中介帮忙贷款怎么收费 通常来说都是收个几千块跑腿费,大公司收的更要多一点,其实只要材料齐全,自己去银行就可以办,不必让中介公司代办。当然材料不全的或者有疑难杂症的另当别论,通常这种情况中介公司收费也会高一点,一般在1到2万之间视情况而定。贷款费用一般中介公司不会跟客户直接收取,而是通过所谓的担保公司收取,其实视一样的 ,大点的中介公司下面都有专门帮客户办贷款的部门,而小公司跟担保公司合作也是有分账的,通常是3:7开担保3中介7噢!甚至有的收的更多。 如何看待大学生果贷这种借款方式呢?
刚开始知道果贷这件事的时候我是觉得特别不可思议的。都是大学生了怎么会蠢到这个地步。而且大学生你有哪里需要花这么多钱值得你去贷款,值得你去用果照贷款?我总是觉得如果真的要用钱的话大可以用问爸妈要啊欠爸妈的钱好歹比欠外人的钱好,无论何时爸妈是不会害你的,你也不用担心利息之类的东西。 但事实证明还是我太天真,或者你也可以说我比较聪明。当时听我们不是一个女生说她隔壁寝室的学姐在外借那种贷款去整容,已经动过眼睛和鼻子了,但是仍然不满意,打算再借点钱去动动脸笑笑骨之类的。这种事儿父母肯定不会给你钱,所以他们就想到了贷款,那个学姐选择的贷款虽然不是果贷,但是在某种意义上是一样的,都是用来坑没有社会经验容易被骗的苦逼大学生的。 很多学生因为一些想法得不到父母的理解,例如整容,或者是单纯的追求奢侈生活购买奢侈品之类的,在无法从父母那里获得钱财他们想到了贷款这个方法。于是大批的校园贷趁虚而入,他们专门挑没有社会经验的学生下手,以没有利息作为诱饵诱诱惑学生签下那些漏洞百出的不平等条款,之后通过种种不法手段利滚利利滚利直至让学生还不上贷款。而果贷是这些贷款当中最恶心的一种,他不仅想利用学生获得钱财,更想将这些学生的前途拉入边无际的黑暗当中。 其实这一方面也可以说是校园监管不当了,虽然我们的学校大门口永远放着一张警惕校园贷款的板牌,但是在宿舍仍然随处可见肆无忌惮的校园贷款的小广告,他们甚至大张旗鼓的在学校里摆摊让大家扫码。学校的监管不当是一方面,大学生的自我保护意识缺失又是一方面。
欠了很多贷款还不上怎么办
您好,无论是什么平台,正规的贷款都要上报征信的,所以建议您贷款量力而为,养成良好的消费习惯,还清借款,以免生活受影响。
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网贷不还 微信会不会被冻结? 不会这样的,即使你网贷不还,贷款平台最多会向法院起诉让你还款,建议你还是把网贷给贷款还上,不要长时间贷款逾期。 平安易贷逾期后的一些事,大家引以为戒,不要去借这种钱啊。 为什么你们不去告他呢,这种催收不合法,虽然违约了?但是他们违法也不行的,可以维护自己的权益,有打赢得,损坏了自己的名誉权和赔偿精神损失费 欠了招商银行信用卡和网商贷花呗,上了征信黑名单,忘了信用卡的密码还早就跟家里闹掰了,搞得人家要诉讼 征信是不能洗白的,只能说慢慢改善,通过你的用卡或用贷行为。也就是说你需要和银行协商一下,看能还多少,还完之后最好不要销户,继续使用它们,然后保持良好的用卡或用贷行为,让新的记录覆盖旧的记录,这样就能减轻影响了 请问一下P2P行业如何控制风险? P2P行业风险主要在于平台所属公司的安全性。具体可查考如下
职能明确的风控部门
在信贷金融领域,根据不同借款额度,往往对应的是不同的风控审批手段。从业内看,超过100万以上的借款基本采用与银行相同的借款风控手段,实地真人考察,另外再加抵押物。而20-100万之间,可以用类似IPC的风控技术,没有抵押物,但较接近银行审核手段,不能集中化审核,容易导致审核标准不一。
而P2P从本质上讲,更多应该是专注于1-20万之间的抵押借款,这是与银行、小贷和担保公司目前很难覆盖的领域,融易理财正是选择专注于这类型的借款客户开发。在这种模式中,风险管理采用总部集中式的数据化风控模式,从而解决审核标准不统一以及审核人员快速扩张需要依赖长期经验积累的问题。在总部风控部门设立方面,以爱钱进为例,主要分成三个部门:政策和数据分析部、风控审核部、催收部。
政策和数据分析部下面分成三个主要部分:一是政策制定团队,包括确定目标人群、设计借款产品准入政策、核批政策、反欺诈政策、催收政策等,并固化到决策引擎系统和评分卡;二是数据挖掘分析,对逾期客户进行特征分析、产品盈利分析等;三是数据建模团队,根据数据挖掘,对逾期客户特征数据进行建模分析。政策和数据分析部的三个部门工作相互关联,工作成果是制定贷款产品政策,包括前端营销、中台审核、后台催收的各项政策制度。
风控审核部主要包括初审部、终审部和稽核部,主要职责是审核判定借款人资料的真实性和有效性,结合决策引擎和评分卡等对客户做出是否核批的决定。催收部按照客户逾期时间长短,分为初催和高催,主要职责是根据催收评分卡和决策引擎,对逾期客户进行催收工作。
