07_贷款行业百度信息流最优投放模型研究_姚鑫强
互联网金融下的消费信贷风险定价模型优化
互联网金融下的消费信贷风险定价模型优化第一章：绪论随着互联网金融的不断发展，消费信贷业务在此背景下也逐渐兴起，并且成为了各大互联网金融企业的重要业务之一。
消费信贷业务的风险是银行信贷风险的一个重要组成部分，因此控制消费信贷风险显得尤为重要。
消费信贷风险定价模型是预测和评估消费信贷借款人违约风险的数学模型，其优化可以有效降低风险控制成本并提高盈利能力。
本文旨在对互联网金融下的消费信贷风险定价模型进行优化探究，以便早日建立起可靠的风险控制模型。
第二章：消费信贷风险定价模型消费信贷风险定价模型是基于大数据处理和分析的数学模型，其主要作用是对消费信贷借款人的信用状况进行量化分析，以确定其违约风险。
该模型通常包括评估借款人收入、职业、家庭情况、信用历史等个人信息，以及市场、行业情况和宏观经济形势等因素，综合分析并量化借款人的信用状况和违约风险，为风险控制提供参考。
消费信贷借款人信用状况是影响其还款能力的关键因素。
因此，消费信贷风险定价模型通常会对借款人的信用评级进行分类，以便更好地评估其违约风险。
以往的定价模型是基于少量的借款人个人信息建立的，这种模型虽然有一定的作用，但是在数据处理和建模方面存在一些缺陷，因此需要改进。
第三章：优化定价模型3.1 数据采集在互联网金融下，消费信贷业务通常使用一些互联网风格的借贷方式，如P2P、信用卡、消费分期等借贷方式，这些互联网金融模式下的数据类型和样本量与传统信贷模式有很大不同。
在数据采集方面，我们可以收集并整合多种数据来源的数据，以更全面、更真实地反映借款人的信用状况，包括个人信息、社交网络信息、购买行为数据等非传统数据来源。
3.2 特征选取特征选取是将大量的特征变量筛选出较为重要的变量，以支持模型的建立和优化。
在传统的定价模型中，为了保证模型的简洁性和可解释性，同时避免过拟合的情况，通常选取少量的特征变量。
但在互联网金融下，大规模的非传统数据和未知的因素会同时影响到消费信贷风险定价，因此在特征选取上，我们可以应用更为灵活、全面的特征选取算法，选择出更具代表性的变量。
《基于强化学习和XGBoost的信贷风险预测研究》范文
《基于强化学习和XGBoost的信贷风险预测研究》篇一一、引言信贷风险预测是金融领域的重要课题，对于银行、金融机构等来说，准确预测信贷风险对于降低损失、提高运营效率至关重要。
随着大数据和人工智能技术的发展，强化学习和XGBoost等机器学习方法在信贷风险预测中得到了广泛应用。
本文旨在研究基于强化学习和XGBoost的信贷风险预测方法，以提高预测准确性和风险控制能力。
二、文献综述信贷风险预测的研究已经取得了丰富的成果。
传统的信贷风险评估方法主要包括信用评分卡、财务比率分析等。
然而，这些方法往往依赖于静态的、线性的数据模型，难以捕捉复杂、非线性的信贷风险因素。
近年来，随着机器学习技术的发展，许多学者开始研究基于机器学习的信贷风险预测方法。
其中，强化学习和XGBoost等算法在信贷风险预测中表现出良好的效果。
三、方法与模型（一）数据集和特征工程本文使用某金融机构的信贷数据集作为研究对象，该数据集包含了借款人的基本信息、信用记录、财务状况等多方面的数据。
在特征工程方面，我们根据信贷风险预测的需求，选取了与借款人的信用状况、还款能力等相关的特征变量，包括年龄、性别、职业、收入、负债等。
（二）基于强化学习的信贷风险预测模型强化学习是一种通过试错学习的方式进行决策的方法。
在信贷风险预测中，我们可以将借款人的信用状况和还款行为看作是环境状态，将信贷决策过程看作是智能体在环境中的行动过程。
通过强化学习算法，我们可以使智能体学习到在不同环境状态下的最优行动策略，从而提高信贷风险预测的准确性。
（三）基于XGBoost的信贷风险预测模型XGBoost是一种基于梯度提升决策树的集成学习方法。
在信贷风险预测中，我们可以使用XGBoost算法对借款人的数据进行训练，建立分类模型或回归模型。
通过优化算法参数和特征选择，我们可以提高模型的预测性能，降低信贷风险。
四、实验结果与分析（一）实验设置与评价指标在实验中，我们将数据集划分为训练集和测试集，分别用于训练模型和评估模型性能。
投资者关注、融资融券交易与股价信息含量
投资者关注、融资融券交易与股价信息含量作者：夏鑫田晓楠刘永飞杜翠翠来源：《会计之友》2021年第17期【关键词】投资者关注; 融资融券交易; 股价信息含量; 交易所互动交易平台【中图分类号】 F832.5 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2021）17-0075-08一、引言经过20余年的发展，中国的股市已经能够在全球的资本市场占有一席之地。
然而，相比于西方资本主义市场，我国股市仍然存在不够成熟和亟待完善的地方。
