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标题: 网贷产生的背景（扩展资料） [打印本页]

作者: 爱卡网小编 时间: 2020-10-6 05:46
标题: 网贷产生的背景（扩展资料）
金融中介机构产生的背景和原因
从活动度出发，金融中介是金融市场的参体之一，在间接融资领域吸收存款发放贷款，在直接融资领域为筹资者和投资者牵线搭桥。这一层面的联系说明两者间的发展会相互促进，金融机构的成长壮大有利推进金融市场提高效率，而金融市场的不断完善会为金融机构提供良好的外部环境和发展动力。
从金融体系的角度出发，它由金融市场和金融中介机构共同构成。经济实体要在自有资本之外融资，不是直接找金融市场，就是找金融机构，它们是金融体系的两个互补部分。从这一层面看，金融市场的发展并非意味着金融中介的高度扩张壮大。在整个金融体系中，二者中往往其一居主导地位。因而假如用规模和地位来衡量二者的发展，它们的联系通常是反方向的。然而，用提高金融效率和促进经济增长来衡量二者的发展更有意义，此时它们的联系是正方向的，即在以高效资源配置为目标的金融体系中，金融市场与金融机构共同发展。
这是什么网贷的背景
这个简单，飞贷
如何查询网贷平台背景
的查询企业注册信息的：全国企业信用信息查询：全国企业信用信息公示系统。查时候必须明确该公司的注册地，比如某省、北京、上海等，这个系统是根据注册地查询的。另外我想从商业模式上分析一下网贷平台。

首先，任何企业必须有盈利能力（或者亏损时股东能一直投钱维持运营，比如Uber中国，滴滴出行等）才能长期存活下去。我不知道网贷平台具体的盈利情况、坏账率，因为大部分网贷平台没有上市，没有强制披露运营信息的义务，我只能理性分析一下，那么大部分网贷平台能不能盈利呢？

网贷平台目前给投资者的收益年化在10%左右，个别能达到15%，加上房租、职工工资等成本，我觉得再加2%是比较低的估计，也就是12%-17%，那么贷款利率必须达到12%-17%一年才能不亏损。目前我国商业银行的5年以上贷款基准利率事4.9%，6个月-1年的基准利率是4.35%，请问正常人和正常企业会去网贷平台贷款吗？我觉得不会，一年差7%-12%，没有人会傻到去贷贵的资金。
那么，也就只有不能从银行贷款的人或企业才会去找网贷平台贷款。这部分人或企业可能没有土地、房产作为抵押物，可能因为已经欠了银行的贷款没有还清，可能仅仅是因为企业小，银行处于成本考虑，拒绝贷款给它。如果这个人或企业本身就欠了银行的贷款未还，去借网贷平台的高利息贷款还债，那么未来网贷平台的贷款就危险了，很可能还不上，银行的低利率贷款都还不起，高利率的网贷就更还不起了。当然也不排除这个企业效益很好，年利润率20%以上，但是属于民营企业，银行不待见，不给贷款。我想请问，当前中国经济L型，企业普遍效益差的情况下，这类型的企业在全国很多吗？能够支撑起全国几百上千家网贷平台？我个人认为不可能，也就是说大部分网贷平台的不赚钱。

网贷平台不赚钱的话，股东会不会一直投钱维持运行，像滴滴和Uber那样呢？从一级市场投资的案例来说，个别网贷平台可能，比如有强大股东背景的平台，但是全国几百上千家网贷平台，大部分注册人是个人，我不认为这是普遍现象。即使有股东肯亏损运营，我认为也是暂时的，亏钱亏出来的成功企业并不多，滴滴或者Uber中国都已经降低了打车补贴，股东的钱也是辛苦赚来的。

以上所有的分析是假设这个网贷平台是真的平台，不是非法集资公司，如果是e租宝之类，本身就不准备归还投资者的本金，发的利息都来自你的本金。也就是说正规的网贷平台都很难盈利，更不要提披着网贷平台外衣的骗子公司了。
网贷机构的背景主要有哪些，怎么划分的？
目前网贷平台景主要有四上市系、国资系、风投系、民营系。所谓上市是指上市投资的，如宜人贷；所谓国资系，是指有国有资本的，如道口贷；所谓风投系，是指风投资金入股的网贷平台，如人人贷；所谓民营系，是指有实力的个人或者公司自主创业投资的，如洋葱先生。不过网贷机构的平台是什么背景并不能正在判断一个平台是否安全，最重要的还是要看平台的合规性和风控能力。
什么是校园贷校园贷产生的背景
校园贷，又称校园网贷指网络贷款平台面向在校大学展的贷款业据调查，校园消费贷款平台的风控措施差别较大，个别平台存在学生身份被冒用的风险。此外，部分为学生提供现金借款的平台难以控制借款流向，可能导致缺乏自制力的学生过度消费。
产生背景

自20世纪中期起，地质勘探开发朝向地壳深部寻找矿产资源，诸如:热、盐类、油气和金属等矿床以及地球科学研究的需要，至今揭露盆地沉积层的深度已达到5～7km;个别的近12km，该钻井位于前苏联科拉半岛以北靠近挪威边境的地区，但这个深度仅为地壳厚度的1/6～1/7。

发现盆地沉积体系剖面较深部位的深层地下水(以下简称深层水)在溶解固体量(TDS)、化学组分构成、物理性质、温度、压力、介质环境特性、经济价值等，与接受大气降水补给、在侵蚀基准面以上的水交替流畅带的潜水及其下伏相邻沉积层水交替较流畅带的承压水存在本质的差别。据此，将沉积盆地深层水定义为:埋藏和赋存于较深部位沉积层中承压水的统称，隶属于外生成因水。

