融资租赁风险管理对大数据分析的经典案例
大数据应用于金融风控的案例分析
大数据应用于金融风控的案例分析在当前数字化时代，大数据技术已经被广泛应用于各行各业，特别是在金融业中，大数据技术为风控提供了强大的支持和保障。
本文将介绍几个大数据应用于金融风控的案例分析，以帮助读者更好地理解大数据技术在金融领域中的应用。
一、互联网金融平台的风险控制互联网金融平台是近年来迅猛发展的金融业态，虽然迎合了消费者的需求，但是其中存在各种风险和漏洞，例如风险较高的借款人和欺诈行为等。
为了避免这些风险，互联网金融平台需要利用大数据来进行风控。
以拍拍贷为例，该公司通过大数据技术对借款人进行风险评估，采集了借款人的基础信息、社交网络信息、资产信息等，并通过数据分析建立个人信用档案。
此外，拍拍贷还通过对大数据的分析，监测贷款行为是否与借款人的个人信息和借款历史一致，对欺诈行为进行及时发现和拦截。
这些风控手段极大地提高了互联网金融平台运营的稳定性和可靠性。
二、反欺诈风控反欺诈风控是金融风控中的一个重要领域，在传统金融业中，银行等机构通过调查和审核等方式对客户进行评估和审核，然而，这种方法效率低下，难以及时发现欺诈行为。
而在大数据时代，大数据技术为反欺诈风控提供了新的解决方案。
例如，在信用卡业务中，银行可以通过对客户消费行为和消费渠道进行大数据分析，来确定客户的消费模式和交易习惯以及异常交易行为，及时发现欺诈行为并置之于不顾。
而在保险行业，保险公司也可以利用大数据技术对保险金赔付进行分析，及时发现欺诈行为，从而保障公司的合法利益。
三、投资策略制定在投资领域中，投资者需要了解市场走势，通过自己的分析得出投资策略。
然而，受制于自身信息获取渠道和分析能力等因素，单纯的个人分析往往难以获得高收益，这时候大数据技术也能够为我们提供帮助。
以聚宽智能投资平台为例，该平台依托人工智能和大数据技术，为投资者提供全面的量化分析和指导，对股票市场进行分析和预测，准确指导投资者的投资策略和操作。
该平台支持股票、基金、期货等投资品种，不仅提高了个人投资者的投资决策能力，而且也将投资行业的前沿技术逐步应用到了投资领域中。
基于大数据技术的融资租赁风险控制研究
基于大数据技术的融资租赁风险控制研究随着社会经济的不断发展，融资租赁作为一种新兴的融资方式，在企业资金需求和投资方资产配置方面发挥了重要的作用。
然而，商业风险一直是融资租赁面临的主要问题之一。
因此，如何有效地控制风险是融资租赁公司面临的一个重要挑战。
现代技术的发展，特别是大数据技术的兴起，为融资租赁公司提供了解决风险控制问题的新思路。
一、大数据技术在融资租赁中的应用大数据技术是指以传统数据处理方式无法处理的庞大、异构、多种类数据等为分析对象，通过计算机科学、数学、统计学等相关领域的交叉方法，将数据转化为有价值信息的技术。
在融资租赁行业，大数据技术的应用主要包括数据挖掘、数据分析和数据模型的建立。
首先，利用数据挖掘技术，可以发现通常隐藏在大数据背后的经验规律和知识，探究客户的行为趋势、偏好和信用记录等。
这种分析方法比人工处理更加高效、准确和全面，能够大大提高风险控制的精度，帮助融资租赁公司识别出那些有可能发生违约或者逾期的租赁客户。
其次，数据分析能够利用数据分析软件分析大量原始数据，对融资租赁公司的各种风险进行量化分析。
例如，基于数据分析，可以比较精确地预测客户信用质量，并且拥有较高的精度和安全性，使得融资租赁公司可以更加精准地制定风险控制策略。
最后，借助于数据模型的建立，可以进行基于数据的风险评分，并针对不同的借款人和产品设置不同的风险限制。
此外，针对于不同的风险类型，也可以建立不同的模型，进行全面、系统的风险控制和后期风险监控。
二、大数据技术带来的风险控制优势基于大数据技术的融资租赁风险控制在预测客户资信风险、提高催收效率、提高催收率等方面都有很大的优势。
特别是在风险评分方面，利用数据波动特征对客户进行评估，该方法大大提高了标准化证券的评级效率，使融资租赁公司可以更加准确地控制风险。
另一个优势是实时性。
利用当前的大数据技术，可以将数据采集、整理、分析、共享和传输自动化实现，加快风险控制方案的实施和反应时间，从而消除了以往因资料不充分、数据波动较大而导致错误判断的情况，更加实现了真正意义上的实时风险控制。
融资租赁经典案例
融资租赁经典案例融资租赁是一种通过租赁公司为企业提供资金支持的融资方式，通常用于购买设备、机器、车辆等资产。
它的特点是灵活性强，资金利用率高，对企业的负债影响小，因此备受企业青睐。
下面我们将介绍几个融资租赁的经典案例，以帮助大家更好地理解这种融资方式。
第一个案例是关于一家制造业企业的融资租赁案例。
该企业需要购买一批数控机床来扩大生产规模，但由于资金紧张无法一次性支付全部购机款。
于是，该企业选择了融资租赁的方式，通过与融资租赁公司签订合同，按月支付租金来使用机床。
这种方式不仅帮助企业解决了资金问题，还提高了资产的使用效率，为企业的生产经营提供了有力支持。
第二个案例是关于一家物流企业的融资租赁案例。
该企业需要更新运输车辆，以提升运力和服务质量。
然而，由于运营资金有限，无法一次性购置新车。
在这种情况下，融资租赁成为了企业的选择。
通过与融资租赁公司合作，该企业成功获得了所需车辆，并通过按月支付租金的方式逐步偿还。
这不仅帮助企业实现了车辆更新，还在一定程度上减轻了企业的资金压力，提高了运营效率。
第三个案例是关于一家科技型企业的融资租赁案例。
该企业需要购置一批高端研发设备，以支持新产品的研发和生产。
然而，由于资金投入巨大，企业无法立即支付全部设备款项。
在这种情况下，融资租赁再次发挥了作用。
通过与融资租赁公司合作，该企业成功获得了所需设备，并通过灵活的租金支付方式逐步偿还。
这不仅帮助企业实现了技术更新，还提高了企业的研发能力，为企业未来的发展奠定了坚实的基础。
通过以上案例的介绍，我们可以看到融资租赁在不同行业、不同类型企业中都有着广泛的应用。
它不仅帮助企业解决了资金问题，还提高了资产的使用效率，降低了企业的负债压力，为企业的发展提供了有力支持。
因此，对于有资金需求的企业来说，融资租赁是一种值得考虑的融资方式。