根据学者们近年来的研究成果，可以发现我国股价中的信息含量仍然处于低水平，公司的特质信息在融入股价的过程中仍然存在着很多困难。
股价信息含量的缺乏不仅会使投资者遭受严重的损失，还会降低投资者在投资过程中的热情度，从而影响我国资本市场正常的运作和健康的发展。
如何提高股价信息含量并提高资本市场的效率一直以来不仅受到资本市场上内外部人士的广泛关注，也是学术领域的热门话题。
从行为金融理论角度看，资本市场上存在着海量的信息，但是限于时间和精力，投资者无法及时有效地将在一定时间内获取到的信息进行理解消化，更多的是，他们根据自己的兴趣喜好对信息进行个人选择。
投资者关注的有限性导致了注意力的稀缺性，信息之间的相互竞争会导致投资者注意力分散，进而使得资本市场产生变化。
那么对于股价信息含量而言，投资者关注对其发挥了怎样的作用，是提高了股价信息含量，还是恰恰相反？这一问题的回答对提高中国资本市场的运行效率起着一定的参考作用。
融资融券交易于2010年3月底开始在我国试行，在此制度下，投资者首先可以指定相应的券商，并通过券商借入一定的资金或标的股票来实现买空或卖空交易，这一机制终结了我国的“单边市”股票市场。
之后，资本市场又对融资融券的标的展开了四次不同规模的扩容。
随着融资融券试点的不断扩大及其交易量的不断增加，逐渐有学者基于融资融券交易的视角进行学术研究。
本文利用2013—2018年“深交所互动易”和“上证e互动”平台的数据，具体研究投资者关注对股价信息含量的影响。
平台贷款投放方案
平台贷款投放方案1. 背景近年来，随着金融科技的迅速发展和互联网金融平台的普及，平台贷款成为了许多小微企业和个人的主要融资渠道之一。
同时，平台贷款也成为了各大金融机构和投资人的重要投资对象。
在平台贷款市场竞争日益激烈的情况下，如何更好地制定投放方案、降低风险、提高盈利率，成为了平台贷款平台和投资人共同面临的问题。
2. 投放方案为了更好地制定投放方案，我们可以从如下几个方面进行考虑。
2.1 业务模型平台贷款平台的业务模型通常包括两种：第一种是资金池模型，第二种是债权转让模型。
在资金池模型中，平台贷款平台会将投资人的资金集中到一个资金池中，然后再根据借款人的融资需求，从资金池中划分出相应的资金进行贷款。
在这种模型中，平台贷款平台通常需要设立一定的风险准备金，用以承担借款人违约的风险。
在债权转让模型中，平台贷款平台则是做为借款人和投资人之间的桥梁，通过债权转让的方式将借款人的债权转让给投资人。
在这种模型中，平台贷款平台则需要对债务人的风险进行评估，并对债权进行转让。
2.2 风险管理平台贷款的核心风险在于借款人的信用风险和流动性风险。
为了降低风险，需要制定有效的风险管理策略。
针对借款人的信用风险，平台贷款平台可以通过进行信用评估、信用背书等方式进行降低。
而对于流动性风险，平台贷款平台可以通过设置提前还款、逾期罚金等手段进行控制。
2.3 产品设计平台贷款产品的设计需要考虑到产品的适用性、利率、期限等方面。
针对不同的借款人，平台贷款平台可以推出不同的贷款产品，如按日计息、按月计息、按季度计息等不同的计息方式；也可以根据借款人的还款能力，设定还款期限等。
同时，需要注意的是，利率越高，风险越大，因此平台贷款平台需要在保证盈利的同时，合理控制利率。
2.4 合作伙伴选择平台贷款平台需要选择合适的合作伙伴，如拥有良好信誉和雄厚实力的风险评估机构、律师事务所等。
在选择合作伙伴的过程中，需要严格按照风险管理的要求进行审核，并制定相应的合作协议。
风控催收模型分析报告
风控催收模型分析报告一、引言随着金融行业的快速发展，信贷市场规模逐年扩大，催收工作变得越发重要。
为了最大限度地减少坏账风险，银行和金融机构普遍采用风控催收模型来帮助判断和优化催收策略，提高催收效率。
本报告旨在对风控催收模型进行分析，探讨其应用和效果。
二、风控催收模型的构建风控催收模型是基于银行内部数据和外部市场数据构建而成的，其中内部数据包括借款人的信用记录、还款情况等；外部数据包括经济环境、行业变化等因素。
通过统计学方法和机器学习算法，模型能够识别出风险比较高的借款人，并为催收工作提供指导。
1. 数据预处理数据预处理是模型构建的第一步，对原始数据进行清洗、去噪和归一化等处理，以确保数据的准确性和一致性。
同时，也需要对缺失的数据进行处理，以利于后续分析。
2. 特征选择特征选择是模型构建的关键环节，它决定着模型的准确性和预测能力。
在特征选择过程中，需要对各个特征的相关性进行分析，并选择与催收结果相关性较高的特征作为模型的输入变量。
3. 模型训练与评估模型训练是模型构建的核心部分，可以使用多种算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。
通过将训练集分为训练集和验证集，可以对模型进行参数调优和性能评估，以达到最佳的催收效果。
4. 模型应用与优化催收模型的最终目的是提高催收的效率和准确性。
在模型应用过程中，可以根据模型的预测结果，针对不同潜在风险进行分级管理和定制化催收策略。
