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  • 互联网下消费信用
    2018-03-14 15:08:00

    随着互联网消费人群主体的改变和我国国民人均可支配收入的进一步提升,国内互联网消费展现出越来越多的新变化。下面,小编就带大家来看一看刚刚过去的2017年中,我国互联网消费生态发展的七大新趋势。

    一、消费结构进一步调整——服务型消费快速发展

    在人均收入水平提升、人口年龄化结构变化、消费心理和习惯改变等多因素作用下,2017年,整体消费不断往“服务型消费”为主的结构调整,家政服务、运动健身、旅游等服务型消费均呈现较高增速。

    二、线上线下消费渠道愈发融合,形成以“消费者”为核心的零售新生态

    在科技支撑下,传统企业与线上企业各取所长,融合形成新的消费系统——以“消费者”为核心的全渠道服务模式,线上与线下数据打通,全方面还原用户画像及消费行为,全面精准地满足消费需求。


    三、内容成为商品和消费者之间不可或缺的深度连接

    消费者对于“商品+服务+内容”模式一体化的消费新需求,促进内容与商品逐渐融合。内容电商通过内容连接消费者和用户,实现转化率提升、电商导流和精准营销。


    四、共享模式继续发酵,不同领域发展阶段各异

    空间:统一化

    尚处于成长期的共享住宿、办公等空间服务走过不同领域的探索,服务趋于统一化。

    ● 提供空间服务的共享住宿、共享办公在经历一番探索后逐渐找到了最优的模式;

    ● 共享办公逐渐统一为空间、社区、服务多元融合模式,共享住宿逐渐统一为提供“个性化房源+旅游综合性相关服务”的模式。

    物品:泛化

    共享模式应用到了更广泛的细分商业场景,新形成的商业模式正在等待消费者的认可

    ● 相比起共享生态圈中其他类目,共享物品扔处于起步阶段;目前行业涉及雨伞、充电宝、服装、wifi、器材等细分行业,通过差异化的服务迎合细分的市场需求;

    ● 共享物品行业分化尚不明显,产品创新或服务的异质性将成为未来行业突破点。

    出行:日常化

    随着共享出行行业持续走热和行业不断规范,共享出行逐渐成为出众的出行选择,共享出行趋于常态化、日常化。

    ● 以日常出行为代表的刚需类共享服务逐渐成熟,成为公共交通的有益补充;

    ● 共享出行有效的补充了城市公共交通的不足,提高了消费者的出行效率,引领全新的出行方式。

    五、“信用服务”成为消费生态的一个重要支撑

    现阶段,共享模式是“信用评分”最主要的激发场景,一方面信用分的担保推动了共享模式的快速规模化,另一方面用户对自己信用分的关注也间接起到规范用户行为的作用。

    推动共享模式快速规模化

    ● 消费者对共享经济的需求持续上升,而共享经济的基础就是互相信任,有了“信用”的支持,免押金“享”用产品或者服务将变得更加容易,而这种便利对激发消费者习惯共享模式起到很大推动作用。

    ● 以共享单车场景为例,开通信用免押后,当月新注册用户数量激增至上月新注册用户的3倍。

    规范消费者行为

    ● 信用中介服务的联合惩戒能有效起到让不守承诺者处处受限的作用,间接起到规范消费者行为的作用。

    ● 以共享单车场景为例,租车行业免押客户相比押金客户,租金欠款率低52%,违章返款欠款率低27%,丢车比率低46%。

    六、人工智能加速产业应用,切实进入到消费层面

    2015年开始的人工智能热潮到今年扔在快速增长,随着底层技术的不断成熟及开源共享。各行业都在探索技术的产业化应用。2017年前三季度的投资金额已超过去年全年,“应用层”投资已接近“技术层”投资的两倍,这些应用正在影响和改变着医疗、金融、教育等多个消费领域。

    七、大数据优化消费体验——整合资源配置模式应用到更多消费领域

    从在各领域应用广泛的个性化推荐到由出行为代表的资源调控模式,大数据正在持续优化消费体验,并不断拓展领域。其中,停车就是一个代表性应用领域,通过大数据整合不同车场信息与资源,推出车位信息共享、车位引导、P2P车位共享等一系列功能,提高了车位的使用率,有效解决消费者停车难的问题。