希望以上案例能够帮助大家更好地理解融资租赁，并在实际应用中发挥其作用。
融资租赁风险管理对大数据分析的经典案例
融资租赁风险管理对大数据分析的经典案例融资租赁项目交易平台RZZL365融资租赁，英文financial leasing，目前国外近20%的设备投资通过此方式完成，而在国内只有5%，由于税务制度、法律环境的逐步成熟，在中国国内市场也逐渐被接受。
在融资租赁中，对债权的保障分析，不仅在于标的物物权的担保属性，也在于在授信方和需求方之间信息不对称情况下，授信方通过产业数据的集聚，分析和判断需求方的发展前景与偿债能力。
从欧美的经验看，如果把出租方(也即授信方)分为银行金融机构和非银行金融机构，大多数出租方为银行金融机构。
而在我国，作为信贷投放主力的内资银行，其投放流向多数为房地产相关领域，所以现时，出租方主要由非银行金融机构担任。
对比银行金融机构，非银行金融机构存在两大特点，一是面对同样的客户息差较低，二是资金投放量受限，两者使大数据与风险管理在结合上，相得益彰。
对于出租方，息差低造成的收益保障能力弱要求其风险技术高，而投放量受限决定其专注力。
前者决定大数据的必要性，后者形成了大数据的基础。
大数据的核心逻辑，是统计学，其基本要求是样本量足够大，使得数据的分布接近于真实的分布，因为仅仅个体特征不足以作为推断相关性的基础。
作为非银行金融机构，由于投放量受限，如果广撒网，就无法短期内形成足够样本量，所以，首先需要选择好子领域，群体越精准，一定的样本量，可以产生的覆盖量就越充分，数据的说服力更强。
从小数据里看客户：以数据库提升提高风控效率泰丰租赁，在成立之初就确定了机加工行业为核心，珠三角区域为核心的市场营销和风险管理策略。
近2年来，累计接触了513家客户，通过对客户数据的记录，初步形成了客户数据库。
客户数据库包含3类指标，一是收入真实性指标，如电费、银行流水、设备台数、废料情况等，二是经营情况指标，如负责人从业时间、负责人教育情况、公司技术能力等，三是公司财务状况，资产负债率、平均收款天数、营业额增长率。
另外，数据库除了客户数据库部分，还有标的物数据库和宏观产业数据库，参与协助授信决策，标的物数据库主要关注标的物的担保能力，如落地价值、技术进步趋势、市场活跃度等。
融资租赁：实践中的经典案例
融资租赁：实践中的经典案例案例一：航空公司融资租赁背景航空公司通常需要大量的资金来购买飞机和维持运营。
然而，直接购买飞机需要巨额的资金投入，这对于一些规模较小或新兴的航空公司来说可能是一个巨大的负担。
解决方案融资租赁成为了航空公司获取资金的一种常见方式。
航空公司可以与融资租赁公司签订合同，通过租赁飞机而不是直接购买。
这种方式可以减轻航空公司的财务压力，并使其能够更灵活地管理资金。
案例一家新兴的低成本航空公司希望扩大航线网络，但资金有限。
他们与一家融资租赁公司达成协议，租赁了一批新型飞机。
根据合同，航空公司每月支付一定的租金，同时享有使用权和经营权。
这使得航空公司能够快速扩大航线网络，吸引更多乘客，并逐步获取盈利。
这个案例展示了融资租赁在航空行业中的成功应用。
通过租赁飞机，航空公司成功实现了扩张，并在竞争激烈的市场中取得了一席之地。
案例二：设备融资租赁背景许多企业需要购买各种设备来支持业务运营，例如生产线设备、IT设备等。
然而，这些设备的采购成本可能非常高，对于一些中小型企业来说可能难以承担。
解决方案设备融资租赁是企业获取设备的一种常见方式。
企业可以与融资租赁公司签订合同，租赁所需的设备而不是直接购买。
这样可以减轻企业的财务压力，并使其能够更灵活地运营业务。
案例一家新兴的制造业公司需要购买一条新的生产线，以提高生产效率。
然而，购买这条生产线需要巨额的资金投入，超出了公司的财务能力。
于是，他们选择与一家融资租赁公司合作，租赁了这条生产线。
根据合同，公司每月支付一定的租金，同时享有使用权。
通过设备融资租赁，公司成功获得了所需的生产线，并顺利提升了生产效率。
随着业务的发展，公司逐渐实现了盈利，并逐步偿还了融资租赁公司的租金。
这个案例展示了设备融资租赁在制造业中的成功应用。
通过租赁设备，企业成功实现了业务扩张和效率提升，为公司的可持续发展奠定了基础。
以上是两个在实践中经典的融资租赁案例。
这些案例展示了融资租赁在不同行业中的灵活性和实用性，帮助企业和组织实现了资金的有效运用和业务的持续发展。
融资租赁公司反洗钱审计案例
背景融资租赁公司是一种为企业提供资金和设备的金融机构。
由于其特殊的业务性质，融资租赁公司面临着洗钱和恐怖主义融资等风险。
为了防范这些风险，融资租赁公司需要进行反洗钱审计，确保其合规性和稳健性。
反洗钱审计是指对融资租赁公司的反洗钱制度、流程和措施进行全面检查和评估，以确保其能够有效地防范洗钱风险。
审计的过程包括对公司内部控制制度、客户尽职调查、交易监测和报告等方面进行审核，并提出改进建议。
审计结果将直接影响到融资租赁公司的经营合规性和声誉。
案例背景信息某国内知名融资租赁公司（以下简称A公司）在利用自身优势为中小企业提供设备融资服务的同时，也面临着洗钱和恐怖主义融资等风险。
为了防范这些风险，A公司决定进行一次全面的反洗钱审计。
A公司成立了一个专门的审计团队，由内部员工和外部顾问组成。
审计团队制定了详细的审计计划，并按照国际反洗钱标准进行审计。
审计过程第一阶段：准备阶段在准备阶段，审计团队对A公司的反洗钱制度、流程和措施进行了全面的了解。
他们收集了相关的文件和记录，并与公司内部的风险管理人员、合规人员和业务部门进行了访谈。
审计团队发现，A公司已经建立了一套完善的反洗钱制度，并且有专门负责反洗钱工作的合规团队。
然而，他们也发现一些潜在的问题，如合规培训不够全面、客户尽职调查程序不够严格等。
第二阶段：实地调查在实地调查阶段，审计团队对A公司的营业场所进行了实地检查，并对关键岗位进行了深入访谈。
他们观察了A公司内部控制环境、文件管理系统以及交易监测系统等。
通过实地调查，审计团队发现A公司在内部控制方面存在一些问题，如员工权限管理不够严格、交易监测系统的覆盖范围不够广泛等。
第三阶段：数据分析在数据分析阶段，审计团队对A公司的交易数据进行了详细的分析。
