阿里貸款壞賬率

Ⅰ 在線等！會計計算題壞賬部分

（2）12月5日，向乙公司銷售一批產品，價款20萬元，增值稅17%，對方還未付款。
借：應收賬款23.4
貸：主營業務收入20
貸：應交稅費-應交增值稅（銷項稅額）3.4
（3）12月20日，發生壞賬損失2萬元。
借：壞賬准備3
貸：應收賬款3
（4）12月26日，意外收回前期已確認的壞賬1萬元。
借：銀行存款1
貸：壞賬准備1
1）按本年度應收賬款額計提壞賬，理論上應計提壞賬准備為多少？
年末應收賬款余額=100+23.4-3=120.4萬元
年末壞賬准備借方余額=3-1-1=1萬元
理論上應計提壞賬准備1萬元
2）根據上述情況，本年度實際應該補提的壞賬准備應該是多少？（
年末應計提的壞賬准備數=當年年末應收賬款余額×百分比＋「壞賬准備」的借方余額 =120.4×1%+1=1.204+1=2.204
借：資產減值損失2.204
貸：壞賬准備2.204

Ⅱ 京東白條 和 阿里貸款給店鋪的錢如果不還會怎麼樣

這些本身就不是每個人都能拿到白條資格的，需要有比較高的購物信譽度才拿到資質，而且是直接綁定到實名銀行卡的，開通的時候需要對相應條約進行勾選確認。
我只能說，購物那麼久才獲得了商家的信任，卻為了幾百塊錢，實在不值得把自己的生活弄得一團糟....

Ⅲ 網路借貸平台有哪些

一、第一類是銀行系的P2P，即銀行控股的P2P平台，銀行信用加上資產來源銀行內部，風險極低。

代表平台：民生易貸、開鑫貸、E融E貸、小蘇幫客等

民生易貸

民生易貸是依託民生電商的資源，定位於銀行業務的互補P2P機構,背後的老爹是民生銀行，是一家實打實的銀行系P2P平台。做為銀行系，民生易貸的風控十分嚴格，按照銀行篩選融資方的標准來選擇借款客戶， 平台投資操作很簡單，界面很清爽，對新手十分有親和力。民生易貸的大部分產品年化利率都在6%左右，新手體驗標的年化利率達到了12%。剛開始投P2P的新人可以從這個新手標入手。

開鑫貸

由國家開發銀行全資子公司——國開金融有限責任公司和江蘇省內大型國有企業共同投資組建，在業內擁有「國資+銀行」背景。可能很多投友對國開行了解的不多，多多這里做一個簡單的介紹，國開行成立於1994年，是直屬中國國務院領導的政策性金融機構，注冊資本4212.48億元，其中國家財政部占股三分之一以上，是不是覺得非常可靠。除開金主，談談平台本身，開鑫金服業務資源很豐富，和省內的小貸公司全部聯網，這是普通P2P企業無法比擬的，而開鑫金服的人才也都是銀行出來的原班人馬，整體來說平台風險控制還是很穩健。開鑫金服利率比較高的產品有：蘇鑫貸、保鑫匯、開鑫保、商票貸。開鑫金服目前還有新手體驗標，年華利率10%，風險基本與信託相似。

二、第二類是大集團旗下的P2P平台，即新浪、平安、陽光保險這類巨頭的旗下的P2P平台，資金雄厚，運作規范，風險接近信託。

代表平台：微財富、陸金服、惠金所等

陸金所

陸金所有平安集團為其背書，是平安集團重金培養的親兒子，與平安銀行業務往來也很密切，一直是P2P里的標桿。陸金所目前的估值已經超過千億，據說快超過親爹平安集團了，可能最近兩年也會上市。陸金所的管理團隊比較豪華，都是頂級企業出來的高級人才，估計每個高管薪酬都在幾百萬以上。陸金所的業務和風控在行業里一直屬於比較優秀的，再加上產品由平安旗下的擔保公司和保險公司進行保障，風險要低很多。陸金所有零活寶，匯享計劃，財富匯，穩盈—安e+等產品，穩盈—安e+收益較高些，36個月8.4%，目前發標沒有以前多，需要定時定點的搶。

微財富

微財富的背後的乾爹是新浪（新浪微博就是它家的），根正苗紅，股東整體實力比較強，又有履約險和自己旗下的分公司回購，風險度並不高。當然多多這里也要提一下微財富當年的「黑歷史」，14年的時候由於金融團隊才成立並不成熟剛開始沒把「金融風險」當回事，結果代銷到一個騙子P2P平台，最後騙子跑路了，留給了新浪財富5000萬壞賬，震動互聯網界。最後還是新浪這個爹給力，把5000萬的窟窿補住了。吃一塹長一智，這件事後，新浪微財富就規矩多了，現在基本只賣市場公認的低風險產品，或者是自己產的……它的固收產品與阿里的招財寶類似，保險公司提供履約險，風險和阿里招財寶差不多，但收益要比阿里招財寶高不少，還是較為實惠的產品。目前最高收益達8.2%，領先於阿里、網路、京東的P2P產品，性價比很不錯。