小额分散原则
有了职能清晰的风控部门,对于以点对点借款为主要模式的P2P而言,要控制平台整体违约率在较低水准,还要坚持“小额分散”的原则。
先说一下“分散”在风险控制方面的好处,即借款的客户分散在不同的地域、行业、年龄和学历等,这些分散独立的个体之间违约的概率能够相互保持独立性,那么同时违约的概率就会非常小。比如100个独立个人的违约概率都是20%,那么随机挑选出其中2人同时违约的概率为4%(20%^2),3个人同时违约的概率为0.8%(20%^3),四个人都发生违约的概率为0.016%(20%^4)。如果这100个人的违约存在相关性,比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%,那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%(20%×50%=10%,而不是4%)。因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。
“小额”在风险控制上的重要性,则是避免统计学上的“小样本偏差”。例如,平台一共做10亿的借款,如果借款人平均每个借3万,就是3.3万个借款客户,如果借款单笔是1000万的话,就是100个客户。在统计学有“大数定律”法则,即需要在样本个数数量够大的情况下(超过几万个以后),才能越来越符合正态分布定律,统计学上才有意义。因此,如果借款人坏账率都是2%,则放款给3.3万个客户,其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性,并且这100个人坏账比较集中可能达到10%甚至更高,这就是统计学意义上的“小样本偏差”的风险。
对应到p2p网贷上,那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。这也是为什么包括人人贷、有利网以及融易进这些对风控要求较高的平台,坚决不做抵押类大额借款的原因。
数据化风控模型
除了坚持小额分散借款原则,用数据分析方式建立风控模型和决策引擎同样重要。小额分散最直接的体现就是借款客户数量众多,如果采用银行传统的信审模式,在还款能力、还款意愿等难以统一量度的违约风险判断中,风控成本会高至业务模式难以承受的水平,这也是很多P2P网贷平台铤而走险做大额借款的原因。
可以借鉴的是,国外成熟的P2P比如LendingClub,以及都是采用信贷工厂的模式,利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系,根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。美国的专门从事信用小微贷业务的Capital One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司,在金融海啸中,Capital One公司也凭借其数据化风控能力得以存活并趁机壮大起来,现在已经发展成为美国第七大银行。
简单点说,建立数据化风控模型并固化到决策引擎和评分卡系统,对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面:一是决策自动化程度的提高,降低依靠人工审核造成的高成本;二是解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题。在国内,目前包括人人贷、融易理财、拍拍贷都在积极推动数据化风控模型的建设,这也是监管层所乐于看到的。
因此,除了小额分散的风控原则,P2P网贷风控的核心方法在于,通过研究分析不同个人特征数据(即大数据分析)相对应的违约率,通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系,来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度,并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中,来指导风控审批业务的开展。
最后,回到P2P的社会效益这一原点问题上,P2P网贷是为了实现普惠金融的一个创新,它的初衷是让每个人都有获得金融服务的权利,能真正地把理财和贷款带到了普通民众的身边。P2P网贷的出现,填补了我国目前传统金融业务功能上的缺失,让那些被银行理财计划和贷款门槛拒之门外的工薪阶层、个体户、农村的贫困农户、大学生等人群也有机会享受金融服务。而服务这一庞大的群体,如何设计安全、合理的商业模式和恪守风控第一的准则,确保广大投资者的权益更应成为p2p行业从业者放在第一位思考的问题。 |