他们使用了数据挖掘和统计分析工具，识别出了一些异常交易和高风险客户。
审计团队发现，A公司存在一些异常交易模式，如频繁大额转账、虚假租赁合同等。
他们还发现一些高风险客户，这些客户涉及到高风险行业或地区。
融资租赁的典型案例
融资租赁的典型案例一、引言融资租赁作为一种重要的金融工具，在国内外经济发展中发挥着越来越重要的作用。
融资租赁将金融与产业相结合，为企业提供了灵活的融资方式，促进了资本市场的流动性和资源配置的优化。
本文将通过一个典型案例来介绍融资租赁的实际应用和优势。
二、案例概述某大型制造企业是国内领先的高端装备制造企业，为了扩大生产规模和提升技术水平，需要购买一批先进的生产设备。
由于企业自有资金有限，无法一次性支付全部款项，因此考虑采用融资租赁方式解决资金问题。
在此背景下，该企业与一家融资租赁公司达成合作协议，由融资租赁公司提供资金购买设备，企业按约支付租金。
三、案例细节1.设备选择与采购：融资租赁公司根据企业的实际需求和市场调研，选择了适合其生产线的先进设备，并完成了设备的采购。
2.租赁协议签署：融资租赁公司与企业签订了详细的租赁协议，明确了租期、租金支付方式、保证金比例等条款。
3.租金支付与监管：企业按照协议约定按期支付租金，融资租赁公司对租金支付情况进行监管，确保租金及时到账。
4.设备维护与保养：在租期内，设备的维护与保养由企业负责，融资租赁公司提供技术支持和指导。
5.租期结束后的处理：租期结束后，企业可以选择购买设备或退回设备，融资租赁公司根据协议约定进行处理。
四、结论通过这个案例，我们可以看到融资租赁在解决企业资金缺口、优化财务结构、提高资产流动性等方面具有显著优势。
首先，融资租赁为企业提供了低成本、高效率的融资方式，帮助企业扩大生产规模和提升技术水平。
其次，融资租赁可以降低企业的资产负债率，优化财务报表结构，提高企业的信用评级和市场竞争力。
最后，融资租赁还具有税收优惠和会计处理的优势，可以帮助企业合理避税和优化资产结构。
五、未来展望随着经济的发展和产业结构的升级，融资租赁行业将继续保持快速增长态势。
未来，融资租赁将更加注重服务创新和专业化发展，以满足不同行业和企业的个性化需求。
同时，随着互联网和大数据技术的应用，融资租赁将进一步实现信息化、数字化和智能化，提高服务效率和风险管理水平。
金融风险管理中的大数据应用案例
金融风险管理中的大数据应用案例随着金融市场的不断发展和复杂化，金融风险管理变得越来越重要。
传统的风险管理方法已经无法满足快速变化的市场需求。
然而，随着大数据技术的应用，金融风险管理也迎来了新的突破。
本文将介绍几个金融风险管理中的大数据应用案例，展示了大数据在降低风险和提升预测能力方面的巨大潜力。
一、欺诈检测欺诈是金融行业面临的一个重要挑战。
传统的欺诈检测方法主要依赖于规则和模型，这种方法往往无法适应快速变化的欺诈手段。
而利用大数据技术可以实时分析海量的数据，并构建机器学习模型来检测欺诈行为。
例如，银行可以通过分析客户的交易数据，检测出异常行为，比如突然大额的交易或者异地交易等，从而及时采取措施避免损失。
二、信用评估信用评估是金融业务中的一个重要环节。
传统的信用评估方法主要基于少量的指标和样本，不能充分反映客户的真实信用情况。
然而，利用大数据技术可以分析客户的多维度数据，包括社交媒体数据、消费行为数据等，从而更全面地评估客户的信用状况。
例如，信用卡公司可以通过分析客户的消费行为和还款记录来预测客户的信用风险，并据此调整信用额度和利率，以避免信用风险。
三、投资组合优化投资组合优化是投资者面临的一个重要问题。
传统的投资组合优化方法主要基于历史数据和统计模型，无法充分考虑市场的动态变化。
而利用大数据技术可以实时分析市场数据，并通过机器学习算法来调整投资组合。
例如，基金管理公司可以通过分析大量的市场数据，如股票价格、公司财务状况等，来优化投资组合，以最大化收益并降低风险。
四、市场预测市场预测是金融业务中的一个关键任务。
传统的市场预测方法主要依赖于经济学模型和专家判断，往往无法准确预测市场的动态变化。
然而，利用大数据技术可以分析海量的市场数据，并通过机器学习算法来预测市场的未来走势。
例如，证券公司可以通过分析大量的新闻资讯、社交媒体数据等来预测股票价格的波动，并据此提供投资建议给客户。
综上所述，大数据在金融风险管理中应用的案例越来越多，为金融机构提供了更准确、更全面的风险评估和预测能力。
大数据技术在金融风控中的应用案例
大数据技术在金融风控中的应用案例随着科技的迅速发展，大数据技术开始在各个行业中扮演越来越重要的角色。
金融领域作为一个数据密集型的行业，也开始积极应用大数据技术来提升风险管理和风控能力。
本文将介绍一些大数据技术在金融风控中的应用案例，并探讨其对风险管理的作用。
第一案例：信用评分模型的建立在金融风控中，信用评分模型是一项重要的工具，用于评估借款人的还款能力和信用水平。
传统的信用评分模型往往基于有限的数据样本和简单的统计模型，容易出现局限性。
然而，借助大数据技术，金融机构可以收集和分析更多的数据，建立更为准确和全面的信用评分模型。
以某融资租赁公司为例，该公司运用大数据技术，通过收集借款人的大量数据，包括个人信息、历史还款记录、消费行为等，建立了一个复杂的信用评分模型。
该模型通过机器学习和数据挖掘算法，可以根据客户的多维数据，对借款人进行全面评估，并给出准确的信用评分。
借助这个模型，该公司能够更好地识别高风险借款人，并及时采取措施减少违约风险。
第二案例：反欺诈系统的构建金融欺诈问题一直是金融机构面临的严重挑战之一。
传统的反欺诈系统主要基于规则和经验，有一定的局限性。
因此，许多金融机构利用大数据技术构建反欺诈系统，通过数据分析和模型建立，实现对欺诈行为的快速识别和预防。
例如，一家银行使用大数据技术构建了一套反欺诈系统。
该系统通过收集和分析大量的交易数据和用户行为数据，建立了一个复杂的模型，可以实时监测和分析不同账户的交易情况，并根据一系列的预设规则和模式，自动判断是否存在欺诈行为。
该系统不仅提高了反欺诈的准确性和效率，还大大降低了人工审核的工作量和成本。
第三案例：风险事件预警系统的应用金融机构面临着各种各样的风险，例如市场风险、信用风险和操作风险等。