同时，还可以通过不断迭代和优化模型，提高模型的预测性能和适应性。
三、风控催收模型的应用效果1.减少催收成本风控催收模型通过风险评估和分级管理，可以帮助催收团队更高效地分配资源和制定催收策略。
通过对高风险借款人进行重点催收，可以有效减少对低风险借款人的催收力度，降低催收成本。
2.提升催收效率催收模型可以自动化地对借款人进行分类和评估，减少了催收团队的主观判断和决策。
针对不同风险等级的借款人，可以采取有针对性的催收措施，提高催收效果。
3.降低坏账率通过催收模型对借款人进行风险评估，可以在贷前阶段对高风险客户进行核查和拒绝，从源头上减少坏账产生。
互联网金融平台的信贷风险定价模型
互联网金融平台的信贷风险定价模型互联网金融近年来迅猛发展，成为金融业态的重要一环。
而在互联网金融平台中，信贷风险定价模型是重要的决策工具之一。
本文将以互联网金融平台的信贷风险定价模型为主题，结合理论和实践，探讨其背后的原理和应用。
1. 互联网金融平台信贷风险的特点互联网金融平台在信贷风险方面具有一些独特的特点。
首先，它的借贷主体是互联网平台上的个人或小微企业，信用评估难度大；其次，互联网金融平台的运营模式和互联网技术的发展不断变化，风险难以量化和控制；再次，互联网金融平台的交易规模庞大，风险传染效应显著。
2. 互联网金融的信贷风险定价模型互联网金融平台的信贷风险定价模型主要基于传统的金融定价模型，如风险评估模型和信用评级模型。
同时，考虑到互联网金融的特点，还需要引入一些新的因素和模型，如互联网数据分析、社交网络模型等，来提高模型的准确性。
因此，互联网金融平台的信贷风险定价模型需要综合运用传统金融模型和互联网技术手段。
3. 互联网金融平台信贷风险定价模型的原理互联网金融平台的信贷风险定价模型的原理包括两方面。
第一，基于大数据和机器学习的模型，通过对大量历史交易数据的分析和模型训练，可以从中总结出规律和特点，进而预测未来的信贷风险。
第二，基于互联网技术的模型，通过对用户的行为和社交网络关系的分析，来推测用户的信用状况和风险承受能力。
4. 互联网金融平台信贷风险定价模型的应用互联网金融平台的信贷风险定价模型可以应用于多个领域。
首先，它可以用于互联网金融平台自身进行风险评估和信用评级，从而分辨客户的信用等级和风险水平。
其次，它可以辅助金融机构和投资者进行投资决策，避免潜在的信贷风险。
再次，它可以应用于互联网金融平台对借款人的定价及利率设定，减少对不同风险等级借款人的误判。
5. 互联网金融平台信贷风险定价模型的局限性互联网金融平台的信贷风险定价模型存在一些局限性。
首先，由于互联网金融平台的业务模式和技术发展的不确定性，模型无法完全预测未来的风险。
信用评估中的模型选择
信用评估中的模型选择在金融行业中，信用评估是一项重要的工作。
通过对借款人或借款机构的信用状况进行评估，金融机构可以更好地控制风险，减少不良贷款的风险。
模型选择在信用评估中起着至关重要的作用，不同模型的选择将直接影响评估的准确性和可靠性。
一、背景介绍信用评估模型是对借款人或借款机构进行信用评估的工具和方法。
在选择模型之前，我们首先要了解信用评估的基本原理。
信用评估主要是通过收集借款人的个人信息和财务状况，在此基础上分析借款人的信用状况，从而判断其偿还能力和偿还意愿。
模型选择的目标就是找到最适合的模型来准确预测借款人的信用状况。
二、常用的信用评估模型目前，常用的信用评估模型主要包括德尔菲、拜耳、皮尔逊相关系数等。
这些模型在不同的领域和场景中都有广泛的应用。
1. 德尔菲模型德尔菲模型是一种基于专家判断的评估模型。
在信用评估中，可以邀请一些信用评估专家，通过专家的意见和建议，对借款人的信用状况进行评估和预测。
这种方法可以结合专家的经验和知识，提高评估的准确性。
2. 拜耳模型拜耳模型是一种统计模型，通过对大量数据的分析和建模，预测借款人的信用状况。
这种模型适用于数据较为充分和完整的情况下，可以更准确地评估借款人的信用状况。
3. 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计指标。
在信用评估中，可以使用皮尔逊相关系数来评估借款人的信用状况与其他变量之间的相关程度，从而判断借款人的信用状况。
三、模型选择的考虑因素在选择信用评估模型时，需要考虑以下几个因素：1. 数据可用性不同的模型对数据的要求不同。
有些模型需要大量的数据作为输入，而有些模型对数据的要求相对较低。
在选择模型时，需要根据实际情况来评估数据的可用性，选择适合的模型。
2. 模型准确性在信用评估中，模型的准确性是最重要的考虑因素之一。
只有准确的模型才能够提供准确的评估结果。
在选择模型时，需要综合考虑模型的准确性和数据的可用性。
网店运营推广师模拟试题(附参考答案)
网店运营推广师模拟试题（附参考答案）一、单选题（共43题，每题1分，共43分）1.以下哪一项不属于SEO对网店推广的作用。
