还款意愿

摘要： 近年来,我国信用卡人均持卡量不断上升,民众的消费理念发生改变,信用卡的使用群体不断扩大,信用卡消费额在社会消费品零售总额中所占比重也在不断提高。然而,在宏观经济下行叠加疫情影响的双重因素作用下,抗风险能力较低的持卡人逐渐出现收入下降、还款能力降低、还款意愿减弱等情况,对信用卡业务造成新的风险冲击。如何有效甄别客户信用风险,加强贷后风险管理.

摘要： 随着近几年小额信贷的飞跃发展,为甘肃省的经济发展提供了重要的金融支持。随着我国金融政策不断的出台,市场竞争的激烈,客户需求的不断变化等众多因素的影响,现行的小额贷款模式直接决定着贷款是否能全额收回,客户的还款能力是否提高、还款意愿是否改变。甘肃农信作为进行小额信贷业务的正规金融机构,面临着新的外部环境,面对着新的治理风险、合规风险、信用风险、操作风险等方面的严峻考验。

摘要： 本文首先系统梳理出我国小微信贷技术的发展路径:交易型贷款—关系型贷款(担保)—信用贷款,其次,借助Logistic模型探析银行开展个人信用货币化的影响因素,接着,建立借贷双方博弈行动分析框架,剖析不同情境下小微个体难以获得银行信任的原因。研究发现:借贷双方陷入"囚徒困境"是小微个体难以获得银行信任的根本原因;小微个体信用贷款①可得性与征信记录状况、邻里评价、拥有保险数量、文化程度正相关,与其他负债负相关;结合引入担保约束、信誉约束和司法约束,银行开展了三次小微技术创新,促成借贷双方基于重复博弈预期建立起长期信任关系,进而奠定了信用贷款的基础。最后,本文讨论了科技、央行政策等对小微技术发展的影响。

摘要： 当前,个人贷款体量巨大,风险高发频发.为快速识别个人客户主要信用风险点,笔者结合审计实务,从还款能力和还款意愿两个维度,从资金链、 交叉违约、 真实性、 群发性等粒度,进行了思考.还款能力方面,主要包括贷款多次非临时性逾期客户、 收缩性城市等高风险区域人群、 多次由开发商、 职业放贷人等代还贷款人群、 短期内多次多家金融机构申贷人群等.还款意愿方面,主要包括首付款来源于首付贷,高杠杆购房投资人群,明显的"假按揭"特征客群,楼盘存在烂尾风险涉及客群等.抛砖引玉,探讨研究.

摘要： 本文通过建立信号传递博弈模型,分析信誉作为农户还款意愿的抵押品替代与农户信贷可得之间的内在作用机理,并根据信号传递博弈的均衡分析结论提出研究假设,进一步以农户获得各类荣誉称号、表彰以及他人评价情况作为农户信誉的替代变量,利用河南农户的调查数据进行实证检验.通过Logit回归模型和Tobit回归模型分析发现,农户具有高信誉特征能够有效增加其信贷可得性和信贷额度,表明农户信誉可以作为一种抵押品替代缓解农户所受信贷配给.此外,农户是否获得信用评级、家庭总收入也显著影响农户信贷可得性和信贷额度.研究结论对完善农村金融市场体系,推进金融扶贫工作,振兴乡村经济具有重要的理论价值和现实指导意义.

摘要： 面对日益激烈的社会竞争,众多形式不一的教育投资逐渐被在校大学生所接受,但其高额的学习费用,使得大多学生无力承担.究其原因,主要有以下两点:一是国家助学贷款数目不够,二是相应银行或机构不愿提供贷款.本文针对大学生借贷问题展开研究,通过大数据引出对预期还款能力和还款意愿并重考量,同时构建动态化的评分模型,评选出优质客户,并且制定差异化以及个性化的学生贷款,满足莘莘学子对于教育投资的需求.

摘要： 当前,国内外环境多变且更为复杂,但信贷的本质规律是不变的,银行从业人员应在变化中寻找不变,尊重规律、敬畏风险、自始至终关注客户经营管理行为,善于通过所见所闻洞察事实的真相,才能坐实风控,有效控制好信用风险。''

摘要： 随着大学生人数高速增长以及消费模式的更新换代,大学生消费市场呈现出井喷之势,但繁荣的表象之下隐藏的是大学生越来越重的财务负担.针对大学生的校园贷层出不穷,同时频频爆雷.对此,国家出台了相关政策对校园贷实施强有力的管控,虽然有效遏制了校园贷的不良影响,但大学生仍存有消费和贷款需求.堵不如疏,因此解决大学生的贷款需求,为其提供合理、合规、合法的贷款平台和环境势在必行.本文从这一基本点出发,综合分析了当前的市场状况,认为当前大学生信贷市场需求旺盛,但缺乏有效合规的贷款途径.同时通过调查问卷调研目前国内大学生对贷款、还款、违约等相关问题的了解和态度,得出大学生看中个人信誉、拥有较强的还款意愿的结论.同时进一步调研当前国内商业银行对大学生贷款业务的态度和已有的开展情况,形成''引入还款意愿的大学生贷款商业化可行性''报告.