传统的风险管理方法往往是事后分析和处理，难以及时发现和应对风险事件。
然而，借助大数据技术，金融机构可以构建风险事件预警系统，实现对风险的实时监测和预测。
举例来说，一家保险公司利用大数据技术，建立了一个风险事件预警系统。
精选融资租赁案例解析
精选融资租赁案例解析案例一：XYZ 公司的设备融资租赁背景： XYZ 公司是一家新兴的科技公司，需要购买一批先进的设备来支持其业务发展。
然而，由于资金有限，XYZ 公司无法一次性购买这些设备。
解决方案： XYZ 公司决定选择融资租赁作为其设备采购的解决方案。
他们与一家融资租赁公司合作，签订了一份融资租赁协议。
根据协议，XYZ 公司将租赁设备一段时间，并按照约定的租金支付周期向融资租赁公司支付租金。
结果：融资租赁解决了 XYZ 公司设备采购的资金问题，使其能够及时获得所需设备并支持业务发展。
同时，租金支付周期的灵活性也使得 XYZ 公司能够根据实际情况进行资金安排，减轻了财务压力。
案例二：ABC 公司的车辆融资租赁背景： ABC 公司是一家物流公司，需要增加运输车辆以满足日益增长的业务需求。
然而，购买车辆需要大量资金投入，对公司的财务状况造成了一定压力。
解决方案： ABC 公司决定选择融资租赁作为其车辆采购的解决方案。
他们与一家融资租赁公司签订了一份长期融资租赁协议，租赁了一批运输车辆。
根据协议，ABC 公司每月向融资租赁公司支付租金，并在租赁期满后有权购买这些车辆。
结果：融资租赁帮助了ABC 公司解决了车辆采购的资金问题，使其能够快速扩展运输能力，满足业务需求。
租赁期满后，ABC公司还可以选择购买这些车辆，进一步增加公司的资产。
案例三：DEF 公司的办公设备融资租赁背景： DEF 公司是一家初创公司，需要购买办公设备来支持日常运营。
然而，由于刚刚起步，DEF 公司的资金紧张，无法承担一次性的设备采购费用。
解决方案： DEF 公司决定选择融资租赁作为其办公设备采购的解决方案。
他们与一家融资租赁公司签订了一份短期融资租赁协议，租赁了所需的办公设备。
根据协议，DEF 公司每月向融资租赁公司支付租金。
结果：融资租赁帮助了 DEF 公司解决了办公设备采购的资金问题，使其能够顺利开展日常运营。
短期融资租赁协议的灵活性也使得 DEF 公司能够根据实际需求进行设备租赁，减少了不必要的费用支出。
大数据技术在金融行业信用风险评估中的应用案例分享
大数据技术在金融行业信用风险评估中的应用案例分享随着互联网金融的迅速发展，大数据技术被广泛应用于金融行业中的信用风险评估，成为了金融行业中一个不可或缺的工具。
本文将主要从以下几个方面，分享大数据技术在信用风险评估中的应用案例。
一、背景分析近年来，随着金融市场的快速发展，风险也越来越多，而信用风险则是其中最大的一个。
如何准确评估客户的信用风险，是金融机构在客户授信、贷款、融资等方面的重要决策之一。
然而，传统的信用评估方法往往过于简单粗暴，无法准确评估客户的信用风险。
而大数据技术的出现，则为信用风险评估提供了新的解决方案。
二、大数据技术在信用风险评估中的应用（一）数据采集大数据技术在信用风险评估中的第一步就是数据采集。
在数据采集阶段，金融机构需要收集大量的客户信息，包括个人信息、资产信息、征信信息、交易记录等。
而大数据技术则可以帮助机构快速、准确地采集这些数据。
以某银行为例，该银行利用大数据技术从客户的社交媒体账户中获取大量的客户信息，包括个人信息、社交网络、兴趣爱好、旅游记录等。
而这些数据都被纳入到了该银行的信用风险评估系统中，为该银行提供了更加精准的信用评估数据。
（二）数据清洗和分析在数据采集之后，金融机构需要对数据进行清洗和分析。
而传统的数据清洗和分析方法，往往需要耗费大量的时间和人力。
而大数据技术则可以通过自动化的方式，对数据进行快速、准确的清洗和分析。
以某信贷公司为例，该公司利用大数据技术对客户的贷款申请信息进行分析，通过自动化的方式，快速识别出高风险客户。
而这种自动化的分析，不仅提高了信贷公司的效率，还为该公司提供了更加精准的信用评估数据。
（三）建立信用模型在清洗和分析数据之后，金融机构需要建立信用模型，以便评估客户的信用风险。
而大数据技术可以帮助机构建立更加准确、可靠的信用模型。
以某保险公司为例，该保险公司利用大数据技术，对客户的历史保单数据进行分析，建立了一套更加精准的风险模型。
而这个风险模型，不仅提高了该保险公司的保险赔付率，还为该公司提供了更加精准的信用评估数据。
大数据技术在金融风险控制领域的应用案例分享
大数据技术在金融风险控制领域的应用案例分享近年来，大数据技术已经成为金融行业中重要的技术手段之一。
在金融风险控制领域，大数据技术的应用也越来越广泛。
下面我们就来分享几个在金融风险控制领域非常成功的大数据技术应用案例。
一、信用风险控制在信用风险控制方面，大数据技术可以通过对个人或企业历史数据、互联网行为数据、社交网络数据和公开信息等进行分析，来测算其信用风险。
如国内某银行利用大数据技术，通过挖掘客户在各个平台上的在线行为数据、淘宝收货地址、话单信息等，建立了强大的用户画像，并在风险评估中进行了广泛应用。
该行采用的信用评分模型，不仅覆盖了传统的信贷因子，而且还对大量新增的非传统因素进行了有效融合。
这一举措在有效提高客户授信率的同时，减少了失信客户带来的损失。
二、预测市场风险在预测市场风险方面，大数据技术可以通过对股市、汇市、期货市场上的历史交易数据进行分析，来寻找潜在的市场趋势和事件风险。
比如，国外一家对冲基金，运用大数据技术进行市场风险模型预警，当实时监控到某一支股票价格异常波动时，立即根据历史数据模型进行风险评估，并且及时调整投资组合，从而降低了市场风险。
三、预测违约风险在预测企业贷款违约风险方面，大数据技术可以通过对企业历史数据、财务数据、经营数据、舆情数据等进行分析，来确定贷款违约风险。
如某银行在对一家企业进行评估时，将企业历史数据、经营数据等400多个指标进行汇总分析，并利用机器学习算法，从而确定了该企业的违约风险。
这一举措成功协助该银行实现了风险大幅降低，且缩短了贷款审批流程。
四、反欺诈防范通过大数据分析技术，金融机构可以有效地防范欺诈行为。