（）A、降低网店获客成本B、影响付费推广效果C、提升网店权重D、提高品牌知名度正确答案：D2.页头由店铺招牌和（）两个模块组成。
A、BannerB、商品推荐C、店铺新品D、导航条正确答案：D3.订单催付的时间要把握好时机，根据客户的下单时间来决定，如果客户是在下午三点下的单，那么催付时间最好是（）A、次日12点前B、当日24点前C、当日17点前D、次日19点前正确答案：C4.在信息流推广中，以下关于实时竞价方式说法不正确的是（）A、实时竞价广告计费遵循下一名计费制B、实时竞价排名主要依据广告展示的预估收益C、实时竞价是把每一个用户每一次的页面浏览进行拍卖D、实时竞价每分钟只能进行1次正确答案：D5.下列不属于订单催付客观原因的是（）A、对价格有异议B、新手首次购物C、支付宝余额不足D、忘记密码正确答案：A6.下列关于SEO优化的说法不正确的是（）A、SEO可能会降低付费推广的转化率和推广效果B、SEO优化流量的变化趋势和直通车推广流量的变化趋势是正相关的C、SEO优化与付费推广是相辅相成，互相促进的D、做好SEO优化有助于提升店铺的总体流量正确答案：A7.在“颈袖添香品牌夏季新款修身气质开叉中长款包臀职业正装短袖连衣裙”这个商品标题中“修身”和“中长款”属于（）。
A、营销关键词B、品牌关键词C、属性关键词D、类目关键词正确答案：C8.小明开了一个女装店铺,由于经常有客户需要补邮费的差价,他发布了一个“邮费补差价,补几元拍几个”的产品，根据淘宝网规则,他应该将这个产品发到哪个类目下?A、服装箱包--女装/女士精品B、生活服务--本地化生活服务C、生活服务--网络服务D、其他--其他正确答案：D9.数据纵横中的选品专家版块是以（）为维度，提供当前行业热卖商品和热门搜索关键词的数据A、店铺B、企业C、行业D、全网电商平台正确答案：C10.场景营销的特点不包括（）A、多样性B、随机性C、公平性D、不相关性正确答案：C11.速卖通的满立减是针对（）的，对于已经参加折扣活动的商品，买家购买时以折扣价格计入速卖通满立减规则中。
LendingClub贷款业务信用评分卡建模
LendingClub贷款业务信⽤评分卡建模⽬前，国内外对个⼈信⽤风险评估模型的研究⽅法，是通过⽤户的历史⾏为（如历史数据的多维特征和贷款状态是否违约）来训练模型，通过这个模型对新增的贷款⼈“是否具有偿还能⼒，是否具有偿债意愿”进⾏分析，预测贷款申请⼈是否会发⽣违约贷款。
主要有两种⽅法：以Logistic 回归模型为代表的传统信⽤风险评估⽅法；以⽀持向量机、神经⽹络、决策树等机器学习理论为代表的新型信⽤风险评估模型。
本⽂『以Logistic 回归模型建⽴信⽤评分卡模型』⽅法对 Lending Club 公司贷款业务进⾏信⽤卡评分建模，通过模型预测贷款⼈是否会违约，达到最⼩化风险的⽬的。
其原理是将模型变量 WOE 编码⽅式离散化之后运⽤ logistic 回归模型进⾏的⼀种⼆分类变量的⼴义线性模型。
⼀般地，我们将模型⽬标标量 1 记为违约⽤户，⽬标变量 0 记为正常⽤户。
原始数据来源：原始时间跨度：2007-2015原始数据维度：226万 * 145本项违约定义：违约16天及其以上（d_loan = [ "Late (16-30 days)" , "Late (31-120 days)"，"Charged Off" , "Default", "Does not meet the credit policy.Status:Charged Off"]）模型时间窗⼝：由于数据量较⼤，时间跨度过长，故选择2016、2017 两年的数据进⾏后续建模（数据877986*145）。
对 Lending Club 公司业务前期分析：Lending Club 公司2007-2018贷款业务初步分析：Lending Club 公司2007-2018贷款业务好坏帐分析：1. 数据清洗1.1 删除变量1. 删去缺失率⼤于 25% 变量（44个变量）2. 删去取值只有⼀个的变量,同⼀性很⼤的变量（17个变量）3. 删去⼀些⽆⽤变量，例如⼀些贷后数据，如下图1.2 删除记录缺失25% 特征信息的记录（1条记录）剔除包含异常值的记录1.3 填充空值缺失值标⽰为⼀类，将字符型缺失数据填充 'UnKnown'众数填充，将数值型缺失数据⽤众数填充清洗后数据量：数据877985*712. 数据分箱2.1 数据分箱⽅法数据分箱的⽅法可以分为：有监督分箱和⽆监督分箱。
信用风险评估模型的建立与优化
信用风险评估模型的建立与优化信用风险评估模型是银行、金融机构、信贷公司等金融机构贷款审核的重要工具。
它通过对申请人的个人信息、财务状况、负债情况、信用历史等多维度的评估，给出一个信用评分，以此来判断该申请人能否获得贷款，以及获得多少额度的贷款。
建立一套科学、准确的信用风险评估模型，对于金融机构而言，是利润最大化和风险最小化的关键。
