❶ 个人小额贷款 怎样分析客户软信息
客户软信息可以根据提供信息的渠道收集一些有用的，比如业务电话录音，个人消费记录和相关流水记录，如果您有这方面的资源需求可以提供邮箱或者欠条联系方式
❷ 互联网小贷与传统小贷相比优势有哪些
目前的网络小额贷款比传统小额贷款更受到年轻人的喜爱，这是为何呢?针对这个问题，我有以下几个观点：
1、资产端方面
目前，网络小贷实现了线上经营区域的全国化以及经营范围的扩大化。传统小额贷款公司只能在批复地所在区域经营，网络小额贷款公司的经营范围一般都明确可以通过互联网方式线上开展全国范围内的贷款业务。此外，很多网络小额贷款公司的经营范围突破了传统小额贷款公司的小额贷款业务，部分地方允许网络小额贷款公司开展票据贴现、资产转让等业务。
2、网络小贷的优势是通过网上办理贷款和存款手续，随时随地都可以办理。
3、网络小贷的优势是速度快，无需线下排队，节约时间。
4、互联网小贷风控能力强
在大数据背景下，互联网小贷能够根据平台客户经营、消费、交易以及生活等行为，采集数据信息分析客户信用风险和进行预授信，并在线上完成贷款申请、审核、发放和回收等。此外，互联网小贷还具备快速的数据分析和信用审核能力，能有效降低不良贷款率。
❸ 小额贷款公司经营有效率吗——基于42家小额贷款公司数据的分析
本文采用数据包络分析(DEA)方法分析2010年中国42家小额贷款公司的生产效率.研究发现,中国小额贷款公司的整体效率水平较高,且效率水平的地区差异不明显.对于低效率的小额贷款公司,纯技术效率较低是引起其低效率的主要原因,说明小额贷款公司还需要不断改善经营管理水平；小额贷款公司多处于规模报酬递增阶段,扩大规模有利于提高小额贷款公司的效率；小额贷款公司的生产效率随成立时间的增长呈U型变化.
❹ 哪个机构可以查询信用报告；民间借贷记录、个人大数据信息分析等
目前，国内比较靠谱的网贷征信查询平台主要有：网贷数据库，百行征信，央行征信。
网贷数据库中的数据主要是那些不上银行征信的网贷机构数据。
百行征信统计部分P2P网贷平台的借款数据信息。
央行征信只统计银行以及正规机构贷款的借款数据信息。
普遍来说，如果想要查询详细的网贷大数据报告，那么只需要查询网贷数据与央行征信即可。
网贷大数据能够直接查看绝大部分P2P网贷平台的数据，以及民间借款的详细记录，个人大数据情况等等，
可以在微信查找：佰易数据。
该数据库与98%以上网贷平台合作，查询的数据非常精准全面。
能够查看到用户的申请次数，网贷数据，网黑指数分，命中风险提示，法院起诉信息，仲裁案件信息，失信人信息等数据。
其中，用户可以凭网贷综合信用评分来判断自身是否为网贷黑名单用户。
综合信用分满分为100分，分数越高，信用越好，低于10的用户为网贷黑户。
而命中风险提示则可以帮助用户更好了解到自身的不足，提升网贷平台的审核通过率。
❺ 想做小额信贷行业的数据分析，要从哪些方面学习哪
首先得了解市场，参考前瞻 产业研究院《中国小额贷款行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，截至2013年末，全国共有小额贷款公司7839家，贷款余额8191亿元，全年新增贷款2268亿元。其中，贷款余额排名前三的省份为江苏省、浙江省、四川省，分别为1142.9亿元、899.85亿元、520.09亿元。
截至2014年6月底止，全国共有小额贷款公司8,394家，贷款余额8,811亿元人民币，上半年新增人民币贷款618亿元。其中，江苏省占贷款余额最多，达1,147.66亿元，其次为浙江省，达913.74亿元。
可见，随着国内金融政策的逐渐放开，小额贷款公司和贷款余额逐年快速增长，国内小微贷市场尚未得到大幅度开发，因此目前市场还比较狭小，而企业数目众多，加上腾讯的深圳前海微众银行的加入，以及其他银行为了抢占客户也慢慢开发小额贷款产品和客户，可以想象，未来小额贷款公司的日子并不好过，尤其是只专注于做线下的贷款的公司。
❻ 互联网小贷和小额贷款有什么区别想要开展小贷业务，不知道做哪一种好，有合适的系统吗
首先小额贷跟互联网小贷还有有很大区别的：
互联网小贷即网贷，又称P2P网络借款，即“个人对个人”。顾名思义，就是私人贷款，打破了传统小贷业务范围限制，实现跨区域经营，允许独资设立。
小额贷款，指所有小额个人信用贷款，包括民间借贷、非法高利贷、或合作贷款，大股东最多只能持有30%的股份，如果要突破这个限制需要特批，具备发放信贷的权利，但局限于市（县），部分产品需申请到特许经营才能展开省内业务。
首先，网络小额贷款由小额贷款公司作为贷款人，利用互联网向小微企业或个人提供的短期、小额信用贷款，使贷款申请、贷中审核、贷款发放网络化。网络小额贷款公司要遵守现有小额贷款公司的监管规定，不能吸收公众存款。
其次，与线下传统小贷公司相比，网络小贷可依托互联网平台面向全国开展业务，并综合利用网络平台积累的客户经营、消费、交易以及生活等行为大数据信息或即时场景信息分析客户信用风险和进行预授信，并在线上完成贷款申请、审核、发放和回收等。
再次，与P2P网贷相比，网络小额贷款的模式相对简单，以阿里小贷(阿里小贷、支付宝、浙江网商银行已经合并更名为蚂蚁金服)为例：阿里小贷的目标客户群为阿里巴巴网站注册用户，客户准入标准与其他经营免抵押小微信贷的金融机构类似，比如客户最低经营年限、最高销售额、财务指标、征信准入、禁入行业等。
综上所述，要从事互联网小贷业务还需要很多硬件条件，比如牌照等等。不管是小贷系统还是互联网小贷系统都可以咨询一下迪蒙互联网小贷系统，迪蒙互联网小贷系统是迪蒙针对互联网金融公司、传统小贷公司新型小贷业务需求，研发的一款无抵押、无担保、纯线上小额贷款产品，希望我的回答对你有一定的帮助。
❼ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析
前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。
第1章：大数据金融行业发展概述
1.1 大数据产业发展背景概述
1.1.1 大数据产业的概念
（1）数据产生与集聚层
（2）数据组织与管理层
（3）数据分析与发现层
（4）数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
（1）大数据的商业价值杠杆
（2）大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
（1）不同领域潜在价值评估
（2）不同领域投资结构分布