如某保险公司通过大数据技术对车险保险的欺诈行为进行分析，从而建立了一套欺诈监控系统。
该系统对投保人和被保险人的历史数据进行细致分析，包括投保人、被保险人多家保险公司的流水、承保条件及保单状态等信息，有效剔除了欺诈保险中介和投保人行为。
这一举措显著降低了公司的欺诈损失，获得了广泛的praise。
大数据在金融领域的应用案例解析
⼤数据在⾦融领域的应⽤案例解析⼤数据在⾦融领域的应⽤：融资租赁业与⼤数据的深度结合融资租赁作为发展实体经济的助推器，在经济新常态下机遇和挑战并存。
融资租赁企业需要紧紧把握“服务实体经济本源”这⼀政策红利，充分发挥融资与融物属性，积极推动业务创新，突破同质化竞争格局，也要加强“⾦融科技”的技术研究，加⼤技术的投⼊和运⽤。
当前，我国融资租赁业正处于转型发展的关键时期。
在推动经济⾼质量发展的浪潮之下，除了要充分发挥⾏业的跨界属性，延伸业务链。
同时还要借助⼤数据等新兴技术，提升业务创新能⼒、风险防控能⼒。
融资租赁是⼀种集⾦融、贸易、服务为⼀体的跨领域、跨部门的交叉⾏业，兼具融资与融物的属性，已成为服务实体经济、推进国民经济产融结合的中坚⼒量。
截⾄2017年年底，我国融资租赁业务合同余额已经超过6万亿元。
市场空间巨⼤，发展前景⼴阔。
融资租赁业的历史机遇期作为连接⾦融资本与实体产业的新型⾦融服务⼯具，融资租赁直接为实体经济的存量资产盘活、制造技术更新以及产能结构优化提供了⽀持，⾼度符合国家产业政策，契合中央会议精神，受到政府⼒挺，迎来重⼤历史发展机遇。
2018年《政府⼯作报告》指出，要深⼊推进供给侧结构性改⾰，坚持把发展经济的着⼒点放在实体经济上。
新旧动能转换加快，融资租赁有效助推产业结构升级。
融资租赁与制造业有着很好的契合关系。
随着国家层⾯要求加快新旧动能转换，推动⾼质量发展，实施“中国制造2025”，融资租赁服务装备制造业迎来了跨越式发展机遇。
商务部发布的《中国融资租赁业发展报告（2016-2017）》中显⽰，在租赁业务⾏业分布中，能源设备、交通运输设备、基础设施及不动产、通⽤机械设备和⼯业装备排在租赁资产总额前五位，均分别超过千亿元。
细分绿⾊产业发展，融资租赁专业化运营迎来新机遇。
近年来，节能环保、清洁能源等绿⾊租赁业务成为租赁公司加紧布局的风⼝。
《政府⼯作报告》中明确指出，要推进污染防治取得更⼤成效，要⽀持社会⼒量增加医疗、养⽼、教育、⽂化、体育等服务供给。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为金融行业的重要资源。
通过对大数据的收集、分析和应用，金融机构可以更好地了解客户需求、优化风险管理、提高运营效率等。
本文将介绍金融行业中的几个大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
一、风险管理金融行业的核心任务之一是风险管理。
大数据技术可以帮助金融机构更好地识别、评估和管理风险。
例如，金融机构可以通过大数据分析客户的历史交易数据、信用评级、社交媒体信息等，来预测客户的违约风险。
此外，金融机构还可以利用大数据技术监测市场风险，及时调整投资组合，降低风险暴露。
解决方案：1. 数据整合与清洗：金融机构需要整合来自不同数据源的数据，并进行清洗和标准化，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析与建模：金融机构需要建立合适的数据模型，通过数据挖掘和机器学习算法，对大数据进行分析和建模，以识别风险因素和预测风险事件。
3. 实时监测与预警：金融机构需要建立实时监测系统，及时发现潜在的风险事件，并通过预警机制提醒相关人员采取相应措施。
二、客户关系管理金融机构需要建立和维护良好的客户关系，以提供个性化的金融服务。
大数据技术可以帮助金融机构更好地了解客户需求、提高客户满意度。
例如，金融机构可以通过分析客户的交易记录、社交媒体行为、在线搜索等数据，了解客户的偏好和需求，从而提供个性化的产品和服务。
解决方案：1. 数据整合与分析：金融机构需要整合和分析来自不同渠道的客户数据，以获取全面的客户视图。
同时，金融机构还可以利用数据挖掘和机器学习算法，对客户数据进行分析，挖掘潜在的客户需求和行为模式。
2. 个性化推荐与营销：金融机构可以利用大数据技术实现个性化的产品推荐和营销活动。
通过分析客户的偏好和行为，金融机构可以向客户提供符合其需求的产品和服务，并通过定向营销活动提高客户满意度和忠诚度。
3. 实时反馈与服务：金融机构需要建立实时反馈机制，及时了解客户的反馈和需求，并提供相应的服务。
融资租赁法律风险案例(3篇)
第1篇一、案情简介原告：XX租赁公司（以下简称“租赁公司”）被告：XX制造厂（以下简称“制造厂”）案由：融资租赁合同纠纷基本事实：租赁公司于2018年5月与制造厂签订了一份融资租赁合同，约定租赁公司将一台价值200万元的设备租赁给制造厂使用，租赁期限为5年，租金总额为250万元。
合同约定，制造厂应按期支付租金，若制造厂逾期支付租金，则应向租赁公司支付滞纳金。
合同签订后，租赁公司依约向制造厂交付了设备。
然而，自2019年1月起，制造厂未按合同约定支付租金，租赁公司多次催收无果。
2019年8月，租赁公司向法院提起诉讼，要求制造厂支付逾期租金及滞纳金。
二、争议焦点1. 制造厂是否应承担逾期支付租金的责任？2. 制造厂是否应支付滞纳金？三、法院判决1. 关于制造厂是否应承担逾期支付租金的责任：法院认为，租赁合同系双方真实意思表示，内容不违反法律法规的强制性规定，合法有效。
制造厂未按合同约定支付租金，构成违约，应承担逾期支付租金的责任。
2. 关于制造厂是否应支付滞纳金：法院认为，合同中约定了逾期支付租金的滞纳金条款，该条款合法有效。
制造厂逾期支付租金，应按合同约定支付滞纳金。
综上，法院判决：制造厂应支付逾期租金及滞纳金共计30万元。
四、案例分析1. 融资租赁合同的法律风险（1）合同主体风险：融资租赁合同涉及租赁公司、出卖人和承租人三个主体，若任一主体存在虚假身份、无权代理等情形，可能导致合同无效或无法履行。
（2）合同内容风险：合同条款约定不明确、权利义务不对等、违约责任不明确等，可能导致合同纠纷。