三、第三類是已經自己上市的P2P平台，這類平台財報完全公開，風險透明，風險非常可控。

代表平台：宜人貸、信而富

宜人貸

宜人貸成立於2012年，如今很多P2P平台還在宣傳自己是哪家上市平台旗下子公司的時候，宜人貸已在美國完成上市，作為紐交所中國互聯網金融第一股，開創了中國P2P的先河。當然這里我也要提一下宜人貸背後的爸爸宜信，宜信是國內所有從事小貸業務機構中為數不多在用戶信用評估上有評分的金融企業，宜人貸的高管全部是從宜信出來的，繼承了老爸的基因，加上主營業務為宜信所專長的小額信用貸，風控還是沒有問題的，收益也很不錯，12月的標收益約7.5%，24個月的標最高可達到10%左右。

信而富

2017年4月28日信而富（證券交易代碼「XRF」）正式在美國完成上市，根據開盤價和總股本計算，信而富市值達到4.2億美元。做為一家以線下理財作為主營業務的公司，其實它早在2005年就成立了，比宜信還早，後來互聯網發展迅速信而富將融資轉向互聯網平台。信而富的大股東為DLB資本，美國的一家知名投資機構，公司核心團隊也非常靠譜，創始人王征宇是中國徵信領域的泰斗專家，非執行董事張化橋是瑞銀集團中國區的首席研究員。瑞銀集團是世界級的頂級投行……和知名的高盛一個級別的，可以看出這個團隊的金融水平非常牛逼。信而富的業務主要是消費類借款（現金貸、短期小微信貸）和生活類借款（中長期小微信貸），2016年發放的所有貸款當中，89%為優質和近優質借款人，壞賬比率並不高，年化收益率3個月6%，6個月8%，12個月10%左右。

四、第四類是已經形成行業領導地位，有自己核心競爭力的平台，P2P行業內的資金和資產都向他們集中，風險比較低。

代表平台：拍拍貸、人人貸

拍拍貸

作為國內第一家P2P平台，標榜「無擔保」「純線上平台」，與一眾平台模式相對立，多多首先說說它。拍拍貸做為頂級風投紅杉資本選定的種子選手，高管背景和業務前景都是很不錯的。高管團隊核心主要上海交通大學和微軟全球技術中心，在P2P行業水平處於行業中上等。平台設有5.212億保障金，加上其中部分資產不保本，所以實際的兜底壓力較小，加上業務小額分散，風控技術積累了10年，壞賬率逐漸降低，傳言准備美國上市，跑路的可能性不高......拍拍貸有多種理財產品，拍拍貸的賠標屬於高性價比之選，18個月收益13%，風險屬於P2P最低行列。當然投資人需要注意的是拍拍貸「非賠標不保本……非賠標不保本……非賠標不保本……」（重要的事情說三遍），不建議新人朋友投這種。

最後多多把銀行系、大集團旗下、上市平台、行業領頭羊平台做一個總結，收益可參考下表。

六、第六類是「小而美」高收益平台，深耕某個地區或者某個行業，一定時期內，風險相對可控。

高收益的平台魚龍混雜，真正值得投資的平台是做自己比較熟悉的業務，壓縮運營成本，給投資人收益比較高，整體「小而美」。通常這類平台收益在13%-20%左右，非常誘人，但投資這類平台需要投資人具備很強的專業能力和信息獲取能力，需要對平台的業務有非常深的了解。比如我之前一位朋友，本身放貸經驗豐富，投資一個平台前跟著平台的業務員跑了一個月業務，暗中觀察平台的風控，查閱平台的風控資料、逾期數據，銀行流水等，經過明察暗訪，最後才確定投資。這類平台對於高手投資性價比很高，對於新人，不建議碰。