摘要： 随着大学生人数高速增长以及消费模式的更新换代,大学生消费市场呈现出井喷之势,但繁荣的表象之下隐藏的是大学生越来越重的财务负担.针对大学生的校园贷层出不穷,同时频频爆雷.对此,国家出台了相关政策对校园贷实施强有力的管控,虽然有效遏制了校园贷的不良影响,但大学生仍存有消费和贷款需求.堵不如疏,因此解决大学生的贷款需求,为其提供合理、合规、合法的贷款平台和环境势在必行.本文从这一基本点出发,综合分析了当前的市场状况,认为当前大学生信贷市场需求旺盛,但缺乏有效合规的贷款途径.同时通过调查问卷调研目前国内大学生对贷款、还款、违约等相关问题的了解和态度,得出大学生看中个人信誉、拥有较强的还款意愿的结论.同时进一步调研当前国内商业银行对大学生贷款业务的态度和已有的开展情况,形成"引入还款意愿的大学生贷款商业化可行性"报告.

摘要： 本申请实施例提供了一种还款率预测模型的训练方法及还款率的预测方法。该还款率预测模型的训练方法包括：确定处于指定业务状态的目标用户；确定包括第一训练样本以及第二训练样本的训练集，第一训练样本是根据第一时段内目标用户的用户特征以及第一还款标签构建的，第二训练样本是根据第一时段内目标用户的用户特征以及第二还款标签构建的；基于训练集、第一训练样本对应的第一权重以及第二训练样本对应的第二权重，通过机器学习算法训练还款率预测模型。基于本方案训练出的还款率预测模型，能够对欠款逾期用户的还款率进行准确预测，以便根据预测出的还款率衡量欠款的风险性和用户的还款能力，并采取不同的催收措施来进行催收，降低逾期坏账率。

摘要： 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种还款方法及还款管理设备，还款方法包括：获取终端发送的欠款合同查看请求；基于所述欠款合同查看请求包含的所述唯一身份标识，获取与所述唯一身份标识关联的欠款合同，并向所述终端返回所述欠款合同；当检测到所述终端基于所述用户选中的目标欠款合同发送的还款请求时，基于所述目标欠款合同的合同信息生成还款订单，并向所述终端返回所述还款订单；当检测到所述终端在基于所述还款订单完成还款时，获取基于所述还款订单生成的支付记录。上述方案，用户可通过公众号选择还款合同进行还款，能够保证还款资金的安全性，减少还款操作步骤，能够提高还款效率。

摘要： 本发明公开了自动还款方法、银行服务器、存储介质及自动还款装置。本发明中在接收到VTM发送的登录信息时，根据登录信息确定对应的用户标识，根据用户标识在卡号映射关系中查找到对应的各目标卡号标识，并向VTM发送目标卡号标识，以使VTM获取用户输入的卡号选取指令，根据卡号选取指令从目标卡号标识中选取并反馈还款卡号标识，从登录信息中提取欠款卡号标识，将欠款卡号标识与还款卡号标识进行绑定，以通过还款卡号标识对应的账户对欠款卡号标识对应的账户进行还款操作。本发明中可对欠款卡号标识的欠款进行自动还款，无需用户进行还款操作，用户操作更加方便，从而解决了在进行信用卡还款时还款操作不便的技术问题。

摘要： 本发明提供一种信用卡还款提醒方法和系统及第三方信用卡还款提醒平台，其中系统包括：第三方信用卡还款提醒平台以及分别与其通信连接的多个不同银行的服务器；该平台包括：用户信息获取模块，用于获取并保存多个用户中任一用户的信用卡账号及其所属的银行、该用户设置的还款提醒时间确定约束条件和还款提醒信息类型；账单信息获取模块，用于向各信用卡账号所属的银行获取相应号对应的还款金额和到期还款日；待提醒账号确定模块；还款提醒处理模块，用于根据任一信用卡账号相应用户设置的还款提醒时间确定约束条件，确定还款提醒时间，在确定的时间生成相应类型的还款提醒信息并向相应用户发送。本发明提高了用户信用卡还款提醒的方便性和及时性。