建立一套完善的信用风险评估模型需要考虑多种因素，如何选择指标、如何确定权重、如何建立模型等。
一、选择指标信用风险评估模型的建立是多指标综合评估的过程，因此选择合适的指标非常重要。
一般来说，可以从以下几个方面考虑。
1.个人资产信息：包括拥有的固定资产、流动资产、住房信息等。
2.个人负债信息：包括信用卡、贷款、欠款、垫支等负债信息。
3.个人信用历史：包括信用卡还款记录、贷款还款记录等。
4.个人收入情况：包括月收入、家庭收入、工作年限等信息。
二、确定指标权重确定指标的权重是建立信用风险评估模型的第二个步骤。
权重越合理，这个评估模型越能够反映出申请人的真实情况。
一般来说，可以从以下几个方面考虑。
1.指标重要性：不同的指标对于个人信用评估的重要性是不同的，这也就意味着不同的指标权重也是不同的。
2.样本数据：可以采用现有的大规模数据，通过机器学习算法学习出各类指标的权重。
3.专家意见：可以请有经验的专家进行权重评估，以获得相对权威的结果。
三、建立模型建立信用风险评估模型需要根据权重和指标数据，采用合适的算法建立数学模型。
目前常见的算法有逻辑回归、随机森林和神经网络等。
1.逻辑回归：逻辑回归是一种广泛应用在分类问题上的算法，其核心思想是将线性函数的输出映射到[0,1]之间，这样可以将数值认为是概率值。
2.随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，其核心思想是通过随机选择训练数据和特征，建立多棵决策树，对其进行聚合，提高模型的准确度。
3.神经网络：神经网络是一种学习能力强的算法，它可以从数据中学习到特征，具有良好的泛化能力。
互联网贷款企业获客方式探究——以信息流广告为例
5大众商务案例分析随着中国银行保险监督管理委员会对互联网金融行业的监管趋于严格，互联网贷款行业也在资金来源、利率水平、风险、放贷资质等方面受到监管。
各项监管政策对互联网贷款行业中的商业银行、有资质的金融机构给予了更多的自我管理空间，顺应了部分金融业务，特别是小额信贷类业务互联网化、科技化的大趋势，有利于行业的长期健康发展。
互联网贷款行业的发展除了受政策影响外，其自身的资金成本、利率定价、风险控制、获客能力是其能否健康发展的重要因素，而获客支出又是企业成本占比最大的部分。
一、互联网贷款行业的获客现状（一）获客费用以在美股上市的三家头部互联网贷款企业—A企业、B企业、C企业为例，从2019年Q3到2020年Q1，各家获客支出下降幅度较大，C企业由9.03亿元降至2.23亿元，下降率为75.3%；B企业由5.08亿元降至2.44亿元，下降率为51.97%；A企业由2.29亿元降至0.91亿元，下降率为60.26%。
（如图1所示）图1 各平台报告期营销支出（单位：亿元）头部企业的获客费用呈明显的下降趋势，但是，从具体金额看，截止到2020年Q3三家头部企业的月均获客费用也接近8300万元，在三家头部企业几乎占据了市场上绝大部分用户流量的形势下，企业如何充分利用如此庞大的获客费用，仍然是值得探讨的课题。
（二）获客成本——以注册成本为例注册成本指标即各报告期获客费用与新增注册用户数的比值。
通过下图数据不难发现，行业单个新增注册用户成本在25～50元，整体呈现下滑的趋势。
通过三家平台对比来看，进入2020年以后，行业新增注册户成本呈现稳中微升的态势，价格区间在30元上下浮动，结合各家现有存量客户规模均已过亿的情况下，大规模投放获客的策略将不再成为主流，在此情况下，后续流量价格有望进一步走低，进而推动新增注册户均价持续走低，这对于非头部企业而言是较好的机遇。
（如图2所示）图2 各平台报告期新增注册用户成本（单位：元）二、互联网贷款行业的获客方式互联网贷款行业获取客户主要有以下集中方式：（1）BD类（Business Development）即通过商务拓展的方式从市场中获取流量。
信用风险评估中的风险模型选择
信用风险评估中的风险模型选择信用风险评估是金融领域中的重要环节，它的目标是对借款人的信用违约概率进行评估，以及债务违约所带来的损失程度。
为了更加准确地评估信用风险，选择适当的风险模型是至关重要的。
本文将探讨信用风险评估中的风险模型选择，并分析其优缺点。
一、常用的信用风险评估模型1. 静态风险模型静态风险模型是基于借款人静态数据（如年龄、性别、收入等）来评估信用风险。
其中最常见的模型是评分卡模型，它通过建立一套评分体系来度量借款人的风险水平。
评分卡模型在实际应用中具有一定的可解释性和稳定性，但其缺点是只能考虑静态因素，无法捕捉借款人的动态变化。
2. 动态风险模型动态风险模型是基于借款人在某个时间段内的历史数据，考虑到其信用行为的演变。
常见的动态风险模型包括马尔可夫链模型和隐马尔可夫模型。
这些模型能够较好地考虑借款人信用行为的变化趋势，但其缺点是对数据的要求较高，且计算复杂度较大。
3. 基于债券定价模型的风险模型除了考虑借款人个体的信用风险外，还可以通过债券定价模型来评估信用风险。