    大数据智能整合Bingdata一步到位

    Bingdata是一家以大数据为基础,并智能应用于整合营销的大数据公司。汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。已广泛服务于全国各省市及汽车、快销、金融、教育、房产等各行业。

     

    Bingdata五大产品矩阵

    Bingdata基于数据资源和数据分析能力,研发了五款产品

    1)DMarket超级数据市场

    基于4亿月度活跃用户,8亿基础用户数据,运用分类、关联、聚类算法,结合地域、年龄、收入等2000+多维度关键词,搭建精准用户画像数据库,提供客户动态ID MAP(动态轨迹),从而为客户提供多种形式的市场数据支撑服务。

    2)TalkVIP精准外呼平台

    Talkvip精准外呼平台是以移动互联网大数据为基础的精准云外呼平台。独有的智能算法模型将全网6亿+活跃数据进行分析,通过AI算法集群运算,精筛细选,为商家提供目标用户群体。

    3)See广告精准投放平台

    See广告精准投放平台是“基于效果”的精准营销宣传平台。可根据广告主的投放需求,凭借所覆盖的海量媒体资源,通过精准的用户画像系统和强大的数据分析能力,智能匹配出最优化的投放策略,为广告主打造 “高效”、“可靠”、“省钱”的营销系统。

    4)Insight行业分析平台

    Insight是数据量最丰富,分析最权威的APP行业分析平台。全行业数据标签精细划分,为客户提供行业宏观研究、微观运营分析、未来趋势研究、机会风险分析、市场切入建议和投资可行建议全生命周期的综合性服务,帮助从业者更好的决策产品方向、营销策略和投资决策等。

    5)LinkUser虚拟商品城

    Linkuser提供视频会员、手机充值卡、Q币充值、游戏币、游戏礼包、装备道具、流量、话费充值等多品种虚拟线上交易业务,通过虚拟商品丰富合作伙伴的积分平台,建立与用户连接通道,辅助各平台积分消耗,活跃会员。

    如今,大数据正以稳定的步伐渗透到各个行业的领域之中,未来,我们生活中所接触到的大数据的应用会越来越多。不论企业还是个人,唯有借力于大数据,高效地利用所获得到的信息,发展才能保持强劲动力,生生不息,大数据时代来临,它正在改变我们的生活。

    (更多精彩内容请关注微信公众号名称为 bingdata服务)



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  • 随着社会信用体系建设的深入推进, 社会信用标准建设飞速发展,相关的标准相继发布,包括信用服务标准、信用数据釆集和服务标准、信用修复标准、城市信用标准、行业信用标准等在内的多层次标准体系亟待出台,社会信用...

    概述

    该项目是中国移动公司举办模型竞赛项目,奖金百万。

    赛题信息

    随着社会信用体系建设的深入推进,   社会信用标准建设飞速发展,相关的标准相继发布,包括信用服务标准、信用数据釆集和服务标准、信用修复标准、城市信用标准、行业信用标准等在内的多层次标准体系亟待出台,社会信用标准体系有望快速推进。社会各行业信用服务机构深度参与广告、政务、涉金融、共享单车、旅游、重大投资项目、教育、环保以及社会信用体系建设,社会信用体系建设是个系统工程,通讯运营商作为社会企业中不可缺少的部分同样需要打造企业信用评分体系,助推整个社会的信用体系升级。同时国家也鼓励推进第三方信用服务机构与政府数据交换,以增强政府公共信用信息中心的核心竞争力。

    传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系,同时中国移动内部也提供了丰富的应用价值,包括全球通客户服务品质的提升、客户欠费额度的信用控制、根据信用等级享受各类业务优惠等,希望通过本次建模比赛,征集优秀的模型体系,准确评估用户信用分值。

    数据清单

    train_dataset.zip:训练数据,包含50000行

    test_dataset.zip:测试集数据,包含50000行

    官网链接:

    https://www.datafountain.cn/competitions/337

    模型竞赛奖励包括金钱奖励,荣誉证书和大企业工作机会提供

    模型竞赛评分方式是MAE,MAE是回归模型的一个评估指标,因此我们需要建立一个回归模型来解决问题。

     