水文地质学的基本理论和方法面临深层水形成演化和成因，以及与其密切相关的金属和非金属矿床的成矿作用等问题的挑战。诸如:

其一，深层水的现代浓度、化学组分含量及其比值，微量、痕量组分的增高浓度构成的化学特性等，与其赋存的沉积层岩性、岩相之间存在不协调的现象和事件，如水化学可出现正向变质浓缩盐化或出现反向变质稀释淡化;在深层水中普遍分布着不同浓度的氯化钠钙型水，无论从其赋存的不同沉积相的普遍性方面，还是化学成分的特殊性方面均是典型的。氯的增高浓度有人谓之深部存在水氯圈，更甚者将此归因于与内生水上升有关。与水化学适应的渗流场呈现特殊的运动规律，究竟怎样解读深层水的成因，是外生水还是内生水，外生水是沉积成因水还是渗入成因水，沉积成因水是同生的还是后生的，渗入成因水是何时形成的古渗入水还是现代渗入水，何时发生成因类型的转化等。

其二，现代揭露和观察到的沉积层中油气藏的产状和分布乃是地质历史过程中历经了地质、构造、水文地质等综合作用的产物。石油是遭受了强烈变质作用的生物化学成因的矿物。石油形成的基本条件首先是在地表上必须形成很大的、具有化学成分的聚集体，其次必须具备有利于这些聚集体在水中分解的一定条件。从烃源岩中生物有机体的分解至生成油气，呈分散状的油气从生烃岩运移至储集层，在储集层中再运移，在不同性质的圈闭中浓集成藏;油气藏形成后可能出现两种情况，油气藏保存下来抑或遭到破坏。不言而喻，油气的生、运、聚、保、散的过程中均是在水的参与下进行的，地下水是油气运移的驱动力和载体，在地史过程中相互伴生、依存和演化。因此，依据现代水文地质资料，可归纳为评价含油性的各类指标，仅能描述预测油气藏存在的有利位置，指出找油的方向，但不能回答油气生成于何时，在地史时期里经历了几次运移以及运移和主运期发生于何时，运移指向于何地浓集成藏，在地史过程中能否保存下来等深层次的问题。

其三，20世纪60年代以来，美国加利福尼亚南部、红海深部和前苏联里海切列谦半岛和堪察加尔现代地热异常区附近都陆续发现了含金属高盐度的热卤水，含有大量的金属组分，包括铁、锰、锌、铜、铅、银等氯化物，伴有或正在沉淀着各种金属和非金属矿物。美国、加拿大研究者研究密西西比型矿床硫化物(闪锌矿、方铅矿)和萤石中的液态包裹体的温度为70～180℃，液体主要是高浓度卤水，其中钠、钙、氯的含量高，而钾、镁、硫酸根和硼的含量低，且含有微石油;硫化物和萤石中包裹体的Cl-Na·Ca卤水与北美大陆的油田卤水很相似，不同的是包裹体卤水K/Na比值，铜、锌、锰含量远高于大多数油田卤水的含量。前苏联研究者研究了世界各国层状铅锌矿矿床发现，铅锌矿石富含硫的重同位素，且矿层内同位素比值相当稳定，并对某些含铜砂岩的矿化层硫同位素成分进行分析，均得出了热卤水参与金属成矿作用。热卤水成矿学说的崛起冲破了金属矿床传统的岩浆热液成矿说的束缚，但金属矿床外生成因论无疑需要获得更多的证据，还应深入研究现代含金属热卤水及其沉积层周围环境的特征;研究沉积物成岩作用各阶段伴生的水岩作用引发地层水化学属性的变化;加强气液包裹体、同位素的研究力度;开展水动力、水化学模拟实验研究等，旨在查明成矿金属的来源、搬运方式、运移通道、成矿作用机制和规律。

上述三个方面的问题，推动和促进了水文地质学采用古水文地质的理念和方法进行研究，这也是水文地质学发展创新的必由之路。

大数据产生的背景哪些

进入2012年，大数据(big data)一词越来越多提及，人们用它来描定义信息爆炸时代产海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

扩展资料

大数据的应用

1、大数据在电商领域的应用通过对客户的订单信息进行分类整理，根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品，进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据，来决定库存数量和物流资源的动态调整。

2、大数据在交通旅游领域的应用通过WIFI+ibeacon或基站定位技术，收集到个体的出行数据。政府可以对每个车站、机场、道路交通各时段的流量规律信息，进行针对性的安防及其他部署。景区可以根据不同景点的客流密度、游客的停留时长以及游览路径，来决定景区的运营方向。

3、大数据在金融行业的应用通过对客户的健康状况，事故记录等信息进行分析，保险公司可以决定是否允许投保人投保，以及具体投保金额。银行可以根据个体的收入情况、消费记录以及信用记录，来决定是否给申请人发放信用卡以及发放额度。

4、大数据在医疗行业的应用根据众多病人的体质特征，病症信息，病史信息，分布情况进行分析处理，可以实现流行疾病预测，为各类疾病的治疗方案优化提供数据支撑。

其实这里列举的还只是冰山一角，未来生活中的方方面面，大数据无处不在，让我们一起期待大数据带来的智能时代。

参考资料-大数据时代-大数据

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