摘要： 本发明公开了一种具有信用卡还款提醒功能的移动终端，包括：项目选择模块，用于接收用户的输入，在预先设定的信用卡项目中选定所需的项目；项目内容输入模块，用于接收用户的输入以在所述项目选择模块所选定的项目中输入对应内容；提醒设定模块，用于接收用户的输入以确定所述选定的项目的提醒时间，并在当前时间符合所述提醒时间后通知提醒模块；提醒模块，用于根据所述提醒设定模块的通知进行提醒操作。本发明中，由于在移动终端上设置了信用卡还款提醒功能，由用户将还款信息录入至移动终端中，并根据实际情况设置提醒时间及方式，从而届时进行简单方便的提醒。本发明还提出一种还款提醒方法。

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种还款能力评估模型的训练方法、装置、电子设备及介质，其方法包括：构建训练样本集，训练样本集包括多个借贷样本；对各训练样本进行数据预处理，得到各训练样本的特征数据，其中，数据预处理包括：异常样本处理、特征初筛、特征数值化、特征量纲化、以及特征精筛中的至少一种；将训练样本的特征数据输入到预构建的还款能力评估初始模型中进行训练，得到还款能力评估模型。本申请提供的方法利用相较于债务人的其他基本信息更具有真实性的还款行为数据，构建还款能力评估模型，达到在催收前利用构建的还款能力评估模型准确评估债务人的还款能力的目的。

摘要： 本发明公开了一种还款意愿评价模型构建及农户还款意愿确定方法，其中还款意愿评价模型构建方法包括：获取多个还款意愿评价数据；将所述多个还款意愿评价数据进行数据预处理，并根据预设分类标签对多个还款意愿评价数据进行分类，得到多个类别的还款意愿评价数据集；根据所述多个类别的还款意愿评价数据集，构建模型训练库；将预设历史时长的所述模型训练库中的数据进行预处理后输入到机器学习模型进行迭代训练，直至训练结果满足预设评价条件，得到还款意愿评价模型，在进行贷款过程中可以利用该还款意愿评价模型对贷款对象进行还款意愿评估，从而识别和减少在金融交易中存在的交易风险、降低贷款风险概率、保证金融部门的贷款安全性。

摘要： 本发明涉及一种催收核销客户还款意愿分类方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、构建数据仓库，所述的数据仓库中存储多方数据，包括委外催收记录数据、银行信用卡数据和征信数据；S2、从多方数据中提取n维特征数据并进行数据清洗；S3、对清洗后的n维特征数据进行特征加工和筛选确定m维关键特征数据；S4、确定训练样本，构建用于预测催收核销客户还款意愿等级的分类预测模型并进行训练；S5、对于待分类的催收核销客户，获取S1中的多方数据并依次执行步骤S2～S3，最后采用训练好的分类预测模型进行预测确定催收核销客户还款意愿等级。与现有技术相比，本发明分类准确率高。

摘要： 本申请提供了一种基于连接函数的还款意愿预测方法及系统，获取目标申请人的基本信息；对目标申请人的基本信息进行向量化处理，得到目标申请人的多个向量，以及每个所述向量的映射值；按预设规则，对多个所述向量进行分组，得到多个向量组合；分别以每个所述向量组合中所述向量的映射值为输入数据，调用每个所述向量组合对应的多元联合概率密度函数及连接函数，计算每个所述向量组合的积分值；分别判断每个所述向量组合的积分值是否在对应的阈值范围内；当所有所述向量组合的积分值都在对应的阈值范围内时，判定所述目标申请人具有还款意愿。对信贷申请人的基本信息进行连续性、客观的评估，提高了对信贷申请人还款意愿的预测准确度。

摘要： 本发明涉及金融风险控制技术领域，具体涉及一种通过大数据建模来评判用户信用及还款意愿的方法，包括以下步骤：反欺诈：在用户贷款之前通过反欺诈模型识别风险用户；综合授信：在用户注册之后通过授信模型提供给用户授信额度；贷中预警：在用户贷款之后通过预警模型监控用户的状态；集合了所有主流的黑名单，能够支持百万级用户的快速智能授信，降低了网贷平台工作人员的劳动强度，提高了对用户审核的准确性，不会出现错审或漏审的问题；能够对用户贷款中状态进行有效监控，降低借贷平台的运营风险。