    欢迎各位同学报名<python风控建模实战lendingClub>,学习消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛知识。https://edu.csdn.net/course/detail/30742

    课程对该项目详细讲解,包括回归原理知识,梯度下降,正则化,岭回归,Lasso回归,弹性网络,支持向量回归,xgboost回归,lightgbm回归,sequencial等多种回归模型建模和算法比较

    课程有调试好的python脚本,可以直接调用

    课程有完整的训练集,测试集,和oot数据,下图是部分数据预览

    数据说明

    本次提供数据主要包含用户几个方面信息:身份特征、消费能力、人脉关系、位置轨迹、应用行为偏好。字段说明如下:
    字段列表  字段说明
    用户编码  数值 唯一性
    用户实名制是否通过核实  1为是0为否
    用户年龄  数值
    是否大学生客户  1为是0为否
    是否黑名单客户  1为是0为否
    是否4G不健康客户  1为是0为否
    用户网龄(月)  数值
    用户最近一次缴费距今时长(月)  数值
    缴费用户最近一次缴费金额(元)  数值
    用户近6个月平均消费话费(元)  数值
    用户账单当月总费用(元)  数值
    用户当月账户余额(元)  数值
    缴费用户当前是否欠费缴费  1为是0为否
    用户话费敏感度   用户话费敏感度一级表示敏感等级最大。根据极值计算法、叶指标权重后得出的结果,根据规则,生成敏感度用户的敏感级别:先将敏感度用户按中间分值按降序进行排序,前5%的用户对应的敏感级别为一级:接下来的15%的用户对应的敏感级别为二级;接下来的15%的用户对应的敏感级别为三级;接下来的25%的用户对应的敏感级别为四级;最后40%的用户对应的敏感度级别为五级。
    当月通话交往圈人数  数值
    是否经常逛商场的人  1为是0为否
    近三个月月均商场出现次数  数值
    当月是否逛过福州仓山万达  1为是0为否
    当月是否到过福州山姆会员店  1为是0为否
    当月是否看电影  1为是0为否
    当月是否景点游览  1为是0为否
    当月是否体育场馆消费  1为是0为否
    当月网购类应用使用次数  数值
    当月物流快递类应用使用次数  数值
    当月金融理财类应用使用总次数  数值
    当月视频播放类应用使用次数  数值
    当月飞机类应用使用次数  数值
    当月火车类应用使用次数  数值
    当月旅游资讯类应用使用次数  数值

    深度学习sequencial模型建立时,需要安装Keras包。

    下面我们用部分python脚本演示变量的可视化,方便描述性统计分析

    当月通话交往圈人数数据可视化

    f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='当月通话交往圈人数', y='信用分', color='k', ax=ax) plt.show()

    '当月旅游资讯类应用使用次数', '当月火车类应用使用次数', '当月物流快递类应用使用次数', '当月网购类应用使用次数', '当月视频播放类应用使用次数', '当月金融理财类应用使用总次数', '当月飞机类应用使用次数', '用户年龄','用户当月账户余额(元)', '用户账单当月总费用(元)', '用户近6个月平均消费值(元)等多个变量散点图绘制。

    name_list = ['当月旅游资讯类应用使用次数', '当月火车类应用使用次数', '当月物流快递类应用使用次数', '当月网购类应用使用次数',
                 '当月视频播放类应用使用次数', '当月金融理财类应用使用总次数', '当月飞机类应用使用次数', '用户年龄',
                 '用户当月账户余额(元)', '用户账单当月总费用(元)', '用户近6个月平均消费值(元)', '缴费用户最近一次缴费金额(元)']
    
    f, ax = plt.subplots(3, 4, figsize=(20, 20))
    
    for i,name in enumerate(name_list):
        sns.scatterplot(data=df_data, x=name, y='信用分', color='b', ax=ax[i // 4][i % 4])
    plt.show()