常用的债券定价模型包括Black-Scholes模型和Cox-Ingersoll-Ross模型。
这些模型通过考虑债券的市场价格、到期收益率等因素，能够较为准确地评估借款人的信用违约概率。
二、风险模型选择的考虑因素1. 数据可获得性选择适当的风险模型时，需要考虑所需数据的可获得性。
一些风险模型对数据的要求较高，需要较为详细和全面的个人信息，而一些模型则对数据的要求较低。
在实际应用中，应根据自身的数据情况来选择合适的风险模型。
2. 预测准确度评估预测准确度是选择风险模型的重要考虑因素。
对于信用风险评估来说，最重要的是判断借款人的违约概率，因此选择准确度较高的模型是关键。
可以通过历史模型验证、实际样本测试等方法来评估模型的预测准确度。
3. 模型的可解释性和稳定性在实际应用中，模型的可解释性和稳定性也是重要的考虑因素。
可解释性指的是模型能够清晰地解释变量之间的关系，使人们能够理解模型的内在逻辑。
不良贷款预测的深度学习模型
不良贷款预测的深度学习模型随着金融科技的发展，银行业务的数字化已经成为了一种趋势。
其中，不良贷款及风险控制是银行业务中最为重要的一环。
银行业务人员希望能够找到一种适合自己业务的方法来预测不良贷款。
而深度学习模型则成为了银行专业人士们越来越受关注的研究方向之一。
1.深度学习模型的发展背景深度学习是一种基于神经网络的技术，它可以通过对数据的学习得到有效的模型。
这种技术通常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域基于模型的预测。
近年来，深度学习模型已经被广泛应用于银行信用风险预测领域。
深度学习模型可以结合大量的数据和强大的算法，在风险预测领域中发挥重要作用。
2.基于深度学习的不良贷款预测模型银行在贷款时需要对借款人进行信用评估，评估分数过低可能导致不良贷款。
传统的预测模型，通常使用决策树、逻辑回归等方法进行预测。
由于这些模型通常只能识别简单的风险元素，并不能处理复杂的信用风险问题。
而基于深度学习的模型则可以对复杂的信用风险问题进行良好的预测。
对于不良贷款，银行可以将客户的个人信用情况、年龄、行业、公司经营情况等数据整合为一个综合评估指标，然后将这些指标输入到深度学习模型中进行训练。
3.不良贷款预测模型的优点和缺点深度学习模型具有许多优点，如：（1）较高的准确率：深度学习模型通过对大量数据的学习，可以准确地预测不良贷款。
（2）自动特征提取：深度学习模型能够自动学习特征，无需繁琐的手动设计。
（3）适应多样化数据：深度学习模型能够应对各种类型和来源的数据。
虽然深度学习模型具有很多的优点，但是也存在以下缺点：（1）数据量和质量要求较高：深度学习模型需要大量的数据来训练，对数据质量的要求也很高。
（2）计算资源消耗大：深度学习模型通常需要非常强大的计算资源和时间来训练。
这也意味着需要相应的投入。
（3）黑盒子：深度学习模型通常无法解释为何会做出某个决策，这会降低银行对风险预测结果的可信度。
4.总结尽管深度学习模型存在一些缺点，但是其具有无法比拟的优势，特别是在大数据时代。
互联网金融中的信贷风险评估模型
互联网金融中的信贷风险评估模型互联网金融是指利用互联网技术和平台进行金融业务活动的方式，其中信贷是互联网金融的核心业务之一。
然而，与传统金融相比，互联网金融面临着更高的信贷风险。
为了评估和管理这些风险，信贷风险评估模型应运而生。
本文将讨论互联网金融中常用的信贷风险评估模型。
信贷风险评估模型是指通过使用统计和数学方法，分析借款人的信用、偿还能力、债务状况等因素，来评估其违约概率和还款能力的模型。
根据不同的数据来源和建模方法，常见的互联网金融信贷风险评估模型包括传统评分卡模型、机器学习模型和大数据模型。
传统评分卡模型是最常用的信贷风险评估模型之一。
它基于统计分析和经验法则，通过对历史数据进行分析，构建一个信用评分卡并给借款人打分。
评分卡通常包括借款人的个人信息、收入情况、信用历史、债务状况等多个因素。
每个因素都被赋予一定的权重，最终得到一个综合评分。
评分越高，代表借款人的信用越好，违约概率越低。
机器学习模型是近年来在互联网金融领域中广泛应用的一种信贷风险评估模型。
机器学习模型能够根据大量历史数据自动学习借款人的信用状况，并预测其未来的违约概率。
常见的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
机器学习模型具有较高的预测准确性和灵活性，能够处理更复杂的数据关系。
大数据模型是互联网金融中新兴的信贷风险评估模型。
互联网金融平台积累了大量用户数据，包括用户的浏览历史、购买记录、社交媒体行为等。
通过对这些大数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的模式和规律，并据此评估借款人的信用和违约概率。
大数据模型能够在传统模型无法涵盖的信息中获取更多的特征，提供更准确的风险评估。