（3）履约风险：承租人可能因经营不善、资金链断裂等原因无法按时支付租金，导致租赁公司无法收回投资。
2. 本案中的法律风险及应对措施（1）合同主体风险：租赁公司在签订合同前，应核实制造厂的身份、资质和信用状况，确保合同主体的合法性。
（2）合同内容风险：租赁公司应确保合同条款明确、权利义务对等，明确约定违约责任和争议解决方式。
融资租赁法律风险案例(3篇)
第1篇一、背景融资租赁作为一种新型的融资方式，近年来在我国得到了广泛的应用。
然而，在融资租赁业务开展过程中，由于法律风险防范意识不足，一些企业或个人在签订融资租赁合同时，往往忽略了相关法律问题，导致纠纷频发。
本文将通过一个实际案例，分析融资租赁法律风险，以供相关企业和个人借鉴。
二、案例介绍（一）案情简介甲公司（以下简称“甲方”）为一家从事房地产开发的民营企业，因资金链紧张，向乙租赁公司（以下简称“乙方”）申请融资租赁业务。
双方于2018年5月签订了一份融资租赁合同，约定甲方以1500万元的价格向乙方购买一台设备，租赁期为5年，租金总额为2000万元。
合同签订后，乙方按约定向甲方交付了设备，甲方也按期支付了租金。
2019年10月，甲方因经营不善，资金链断裂，无法继续支付租金。
乙方多次催收无果，遂向法院提起诉讼，要求甲方支付剩余租金及违约金。
（二）争议焦点1. 甲方是否构成违约？2. 乙方是否可以解除合同？3. 甲方应承担何种责任？三、案例分析（一）甲方是否构成违约？根据《中华人民共和国合同法》第二百五十六条规定：“当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的，应当承担违约责任。
”在本案中，甲方未按约定支付租金，构成违约。
（二）乙方是否可以解除合同？根据《中华人民共和国合同法》第二百五十七条规定：“当事人一方迟延履行债务或者有其他违约行为致使不能实现合同目的的，另一方可以解除合同。
”在本案中，甲方未按约定支付租金，且乙方多次催收无果，已无法实现合同目的，因此乙方可以解除合同。
（三）甲方应承担何种责任？1. 支付剩余租金及违约金：根据《中华人民共和国合同法》第二百五十九条规定：“当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的，应当承担违约责任。
”甲方应支付剩余租金及违约金。
2. 损害赔偿：根据《中华人民共和国合同法》第二百六十条规定：“当事人一方违反合同约定，给对方造成损失的，应当承担赔偿责任。
融资租赁在互联网金融领域的应用案例
融资租赁在互联网金融领域的应用案例互联网金融的快速发展使得民众生活和经济活动变得更加便捷。
其中，融资租赁作为一种重要金融工具，也在互联网金融领域得到了广泛应用。
本文将为您介绍几个融资租赁在互联网金融领域的应用案例。
案例一：汽车融资租赁平台随着私家车的普及和社会交通需求的增加，购车成为了许多人的追求。
然而，购买一辆全新车辆对于许多人来说依然是一笔巨大的负担。
汽车融资租赁平台运用互联网金融的模式，提供了一种灵活的汽车融资租赁方案。
在该平台上，消费者可以通过在线申请完成汽车融资租赁，并选择适合自己的还款期限和金额。
平台会根据用户的信用评估和抵押物价值等因素，为用户提供融资方案。
一旦申请成功，用户可以通过线上支付首付款，然后每月按照合同约定的金额进行还款。
该汽车融资租赁平台的亮点在于它实现了用户能够通过互联网快速完成融资租赁交易，节省了购车的时间和精力。
同时，利用互联网金融技术，该平台能够提供更加个性化的融资方案，满足不同消费者的需求。
案例二：设备融资租赁平台在企业发展过程中，购买设备是一项重要的资本投资。
然而，由于设备投资金额庞大，许多中小型企业面临着资金周转不灵活的问题。
设备融资租赁平台的出现，为企业提供了一种创新的融资手段。
该平台通过互联网金融技术，将设备供应商、租赁方和承租方有效结合起来。
企业可以通过在线申请将资金投入设备融资租赁，而供应商可以将设备租赁出去获取租金回报。
设备融资租赁平台的优势在于为企业提供了灵活的资金来源，避免了大量现金投入。
同时，该平台可以根据设备的使用频率和市场价值等因素，灵活调整租金，帮助企业降低面临的资金风险。
案例三：房地产融资租赁平台房地产是人们重要的投资方式之一，然而，购买或投资房产对个人来说也是一笔巨大的负担。
房地产融资租赁平台的出现为购房者和投资者提供了全新的融资方式。
这类平台通过互联网金融技术将购房者、投资者和开发商连接起来。
购房者可以通过在线申请获得低息贷款来购买房产或投资房产。
融资租赁在云计算领域的应用案例
融资租赁在云计算领域的应用案例近年来，随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业开始将云计算技术应用于各个领域，其中融资租赁领域也不例外。
融资租赁在云计算领域的应用，为企业提供了更高效、便捷的租赁服务，在运营管理、风险控制和客户服务等方面带来了巨大的变革。
本文将介绍几个融资租赁在云计算领域的应用案例，深入探讨其对企业的影响和益处。
案例一：XYZ租赁有限公司的云计算管理系统XYZ租赁有限公司是一家专业从事融资租赁业务的企业，为了提高租赁业务管理效率，该公司决定引入云计算技术。
他们开发了一套基于云平台的租赁管理系统，该系统能够实时监控租赁设备的使用情况、维护记录和财务数据，便于租赁操作的跟踪和管理。
通过该系统，XYZ租赁公司的管理人员可以随时随地通过电脑或移动设备查看各个项目的运营状况。
同时，云平台提供的强大计算能力和数据存储能力保证了系统的高可靠性和灵活性。
基于云计算的租赁管理系统大大提高了租赁业务的效率和客户满意度，有助于公司实现更好的发展。
案例二：ABC融资租赁公司的风险控制系统ABC融资租赁公司是一家专注于中小企业融资租赁的公司，在云计算技术的支持下，他们开发了一套风险控制系统。
该系统利用云计算平台提供的强大数据分析和挖掘能力，结合大数据技术，对租赁申请人的信用、还款能力等进行全面评估和风险预测。
这套风险控制系统可以从海量数据中迅速筛选出风险较低的申请人，提高了公司对风险的辨识能力和判断准确性。