     

    sns.kdeplot()核密度估计图

    核密度估计是概率论上用来估计未知的密度函数,属于非参数检验,通过核密度估计图可以比较直观的看出样本数据本身的分布特征

    f, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 8))
    sns.kdeplot(data=df['当月飞机类应用使用次数'], color='r', shade=True, ax=ax[0])
    sns.kdeplot(data=df['当月火车类应用使用次数'], color='c', shade=True, ax=ax[1])
    sns.kdeplot(data=df['当月旅游资讯类应用使用次数'], color='b', shade=True, ax=ax[2])
    plt.show()

     

    '用户最近一次缴费距今时长(月)'和'缴费用户当前是否欠费缴费'变量箱型图绘制

    """箱型图绘制 """
    f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 6))
    
    sns.boxplot(data=df_data, x='用户最近一次缴费距今时长(月)', y='信用分', ax=ax[0])
    sns.boxplot(data=df_data, x='缴费用户当前是否欠费缴费', y='信用分', ax=ax[1])
    plt.show()

     

    建立好模型后,得到MAE值为14.88,score为0.629,效果非常好。我们通过不断调参,模型可以得到更好性能。

     

    欢迎各位学员关注系列课《python金融风控评分卡模型和数据分析》,学习更多金融建模知识:

    https://edu.csdn.net/combo/detail/1927

     

     

    展开全文
  • 小额信用消费贷款借款合同范本(标准版).pdf
  • 随着互联网消费人群主体的改变和我国国民人均可支配收入的进一步提升,国内...“信用服务”成为消费生态的重要支撑,为共享经济等新模式赋能;线上线下消费渠道边界愈发融合,形成以“消费者数据”为核心的零售新生态。
  • 考虑消费者效用的电商平台信用支付决策研究.pdf
  • 社会信用标准建设飞速发展,相关的标准相继发布,包括信用服务标准、信用数据釆集和服务标准、信用修复标准、城市信用标准、行业信用标准等在内的多层次标准体系亟待出台,社会信用标准体系有望快速推进。...

    概述

    该项目是中国移动公司举办模型竞赛项目,奖金百万。

    赛题信息

    随着社会信用体系建设的深入推进, 社会信用标准建设飞速发展,相关的标准相继发布,包括信用服务标准、信用数据釆集和服务标准、信用修复标准、城市信用标准、行业信用标准等在内的多层次标准体系亟待出台,社会信用标准体系有望快速推进。社会各行业信用服务机构深度参与广告、政务、涉金融、共享单车、旅游、重大投资项目、教育、环保以及社会信用体系建设,社会信用体系建设是个系统工程,通讯运营商作为社会企业中不可缺少的部分同样需要打造企业信用评分体系,助推整个社会的信用体系升级。同时国家也鼓励推进第三方信用服务机构与政府数据交换,以增强政府公共信用信息中心的核心竞争力。

    传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系,同时中国移动内部也提供了丰富的应用价值,包括全球通客户服务品质的提升、客户欠费额度的信用控制、根据信用等级享受各类业务优惠等,希望通过本次建模比赛,征集优秀的模型体系,准确评估用户信用分值。

    数据清单

    train_dataset.zip:训练数据,包含50000行

    test_dataset.zip:测试集数据,包含50000行

    官网链接:

    https://www.datafountain.cn/competitions/337

    模型竞赛奖励包括金钱奖励,荣誉证书和大企业工作机会提供

    模型竞赛评分方式是MAE,MAE是回归模型的一个评估指标,因此我们需要建立一个回归模型来解决问题。

    欢迎各位同学报名<python风控建模实战lendingClub>,学习消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛知识。

    python风控建模实战lendingClub

    课程对该项目详细讲解,包括回归原理知识,梯度下降,正则化,岭回归,Lasso回归,弹性网络,支持向量回归,xgboost回归,lightgbm回归,sequencial等多种回归模型建模和算法比较