然而，互联网金融中的信贷风险评估模型也存在一些问题和挑战。
数据质量和可靠性不足可能导致模型预测的不准确性。
随着互联网金融业务的快速发展，互联网金融中的创新金融产品和业务模式也不断涌现，这使得传统模型无法完全适应新的业务需求。
互联网金融中涉及的个人隐私和信息安全问题也需要引起重视。
信息流广告初级营销师题库
1、信息流广告的核心优势是什么？A. 强制用户观看B. 精准定向投放C. 随机展示给所有用户D. 广告费用固定不变（答案）B2、在信息流广告投放前，进行市场调研的主要目的是？A. 了解竞争对手的广告创意B. 确定目标受众的兴趣偏好C. 比较不同广告平台的费率D. 分析行业报告的数据来源（答案）B3、以下哪个指标不是衡量信息流广告效果的关键指标？A. 点击率（CTR）B. 转化率（CVR）C. 广告展示次数（Impressions）D. 广告制作成本（答案）D4、信息流广告优化中，A/B测试主要用于？A. 测试不同广告创意的效果B. 确定广告投放的最佳时间C. 分析用户的地域分布D. 评估广告平台的稳定性（答案）A5、关于信息流广告的出价策略，下列说法错误的是？A. CPC（每次点击付费）适合追求曝光量的广告B. oCPC（优化后的每次点击付费）更注重转化效果C. CPM（每千次展示付费）适用于品牌宣传类广告D.出价策略应根据广告目标和预算灵活调整（答案）A6、在信息流广告投放过程中，提高广告创意吸引力的方法不包括？A. 使用高质量的图片或视频B. 明确展示产品优势和使用场景C. 夸大产品功能，吸引用户注意D. 设计引人注目的标题和描述（答案）C7、信息流广告落地页的设计原则中，以下哪项不是关键要素？A. 页面加载速度快B. 内容与广告创意一致C. 提供清晰的购买或咨询路径D. 页面设计越复杂越好（答案）D8、关于信息流广告的受众定向，以下说法正确的是？A. 受众定向越宽泛，广告效果越好B. 受众定向越精准，广告成本越低C. 受众定向应基于用户行为和兴趣数据D. 受众定向无需考虑用户的地域和年龄（答案）C。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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400
调整前
10.3%
调整后
最优投放模型在贷款超市的应用
项目概况介绍
到账速度 申请速度 信用分 额度 还款分期 利息（日） 利息（月）
客户名称：融之家 客户背景：贷款超市，推广借款业务 营销目的借鉴意义
未来展望
1
根据客户实际情 况，筛选适用结 论，用于投放借鉴
2
输出基于贷款行业 特性的ocpc投放模
型
3
作为标杆，推广至 标准化高的其他行 业，如理财、保险
2018
THANK YOU
E-mail: yao务模式：贷款平台和贷款超市，探讨两种业务模式下对 应的KPI业标准化程心理预期，增强广告相关性，有利控制成本
1.50%
100
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0
2万额度 5万额度 10万额度 20万额度 30万额度
点击率
申请成本
取数周期：7.23-8.15账户数据
不同贷款额度的创意素材在前端和后端表现均体 现出一定的规律性：
低额度素材：符合小额贷款用户实际需求及心理预期， 能够提升用户的点击意愿，拉低平均点击价格，注册成 本和申请成本处于较理想的水平； 高额度素材：造成用户实际需求与广告承诺预期之间的 落差，降低用户感知中与该广告产品的相关性，导致点 击率过低，不仅会增加成本，更会造成因预估点击率过 低而抢不到量的情况；
受种子用户量级影响
人群包定向、拓展、排除等 根据装机行为定（安卓） 根据用户所在位置定向
受种子用户量级影响 中 中
精准程度
低 低 中 高 中 高 中 高
小额贷款、贷款平台词包在量和质的平衡下，效果最优
数据来源：7.23-8.15账户数据
意图词
小额贷款 贷款平台 信用卡 信用贷款 公积金 抵押贷款
量级排名
目录
1. 贷款行业&信息流合作空间息流推广投放需求务模式：贷款平台和贷款超市，探讨两种业务模式下对 应的KPI注册成本，申请成本，激活成本
业务模式 代表客户 考核方式
贷款平台
YQH 考核授信成本，即成功授信计一个转化
贷款平台
LKL
考核放款成本比，即一定时间周期内投 放金额/放款额度
贷款超市
RZJ
考核申请成本，注册并验证手机号码之 后需要再留更多的表单申请信息
贷款超市
DR
考核激活成本，注册并验证手机号码之 后引导下载APP，打开APP激活
通过营销定位精准的用户
产品力
营销力
通过产品解决用户的痛点
性别 年龄 兴趣 地域 设备 意图词 意图标签 …
产品力关键因素属性维度拆解，标准化程度高
贷款额度最优模型测试原则和方法介绍
测试账户 测试时间 测试定向 测试量级 测试创意 其他设置
