小企业的融资结构中，内源融资占比最高；在外源融资中，银行贷款占比较高。但由于中小企业经营规模小、资信等级低、融资成本过高等原因，难以得到银行长期资金支持，影响了企业的扩大再生产，制约了企业的成长。
3.借贷成本过高，担保能力有限
由于黑龙江省中小企业技术和经营管理水平较低、不稳定因素较多、盈利能力较低，同时，由于企业的资金补偿机制不完善、担保机构的效率低下，所以，银行做贷款风险评估时，这样的企业往往会被评为风险过大，不太愿意向其提供相应的贷款，即使提供贷款，其所负担的贷款利率也都高于央行所公布的贷款基准利率。根据黑龙江省政府金融办公室公布的数据显示，在2014年黑龙江省金融机构发放给中小企业的贷款中，其贷款利率绝大多数超过了贷款基准利率，平均超过贷款基准利率19.3%，大幅增加了中小企业的融资成本。
4.企业社会信用环境较差
目前，正是黑龙江省中小企业改革发展的快速时期，但有些企业改革只注重形式，注重短期获利行为，经常出现逃避银行债务现象。一些黑龙江省中小企业在日益激烈的市场竞争中逐步显露出了自身的缺点，有些甚至为了获得银行贷款制造虚假的交易合同，并利用一些不规范的手段来逃避银行债务。这些现象都给银行带来了巨大的损失，严重破坏了社会信用环境，导致各商业银行不愿轻易对中小企业发放贷款。
1.地理位置决定了企业发展缓慢
黑龙江省的地理位置决定了黑龙江省中小企业与南方企业在地理、气候等多方面所处的劣势。冬季气温较低，没有先天的海港条件，沿海贸易发展较为困难，导致中小企业的成长性变弱，许多金融机构不愿为中小企业融资提供便利。
2.由于金融的制约，对中小企业融资产生了抑制作用
长期以来，我国更注重于大中型企业的发展而忽视了中小企业，导致中小企业被边缘化。中小企业在规模、结构和管理方面都与大型企业存在着明显的不同，但商业银行所建立的信用评价和信贷管理体系更适用于大型企业，使得中小企业不能更好适应这种评价体系。政策的缺陷严重制约了黑龙江省中小企业的进一步发展。金融越不发达，融资成本就越高。由于金融长期的制约，出现了资金不流畅的现象，这就对整个社会的融资，特别是中小企业的融资产生了抑制作用。
3.由于银行激励机制不健全，导致中小企业融资难
在我国的银行改革和发展过程中，商业银行仅对信用风险约束机制进行了强化，却没有建立与之相对应的激励机制，在风险控制方面，客户经理所承担的责任与其收入出现了严重不对称，使得客户经理在向企业贷款的时候产生了“惜贷”的心理。不仅如此，银行对企业贷款之后需要持续跟踪企业情况，但由于运营成本过高，加上缺少对客户经理有效的激励来控制贷款风险，因此，一些存在高风险贷款的企业项目未能被及时的排查，导致中小企业贷款的整体违约率较高，银行在对中小企业房贷时就产生“易违约”的不良印象，再加上“柠檬市场”条件下可能出现的逆向选择与道德风险问题，使得银行会选择收紧针对中小企业融
资需求的信贷供给，这也正是造成中小企业融资难的另一个关键原因。
中小企业所遇到的融资问题严重影响着黑龙江省中小企业的可持续发展。解决目前中小企业存在的融资问题是一项复杂的工程，要坚持开拓创新的精神，完善符合黑龙江省省情的各种规章制度，全面系统地解决中小企业融资困难问题，逐步优化中小企业资本结构。
中小企业要站在战略发展、全面优化的角度，运用科学发展观，建立现代企业制度，明晰产权关系，优化产权结构，实现企业治理结构的合理化和科学化，建立规范的信用管理制度，提升信用水平；同时，促进与大型企业的积聚和融合，吸取优势，降低风险。创造高效的企业发展模式，扩大企业对社会的影响，提升企业在同行业中的竞争力，增强外部融资能力，改善企业融资环境。
利用黑龙江省长期所积累信息技术优势，促进互联网金融相关企业的合作与交流，鼓励省内p2p、众筹、第三方支付、大数据等网落平台的设立，鼓励传统中小企业和金融公司设立互联网金融部门以及相关产品开发部门，并提供相应的技术支持。
增加财政资金作为政策引导资金，并且吸引和鼓励社会资金的参与。鼓励省内满足条件的互联网金融企业在新三板上市。对于支持中小企业融资的互联网金融机构，黑龙江省应根据其对中小企业提供的融资规模给予相应的补贴。可以通过互联网金融来实现中小企业的融资，通过p2p、众筹、第三方支付、大数据金融等方式来实现融资，转变中小企业过度依赖银行的局面。
⑷ 求体现互联网金融融资效率高以及发展快的相关数据，最好是2014-15年的！越多越好，写论文用！谢谢
2014年全年P2P资金规模2582亿，2015年2月达300亿，2015年3月达492亿
⑸ 互联网金融背景下的中小企业融资问题研究需要哪些资料数据
已国家政策为基础 反向进行数据剖析
⑹ 互联网融资方式有哪些
1、第三方支付：
第三支付已不仅仅局限于最初的互联网支付，而是成为线上线下全面覆盖，应用场景更为丰富的综合支付工具。目前市场上第三方支付公司的运营模式可以归为两大类：一类是独立第三方支付模式，是指第三方支付平台完全独立于电子商务网站，不负有担保功能，仅仅为用户提供支付产品和支付系统解决方案，以快钱、易宝支付等为典型代表；另一类是以支付宝、财付通为首的依托于自有B2C、C2C电子商务网站提供担保功能的第三方支付模式。目前第三银行支付牌照已经发放了250多个，其中真正从事互联网支付的企业有97家，另有150多家预付卡公司。互联网支付企业的支付总量约达6万亿元，占到整个支付总量的0.5%。
2、P2P信贷：
从P2P的特点来看，其在一定程度上降低了市场信息不对称程度，对利率市场化将起到一定的推动作用。例如人人贷等公司，其实就是N个人组成的俱乐部，利用信息的不对称，在俱乐部成员之间互相借贷。P2P信贷的核心就是，利用互联网几亿人之间的信息不对称，让他们相互借贷，把信息的不对称减到无穷小。
3、大数据金融：
大数据金融通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。大数据金融以电商平台开展的互联网金融为典型，运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。阿里小额信贷通过分析淘宝网上的大量信息，利用支付宝，给每个人发贷款。这种做法和银行的做法完全不同，是一种自动放贷机制。淘宝商户所有的行为构成了本身风险的定价，然后阿里小贷根据风险定价，给它授信额度，可以随时贷款、随时还息。最终形成一个动态的风险定价过程。此种模式除了电商平台对产业链的上、下游提供融资服务外，商业银行通过线上供应链金融也参与大此模式中，为将来商业银行和电商平台进行客户抢夺的主战场。
4、众筹融资：
在美国，一个人如果有一个好想法，他就可以把这个想法放到网上，让大家给投资，然后用这个产品还款。投资者在网上投资可以获得股权。现在世界上只有美国正式通过法律规定，小企业可以通过这种方式获得股权融资。目前国内对公开募资的规定及特别容易踩到非法集资的红线使得众筹的股权制在国内发展缓慢，很难在国内难以做大做强，短期内对金融业和企业融资的影响非常有限。
5、余额宝模式：