    课程有调试好的python脚本,可以直接调用

    课程有完整的训练集,测试集,和oot数据,下图是部分数据预览

    数据说明

    本次提供数据主要包含用户几个方面信息:身份特征、消费能力、人脉关系、位置轨迹、应用行为偏好。字段说明如下:
    字段列表 字段说明
    用户编码 数值 唯一性
    用户实名制是否通过核实 1为是0为否
    用户年龄 数值
    是否大学生客户 1为是0为否
    是否黑名单客户 1为是0为否
    是否4G不健康客户 1为是0为否
    用户网龄(月) 数值
    用户最近一次缴费距今时长(月) 数值
    缴费用户最近一次缴费金额(元) 数值
    用户近6个月平均消费话费(元) 数值
    用户账单当月总费用(元) 数值
    用户当月账户余额(元) 数值
    缴费用户当前是否欠费缴费 1为是0为否
    用户话费敏感度 用户话费敏感度一级表示敏感等级最大。根据极值计算法、叶指标权重后得出的结果,根据规则,生成敏感度用户的敏感级别:先将敏感度用户按中间分值按降序进行排序,前5%的用户对应的敏感级别为一级:接下来的15%的用户对应的敏感级别为二级;接下来的15%的用户对应的敏感级别为三级;接下来的25%的用户对应的敏感级别为四级;最后40%的用户对应的敏感度级别为五级。
    当月通话交往圈人数 数值
    是否经常逛商场的人 1为是0为否
    近三个月月均商场出现次数 数值
    当月是否逛过福州仓山万达 1为是0为否
    当月是否到过福州山姆会员店 1为是0为否
    当月是否看电影 1为是0为否
    当月是否景点游览 1为是0为否
    当月是否体育场馆消费 1为是0为否
    当月网购类应用使用次数 数值
    当月物流快递类应用使用次数 数值
    当月金融理财类应用使用总次数 数值
    当月视频播放类应用使用次数 数值
    当月飞机类应用使用次数 数值
    当月火车类应用使用次数 数值
    当月旅游资讯类应用使用次数 数值

    深度学习sequencial模型建立时,需要安装Keras包。

    下面我们用部分python脚本演示变量的可视化,方便描述性统计分析

    当月通话交往圈人数数据可视化

    f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='当月通话交往圈人数', y='信用分', color='k', ax=ax) plt.show()
    

    ‘当月旅游资讯类应用使用次数’, ‘当月火车类应用使用次数’, ‘当月物流快递类应用使用次数’, ‘当月网购类应用使用次数’, ‘当月视频播放类应用使用次数’, ‘当月金融理财类应用使用总次数’, ‘当月飞机类应用使用次数’, ‘用户年龄’,‘用户当月账户余额(元)’, ‘用户账单当月总费用(元)’, '用户近6个月平均消费值(元)等多个变量散点图绘制。

    name_list = ['当月旅游资讯类应用使用次数', '当月火车类应用使用次数', '当月物流快递类应用使用次数', '当月网购类应用使用次数',
    
                 '当月视频播放类应用使用次数', '当月金融理财类应用使用总次数', '当月飞机类应用使用次数', '用户年龄',
    
                 '用户当月账户余额(元)', '用户账单当月总费用(元)', '用户近6个月平均消费值(元)', '缴费用户最近一次缴费金额(元)']
    
    f, ax = plt.subplots(3, 4, figsize=(20, 20))
    
    for i,name in enumerate(name_list):
    
        sns.scatterplot(data=df_data, x=name, y='信用分', color='b', ax=ax[i // 4][i % 4])
    

    sns.kdeplot()核密度估计图

    核密度估计是概率论上用来估计未知的密度函数,属于非参数检验,通过核密度估计图可以比较直观的看出样本数据本身的分布特征

    f, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 8))
    
    sns.kdeplot(data=df['当月飞机类应用使用次数'], color='r', shade=True, ax=ax[0])
    
    sns.kdeplot(data=df['当月火车类应用使用次数'], color='c', shade=True, ax=ax[1])
    
    sns.kdeplot(data=df['当月旅游资讯类应用使用次数'], color='b', shade=True, ax=ax[2])
    

    '用户最近一次缴费距今时长(月)'和’缴费用户当前是否欠费缴费’变量箱型图绘制

    f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 6))
    
    sns.boxplot(data=df_data, x='用户最近一次缴费距今时长(月)', y='信用分', ax=ax[0])
    
    sns.boxplot(data=df_data, x='缴费用户当前是否欠费缴费', y='信用分', ax=ax[1])
    

    建立好模型后,得到MAE值为14.88,score为0.629,效果非常好。我们通过不断调参,模型可以得到更好性能。

    欢迎各位学员关注系列课《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》,学习更多金融建模知识:

    python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)

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