控制变量法：把多因素的问题变成多个单因素的问题，每一次只改变其中的某一个因素，而控制其余几个 因素不变，从而研究被改变的这个因素对事物的影响
数据来源：艾瑞咨询关键词定向是信息流核心优势，产品功能持续迭代学历 性别、年龄
短期搜索行为到店数据地图历史到访 长期搜索历史人群属性
搜索意图 行为数据
操作系统 网络环境
Байду номын сангаас
多模式浏览数据
位置数据
多模式交互数据 交易数据
用户兴趣
兴趣爱好
关注类目
内
外
关键词定息流推广投放需求务模式：贷款平台和贷款超市，探讨两种业务模式下对 应的KPI业标准化程投放效率
疑问类 激发兴趣 时效 夸张 数字 符号 通配符
低额度创意与账户整体水平相比
申请率
6.7%
申请成本
8.6%
姚鑫强营销策略总监曾任营销咨询部金融行业 IMS， 6年SEM及精准营销从业经 验，现任齐欣互动华南区营销策略 总监。服务过金融、游戏、教育等 效果类行业客户
目录
1. 贷款行业型在贷款平台的应：借20000元，日息仅需一瓶水的价格
650
客户背景：贷款还便宜
550
500
营销目标：提升授信量，降低授信成本 有钱花：借15000日息3元，比烟钱还便宜
基于贷款行业标准化程（服务）有哪些方面的优势？
01
04
问题4： 用户务模式：贷款平台和贷款超市，探讨两种业务模式下对 应的KPI业标准化程-20万
95.07%
20000
100.0%
0
-400.0%
2012 2013 2014 2015 2016e 2017e 2018e 2019e
消费类网络借贷交易规模（亿元）
数据来源：网贷之家 盈灿咨询
信息流逐渐成为广告主线上获客的主流渠道
2006 | Facebook 2011 | Twitter 2012 | 新浪微博 2013 | 腾讯新闻 2014 | 今日头条 2015 | 微信朋友圈、一点资讯 2016 | UC信息流、信息流 2017 | 微博超级粉丝通
意图标签
其他定向
“搜索+信息流”双引擎 AI技术和搜索基因加持 内容运营和视频流量分发 优化模型：oCPC智能优化 定向升级：DMP、标签、词 创意工具：云图、安徒生、DPA 自动赔付：系统自动赔付模型 流量拓展：优质联盟流量接入贷款行业+信息流，具有广阔的发展空间平台
建
立
用户
授信成本 放款成本比 申请成本 激活成本
数据来源：线下数据收集
KPI参考范围
500-800元 3-5% 30-40元 30-40元
姚鑫强营销策略总监曾任营销咨询部金融行业 IMS， 6年SEM及精准营销从业经 验，现任齐欣互动华南区营销策略 总监。服务过金融、游戏、教育等 效果类行业客户
02 问题2：
我的产品（服务）解决的是用户哪方面的痛 点？ 问题3：
我的产品（服务）的哪些方面是用户最关注且最能影响 用户转化决策的？
03
05
问题5： 用户什么样的基本属性最容易实现转化？
基于贷款行业标准属性，建立产品力+营销力模型
贷款额度 贷款利息 贷款门槛 申请步长 放款速度 还款期限 平台安全 …
营销力核心定向方式人群覆盖和功能描述
人口属性 长期兴趣 意图标签
意图词 lookalike 自定义人群 APP定向 LBS定向
功能描述
覆盖人群
基本的人口属性定向 长期搜索、浏览行为综合判定 综合搜索+浏览+装机等用户行为AI学 习后的人群属性标签
搜索行为精准匹配
大 大 中
受词包检索量影响
上传的借鉴意义
贷款行业主流业务模式介绍：贷款平台&贷款超市
贷款平台业务流程图
贷款超市业务流程图
贷款平台和贷款超市KPI考核方式和指标
业务模式 业务特点
考核深度 考核方式
贷款平台 自有风控，进行放款，自负盈亏
深
授信成本，放款成本，放款成本比
贷款超市 诸多产品，收集leads，售卖名单
1 3 2 4 6 5
成本排名
2 1 5 3 4 6
推荐指数
1.50 1.33 0.70 0.58 0.42 0.36
*推荐指数：两项排名的倒数进行相加，数值越大23-8.15账户数据
排 名 倒 数 相 加
*推荐指数：各计划排名的倒数进行相加，数值越大，推荐指数越高
2019年6月12日星期三2018贷款行业信息流最优投放模型研究姚鑫强
姚鑫强营销策略总监曾任营销咨询部金融行业IMS， 6年SEM及精准营销从业经验，现任 齐欣互动华南区营销策略总监。服 务过金融、游戏、教育等效果类行 业客户
目录
1. 贷款行业&信息流合作空间息流推广投放需的借鉴意义
国内小额贷款行业发展迅猛，市场空间广阔
2017年数千亿资金涌入网贷行业，网贷市场业务增长 迅猛，借款人数增长200%。
2012-2019年中国消费类与非消费类网络借贷规模
40000
600.0%
95%单月借款小于20万
1000万以上 100-1000万及精准营销从业经 验，现任齐欣互动华南区营销策略 总监。服务过金融、游戏、教育等 效果类行业客户
目录
1. 贷款行业&信息流合作空间息流推广投放需求日益旺盛且空间巨大