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融概念及其特点
1.3.1 大数据金融基本定义
1.3.2 大数据金融主要特征
1.4 大数据金融主要发展模式
1.4.1 平台金融发展模式
1.4.2 供应链金融发展模式
第2章：大数据金融发展环境分析
2.1 大数据金融行业政策环境分析
2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
（1）国内GDP增速情况
（2）工业生产增速情况
（3）固定资产投资情况
2.2.2 国内金融市场分析
（1）银行资产负债规模分析
（2）银行贷款规模分析
（3）银行风险能力分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业发展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业发展现状
（1）互联网网民规模分析
（2）互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
（1）新闻网站
（2）网络视频
（3）搜索引擎
（4）即时通信
（5）微博客
（6）博客/个人空间
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际发展分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
（1）海外银行大数据发展分析
（2）银行大数据建设案例分析
2.5.2 保险大数据全球发展现状
（1）海外保险大数据发展分析
（2）保险大数据建设案例分析
2.5.3 国外大数据金融发展启示
第3章：大数据金融创新分析
3.1 大数据金融三大创新支点
3.2 大数据金融基础设施创新
3.2.1 支付体系建设分析
（1）支付行业用户规模
（2）支付行业交易规模
（3）支付行业模式分析
（4）支付行业市场规模预测
3.2.2 征信体系建设分析
（1）征信机构业务规模分析
（2）征信机构数据库建设情况
（3）征信行业数据端商业模式
（4）大数据征信发展趋势分析
3.2.3 资产交易平台分析
（1）资产交易平台发展规模
（2）资产交易平台主要类别
1）银行系P2P网贷平台
2）民营系P2P网贷平台
3）国资系P2P网贷平台
4）上市公司系P2P网贷平台
5）风投系P2P网贷平台
（3）资产交易平台商业模式
3.2.4 基础设施创新方向
（1）支付体系介质创新
（2）征信体系多元发展
（3）交易平台去中介化
3.3 大数据金融平台创新分析
3.3.1 电商平台发展现状分析
（1）电商平台客户结构分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商领先企业优势分析
（4）电商行业投资并购分析
3.3.2 社交平台发展现状分析
（1）社交网络流量统计排名分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络领先企业优势分析
（4）社交网络平台投资并购分析
3.3.3 信息服务平台发展现状
（1）门户网站竞争格局分析
（2）门户网站投资并购分析
3.3.4 平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制革新
3.4 大数据金融渠道创新升级分析
3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状
（1）电子银行的交易规模
（2）电子银行的模式分析
3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状
（1）保险业网销交易规模
（2）保险业网销模式分析
3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状
（1）互联网证券交易情况
（2）互联网证券模式分析
3.4.4 渠道创新升级策略分析
（1）渠道定位转型
（2）实体渠道转型
第4章：大数据金融具体应用领域
4.1 银行业大数据金融应用分析
4.1.1 银行业大数据金融发展历程
4.1.2 银行业大数据金融创新模式
（1）风险控制模式创新
（2）产品营销模式创新
（3）银行运营模式创新
（4）银行服务模式创新
4.1.3 银行业大数据金融应用现状
4.1.4 银行业大数据金融经典案例
（1）花旗银行大数据金融案例分析
（2）中信银行大数据金融案例分析
（3）浦发银行大数据金融案例分析
（4）民生银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展潜力
4.1.6 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
4.2.1 保险业大数据金融发展历程
4.2.2 保险业大数据金融创新模式
（1）赔付管理模式创新
（2）业务定价模式创新
（3）险企运营模式创新
（4）产品营销模式创新
4.2.3 保险业大数据金融发展现状
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
（1）平安保险大数据金融案例分析
（2）泰康人寿大数据金融案例分析
4.2.5 保险业大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
4.3.1 证券业大数据金融发展历程
4.3.2 证券业大数据金融创新模式
（1）客户关系管理模式创新
（2）证券监管模式创新
（3）市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展现状
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
（1）海通证券大数据金融案例分析
（2）国泰君安大数据金融案例分析
（3）中信证券大数据金融案例分析
4.3.5 证券业大数据金融发展前景
4.4 其他领域大数据金融应用情况
4.4.1 信托业大数据金融应用分析
4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析
4.4.3 担保业大数据金融应用分析
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
第5章：大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商