同时，基于云计算的系统架构使得该系统具备高并发和弹性扩展的能力，能够适应不同规模的业务需求。
案例三：123租赁公司的客户服务平台123租赁公司是一家注重客户体验的融资租赁企业，他们利用云计算技术搭建了一套客户服务平台。
该平台通过云存储和大数据分析技术，将客户的租赁需求和偏好进行集中管理和分析，为客户提供个性化、精准的租赁解决方案。
在该平台上，客户可以便捷地提交租赁申请、查询合同和支付账单，而不再需要面对繁琐的纸质流程。
金融行业中的大数据应用案例分析
金融行业中的大数据应用案例分析随着科技的不断进步和数据的快速增长，大数据在金融行业中的应用变得越来越重要。
金融机构利用大数据分析来提高风险管理、市场预测、客户关系管理以及业务流程的效率。
本文将分析金融行业中的几个大数据应用案例，并探讨其在行业中的价值。
一、智能信用评分系统智能信用评分系统是金融行业中大数据应用的典型案例之一。
通过收集个人或企业的大量数据，包括贷款记录、信用卡使用情况、社交媒体信息等，金融机构可以使用机器学习算法来评估借款人的信用风险。
这种系统能够更准确地预测借款人是否能够按时还款，从而降低金融机构的风险和成本。
二、市场投资策略优化金融行业中的另一个大数据应用案例是市场投资策略优化。
通过大数据分析，金融机构可以获取海量的市场数据，并利用机器学习和自然语言处理等技术来分析这些数据。
基于这些分析结果，金融机构可以制定更精确的市场预测模型和投资策略，从而提高投资回报率并降低风险。
三、个性化金融服务大数据还可以用于个性化金融服务。
金融机构可以通过分析客户的交易历史、消费行为和偏好等数据，来了解客户的需求并提供个性化的金融产品和服务。
例如，根据客户的消费记录，金融机构可以向其推荐适合的信用卡或投资产品，从而提高客户满意度和忠诚度。
四、反欺诈和安全监控大数据分析在金融行业中还可以用于反欺诈和安全监控。
金融机构可以利用大数据分析来识别异常交易行为、网络攻击和身份盗窃等风险。
通过建立实时监控系统，金融机构可以及时发现并应对这些风险，从而保护客户的资产和数据安全。
五、智能客服及自动化流程金融行业还可以利用大数据应用来提供智能客服和自动化流程。
通过分析客户提供的数据和历史交易记录，金融机构可以为客户提供个性化的服务和智能咨询。
同时，金融机构还可以利用机器学习算法来自动化一些常规性的业务流程，提高效率和准确性。
总之，大数据在金融行业中的应用案例丰富多样，其为金融机构提供了更多精细化、个性化的服务和决策支持。
融资租赁经典案例
融资租赁经典案例融资租赁经典案例：华为采取融资租赁模式助力全球化战略随着全球经济的不断发展，融资租赁作为一种灵活、便捷的融资方式，受到企业越来越多的关注。
华为作为中国领先的信息通信解决方案供应商，一直以来都注重通过融资租赁模式来助力其全球化战略。
华为的全球化战略需要大量的资金投入，尤其是在研发、生产和推广销售等方面的支出，这对于任何一家企业来说都是非常庞大的财务压力。
因此，华为决定采用融资租赁模式，通过外部融资来解决其资金需求。
华为选择了中国银行作为其合作伙伴，通过融资租赁的方式来为其提供资金支持。
根据融资租赁的特点，华为通过租赁代替直接购买设备，从而降低了自有资本占用，将资金更多地用于公司核心业务的开展。
而中国银行则通过融资租赁模式为华为提供了资金支持，同时通过租金的形式获取回报。
通过融资租赁模式，华为实现了多方面的好处。
首先，融资租赁模式降低了其直接购买设备的成本，提高了资金的利用效率。
其次，融资租赁模式使华为能够快速获取所需设备，提高了公司的生产效率。
同时，融资租赁也降低了华为的财务风险，避免了大量的直接债务压力。
融资租赁模式的成功，使得华为在全球化发展中取得了令人瞩目的成就。
通过融资租赁，华为得以快速扩张其全球业务，加强了与国际合作伙伴的合作，提高了市场份额。
华为通过不断优化融资租赁模式，实现了资金优化配置，进一步加强了自身的国际竞争力。
华为采取融资租赁模式助力其全球化战略的案例，是融资租赁成功应用的经典案例之一。
通过融资租赁，华为既降低了自身的财务风险，又实现了资金的快速流动，进一步推动了公司的发展。
这一案例不仅为其他企业提供了借鉴和参考，也为融资租赁行业的发展提供了重要的经验。
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融资租赁风险管理对大数据分析的经典案例
融资租赁项目交易平台
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融资租赁，英文financial leasing，目前国外近20%的设备投资通过此方式完成，而在国内只有5%，由于税务制度、法律环境的逐步成熟，在中国国内市场也逐渐被接受。
在融资租赁中，对债权的保障分析，不仅在于标的物物权的担保属性，也在于在授信方和需求方之间信息不对称情况下，授信方通过产业数据的集聚，分析和判断需求方的发展前景与偿债能力。
从欧美的经验看，如果把出租方(也即授信方)分为银行金融机构和非银行金融机构，大多数出租方为银行金融机构。
而在我国，作为信贷投放主力的内资银行，其投放流向多数为房地产相关领域，所以现时，出租方主要由非银行金融机构担任。
对比银行金融机构，非银行金融机构存在两大特点，一是面对同样的客户息差较低，二是资金投放量受限，两者使大数据与风险管理在结合上，相得益彰。
对于出租方，息差低造成的收益保障能力弱要求其风险技术高，而投放量受限决定其专注力。
前者决定大数据的必要性，后者形成了大数据的基础。
大数据的核心逻辑，是统计学，其基本要求是样本量足够大，使得数据的分布接近于真实的分布，因为仅仅个体特征不足以作为推断相关性的基础。
作为非银行金融机构，由于投放量受限，如果广撒网，就无法短期内形成足够样本量，所以，首先需要选择好子领域，群体越精准，一定的样本量，可以产生的覆盖量就越充分，数据的说服力更强。
从小数据里看客户：以数据库提升提高风控效率
泰丰租赁，在成立之初就确定了机加工行业为核心，珠三角区域为核心的市场营销和风险管理策略。
近2年来，累计接触了513家客户，通过对客户数据的记录，初步形成了客户数据库。