其实互联网卖金融产品没有什么特殊性，但是余额宝把货币市场基金具有的货币功能和网络支付结合在一起，突破了时间和空间的界限，这是一般的物理网点做不到的。如何将传统金融产品和互联网企业进行结合，进行颠覆性的创新，通过互联网的特性改善线上金融产品的用户体验。余额宝将用户网络支付和货币基金的特性很好的进行融合。互联网企业抑或是传统金融机构谁能在此改善用户体验，将最后赢得用户。
6、互联网金融商城：
是指利用互联网进行金融产品的销售以及为金融产品销售提供第三方服务的平台。它的核心就是“搜索+比价”的模式，采用金融产品垂直比价的方式，将各家金融机构的产品放在平台上，用户通过对比挑选合适的金融产品。互联网金融商城多元化创新发展，形成了提供高端理财投资服务和理财产品的第三方理财机构，提供保险产品咨询、比价、购买服务的保险门户网站等。这种模式不存在太多政策风险，因为其平台既不负责金融产品的实际销售，也不承担任何不良的风险，同时资金也完全不通过中间平台。
⑺ 互联网金融对中小企业融资的影响有哪些
互联网金融对我国中小企业的影响
互联网金融依靠互联网提供金融服务，与传统融资方式有本质区别。在传统融资模式下，在中小企业的发展过程中，内外部原因使得融资道路困难重重，而互联网金融的出现在一定程度上解决了小企业融资难问题。互联网金融使得传统金融业务更加透明，企业参与度更高，合作更协调，操作便捷并有效较低成本。
1.解决信息不对称问题
商业银行可以通过在网络上公开的交易金额和交易记录信息掌控中小企业的最新经营状况，并对不同评级不同规模的企业给予不同的授信额度和不同的贷款利率。信息公开化不仅缓解了中小企业融资难的问题，也使得商业银行能更加大胆的投入资金到中小企业发展中去。
2.有效降低贷款成本
与传统金融相比，互联网金融自动化的服务平台使商业银行可以直接查找企业借贷的真实数据和财务状况，不需要花费成本到企业调查和实地调研，也不需要花费时间来追踪企业的经营状况，无形之中这就降低了借贷成本，同时也提高了企业融资效率。
3.缓解担保不足问题
在传统资金融资中，中小企业往往因为没有足够的资产进行抵押而被限制贷款，互联网金融的出现改变了受担保局限的问题。企业不需要任何抵押或者担保，通过和各个商务平台上各个企业合作形成网络联保贷款，以集体名义向商业银行借款，各个企业共同承担风险。
⑻ 如何利用大数据做金融风控
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。普惠在线
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，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。
常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：
验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局 API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈
大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往 往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。
分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请 人，欺诈比例和违约比例较高。
这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险
互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。
灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。
黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台，但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉，降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平。
利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。
欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。
利用消费记录来进行评分
大会数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。
按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。
互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
参考社会关系来评估信用情况
物以类聚，人与群分。一般情况下，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，
参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本，评估经常联系的几个人（不超过6六个人）的信用评分，去掉一个最高分，去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配，如果命中，则此申请人的风险较高，需要进一步进行调查。
参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违 约率最高，30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高；贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。
经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。
午夜经常上网，很晚发微博，生活不规律，经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信 息的人，比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人，逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人，贷款 违约率低10%左右。
利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。
寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。
总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
⑼ 今年上半年互联网金融投融资额有增长吗
有，可以去 网贷超市 查询