5.1.1 IBM
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业竞争策略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.3 英特尔
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.4 SAP公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据解决方案
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业大数据价值分析
（7）企业最新发展动向
5.1.5 文思海辉技术有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业相关案例分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
5.2.1 荣之联
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）主要经济指标
2）运营能力分析
3）盈利能力分析
4）偿债能力分析
5）发展能力分析
（5）企业研发能力分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.2 九次方
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业大数据解决方案分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.3 贝格数据
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.4 中国保信
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业最新发展动向
5.2.5 Talking Data
（1）企业基本信息概述
（2）企业发展大事记
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业主要客户分析
（6）企业所获荣誉介绍
（7）企业最新发展动向
第6章：互联网企业大数据金融战略布局分析
6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
6.1.1 企业基本信息概述
6.1.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.1.3 企业战略发展布局
6.1.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.1.5 企业网站流量分析
6.1.6 企业风险管理体系
6.1.7 企业投资并购动向
（1）2014年阿里巴巴投资布局
（2）2015年阿里巴巴投资布局
6.1.8 业务发展优劣势分析
6.1.9 企业大数据金融业务发展前景
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
6.2.1 企业基本信息概述
6.2.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.2.3 企业战略发展布局
6.2.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.2.5 企业网站流量分析
6.2.6 企业风险管理体系
6.2.7 企业投资并购动向
（1）2014年腾讯公司投资布局
（2）2015年腾讯公司投资布局
6.2.8 业务发展优劣势分析
6.2.9 企业大数据金融业务发展前景
6.3 网络公司大数据金融布局分析
6.3.1 企业基本信息概述
6.3.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.3.3 企业战略发展布局
6.3.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.3.5 企业网站流量分析
6.3.6 企业风险管理体系
6.3.7 企业投资并购动向
（1）2014年网络公司投资布局
（2）2015年网络公司投资布局
6.3.8 业务发展优劣势分析
6.3.9 企业大数据金融业务发展前景
6.4 京东商城大数据金融布局分析
6.4.1 企业基本信息概述
6.4.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.4.3 企业战略发展布局
6.4.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.4.5 企业网站流量分析
6.4.6 企业风险管理体系
6.4.7 企业投资并购动向
（1）2014年京东公司投资布局
（2）2015年京东公司投资布局
6.4.8 业务发展优劣势分析
6.4.9 企业大数据金融业务发展前景
6.5 苏宁云商大数据金融布局分析
6.5.1 企业基本信息概述
6.5.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务经营效益
6.5.3 企业战略发展布局
6.5.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.5.5 企业网站流量分析
6.5.6 企业风险管理体系
6.5.7 企业投资并购动向
6.5.8 业务发展优劣势分析
6.5.9 企业大数据金融业务发展前景
第7章：金融机构大数据金融战略布局分析
7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）业务发展优劣势分析
7.1.6 招商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.7 中信银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.8 平安银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.4 海通证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
………………