客户数据库包含3类指标，一是收入真实性指标，如电费、银行流水、设备台数、废料情况等，二是经营情况指标，如负责人从业时间、负责人教育情况、公司技术能力等，三是公司财务状况，资产负债率、平均收款天数、营业额增长率。
另外，数据库除了客户数据库部分，还有标的物数据库和宏观产业数据库，参与协助授信决策，标的物数据库主要关注标的物的担保能力，如落地价值、技术进步趋势、市场活跃度等。
2013年中，泰丰租赁接触到了深圳AA公司，其希望添置35台加工中心，每台28万元，申请金额750万元。
AA公司专业从事手机中框的车铣精加工，主要接3手单，加工方式为纯加工，下游客户提供原材料。
现有50台某品牌的立式加工中心，提供的资料陈述，月收入300万元。
泰丰租赁，一方面通过标的物数据库对比同类设备的品牌、型号、技术参数和价格，得出设备一手价格可靠，二手价格尚可的结论。
另一方面，通过客户数据库，发现同类客户单台该品牌立式加工中心的月产值在3万元左右，推算整厂产能约在150万元/月，产生疑点。
为了印证是否客户订单价格好，或技术突出，产生了竞争优势，我们进一步发掘。
首先，征提申请人与其主要下游的对账单，得悉手机中框加工费在8-13元/个之间，加权平均10元/个，其后，通过生产工人了解，每台机每小时大概生产5个框，得出推论，加工费在50元/小时/台。
进一步，按每天20小时，每月25天计算，月加工收入约125万，远远低于口述收入情况。
对此，再次向申请人负责人询问，负责人表示，陈述收入确实虚高，原因在于目前银行月供还款较多，若以125万的收入，扣除成本和管销费用后，不足偿还银行月供款，较难获得授信，所以造假。
泰丰租赁在综合分析申请人情况后，放弃该项目。
从小数据看趋势：数据库作为投放行业指引
授信行业与经济形势密切相关。
逆水行舟，进少退多，覆巢之下，岂有完卵。
整体的经济风险是任何一家金融机构都无法逃脱的问题，再好的风控技术都需要投放安排的搭配，所谓安排主要是不同产业高低潮的错配。
对租赁业而言，周期有两种，一是产业本身盈利能力的周期，二是设备更新和添置的周期。
前者是还款付息的保证，后者是业务的来源，一般我们更关注前者，两者并不同步，甚至有先后因果关系。
特别是对于传统行业，产业的利润好，会引来更多的设备更新和添置，继而将使产业利润降低，然后使设备更新和添置降低，如是循环。
对于所谓的新兴产业，可能就连周期都没有机会，明天就变成落后产业，后天就不复存在。
在风险管理上，我们同样重视数据库揭示的趋势，同样重视对未来的预期。
2014年初，泰丰租赁接触到了东莞KK有限公司，其希望添置1000万手机盖板玻璃加工设备。
其当时已经从事手机盖板玻璃加工1年，日产2万片，负责人也在深圳自有房产，另外各项财务指标正常，基本符合授信标准。
但行业数据库却表达了悲观的态度。
一是，手机盖板玻璃行业的单价及利润率持续走低，仅1年时间单价从15元/片逐步降低至11元/片，但成本端却没有明显变化。
二是，从手机盖板玻璃设备出货量计算，即使需求量以每年20%的速度增长，其盖板供
给量仍然富余，所以短期内价格仍然趋降。
针对以上风险，泰丰租赁决定暂缓项目，KK有限公司找到其他租赁公司授信，但2个月后，由于行业整合，下游客户订单转移，新设备融资租赁款形成较大刚性支出，现金流受较大影响。
最理想的是一直只承做上升段的产业，但顾虑两个问题，首先，上升还是下跌，就像股票一样，谁都无法打包票上涨一定持续多久，股价一定多高，其次，这样无法做大做强，形成规模优势，再次，对于小型非银行金融结构，投入金额量小，若造成集聚，未来可能因为偶然因素形成结构性的逾期。
所以，泰丰租赁的策略是以产业链和终端为区分，谨慎对待强周期产业和新兴产业，同时搭配承做强周期与弱周期。
从小数据到大数据：在数据库之外
在1980年，大数据开始被认为“第三次浪潮”。
真正的启动，因于近年《蓝血十杰》提及二战期间成美国将数字化管理模式应用于战争，为盟军节约了十亿美元的耗费，帮助盟军取得了胜利。
但大数据还有一个要素，非相关性。
需要非常多的非相关数据，来计算其相关性，这背后就是非常大的成本，和成果的极不确定性。
从不相关，到相关，需要无数次碰撞，才能产生可能，仅仅是可能，所以全球有能力进行大数据应用的公司聊聊无几。
所有创业期的非银行金融机构，只能着眼于小数据，同时以自己的经验作为大数据。
2013年中，泰丰租赁接触到了中山BB厂，申请人是是个体户，工厂就在钢材市场中，申请150万，用于购买200万的激光切割机一台。
申请人从事板材切割和数位冲压，场内有3台设备，1台小功率激光切割机，1台等离子切割机，1台数控多模位冲床，设备铭牌均丢失，原值在100万左右，由于财务记录不完整，难以了解实际购入年份和购入价格，口述收入在20万元/月，多数现金交易，难以佐证，同时，电费在1.2万元每月，根据数据库资料，比对同类客户设备及电费情况，收入合理。
申请人规模小、收入低，加上盈利不多，一直未有购置房产和车辆，通过数据库分析，偿债能力弱，属于高风险客户，建议回避。
但业务经理提出了2点例外事项。
一是潜在的下游需求明显，业务经理携风险经理在申请人的带领下，亲自走访了附近的CC公司，CC公司主要从事银行柜员机外壳加工，目前月出货约2500台，一直有激光切割的需求，但未购置激光切割机，工艺全部发给其他工厂处理，目前外发加工费约5万/月，主要交给珠海的DD公司，距其60公里，但其距离申请人BB厂仅10公里，若BB厂有激光加工能力，将把订单全部转移给BB厂。
150万申请金额，约供租赁款约4
万，CC公司的订单已经基本能覆盖租赁款。
二是，从数据库的逾期信息统计看，珠三角激光切割的申请人逾期普遍原因是产能供给过剩，具体体现在若10公里内，有2家同时从事激光切割的企业，容易产生价格竞争，造成加工费不足以偿付设备租赁款。
而经过调查，BB厂附近30公里内都没有激光切割。
基于上述2个原因，泰丰租赁果断与申请人签署租赁合同，至今已经18个月，申请人还款及时，发展良好。
可以看到，以大数据作为风控技术手段，优化投放、提高效率，已经是今日所有授信方的必然选择，但说是否可以决定风控质量，只能留待时间检验。
A按年度计划分配率分配制造费用的方法适用于(季节性生产企业)。