Ⅳ 如何使用非財務類數據降低信貸風險

在全球范圍內，有大約50%的成年人還生活在一個沒有金融的世界中。他們無法享受到金融及各種信貸類服務帶給人們的便捷與福利。本文所提供的方法將幫助放貸人使用非財務類數據來評估那些傳統信貸無法覆蓋到的人群，在打開這片尚屬藍海市場的同時促進經濟發展。
在發展中市場，放貸人對於貸款人的信用評估往往是主觀的，低效的，並且昂貴的。一般而言，信貸員會家訪貸款人，並和他及他的鄰居進行訪談，從而來判斷是否可以放貸。徵信機構對於貸款人的數據覆蓋可能是不完整的，甚至是缺失的。這反映了一個事實，在這些市場中，金融機構僅掌握了很少或完全沒有眾多消費者的歷史信息。在這樣的環境中，放貸人只能將更多的精力放在對存量客戶的交叉銷售以及迎合那些擁有較完善徵信數據的客戶身上。（當然，這些人往往也更富裕。）其結果便是，那些沒有徵信記錄的客戶往往被排除在正規的信貸業務之外，或者不得不接受遠高於市場利率的貸款。可想而知，對於這些人中的大多數，由於承受不起高額的借貸成本，最終還是轉而向家人及好友借款。
被信貸機構拒之門外的問題在一些高收入的經濟體中也普遍存在，其原因也無外乎是徵信數據的缺失。甚至，在一些最發達的經濟實體中（參見圖1），徵信機構也僅掌握一部分人群的信息，而其餘部分人群的信息則乏善可陳，這些人群包括：無銀行賬戶人群，新進入勞動力市場人群（例如，畢業生），重返勞動力市場的家庭主婦，新移民或外籍人士。

這其中的根本問題在於，無論是在成熟市場還是發展中市場，放貸人對於貸款人的風險評估往往是極度依賴其財務類數據的表現。可是，對於世界上很多人而言，這些傳統的財務類數據又是嚴重缺失的。因此，這一切勢必成為了阻礙消費信貸及普惠金融的絆腳石。
然而，一些替代傳統信貸風險管理的措施正在不斷涌現。例如，預付費手機的相關信息，心理測試數據，社交媒體活動信息和電商行為數據。這些數據的引入為風險評估注入了新的活力。與此同時，本文將基於這些數據介紹四種不同的評估方式來加以說明。
1）預付費手機信息：
據估計，25億無法享受金融服務的人群中有16億人擁有手機，而這其中絕大多數都是預付費用戶。一些風險管控服務提供商（例如Cignifi,FirstAccess，MasterCardAdvisors等）已經針對這部分人群開發了相應的風控模型，根據這些模型顯示預付費用戶的付費情況，通話，上網及其他使用情況能夠在一定程度上預測貸款人的還款意願及還款能力（參見圖2）。針對一個人幾個月的手機使用情況數據便能提供足夠的樣本量來進行建模計算。

舉例來說，發起呼叫的數量（而不是接收呼叫的數量）較多以及通話時長較長這兩個維度對於信用度的評估是有正相關性的。相反，在一些模型中，如果在工作時段接聽較多的電話或者所通話的朋友圈相對較小，則是低信用客戶的特徵。
因此，基於預付費手機相關數據的風控建模可以極大的幫助一些缺乏徵信數據的發展中市場實現普惠金融的健康成長。
2）心理測試：
心理測試是指利用問卷調查來衡量被測試者的知識，能力，生活態度和個性特徵。通過被測試人對於一系列問題或測驗的反饋，像VisualDNA，EFL這樣的公司便能夠預測其還款意願等風險因素。與此同時，這些結果還能生成一個個人信用風險評分並供貸款人在放貸時參考使用（參見圖3）。

例如，某些問題通過衡量對貸款申請人的印象以及貸款人與他人的關系來深入了解其誠信情況及還款可能性。同樣，衡量貸款申請人在不利情況下的邏輯思考能力能夠幫助放貸人更好的評估一旦貸款申請人的財務狀況發生惡化時會做出如何反應。
心理測試在一些國家已經被廣泛用於信用評分（參見圖4）。這種技術最適合於那些存在大量個人徵信數據但其數據嚴重不全，同時互聯網已經高度普及的市場。

3）社交數據：
通常而言，社交媒體使用情況以及其他線上行為可以被統稱為「社交數據」。對於像Lenddo，DemystData和Kreditech這樣的公司而言，社交媒體擁有大量的數據金礦（參見圖5）。

這些解決方案提供商使用超過100個信息來源（公共渠道或私人渠道）所提供的社交數據來建立風控模型。他們發現，對於線上數據的分析有助於評估某個人的身份特點，收入水平及就業狀況。解決方案提供商通常會將從多個渠道得來的數據進行交叉匹配，並將其結果與貸款人在申請時所登記的信息進行比對，從而給出評估結果。
在一些模型中，貸款申請人在互聯網上採用何種習慣進行貸款申請往往能夠顯示出其信用指標。對於那些仔細閱讀貸款申請說明，並在家中完成貸款線上申請的用戶會被認為擁有更低的信用風險。此外，在申請貸款時採用全部大寫或全部小寫字體進行填寫的用戶會被認為有更高的信用風險。同樣的，如果貸款申請人是網上的」紅人」，例如是微博大號，論壇版主等則可以提升其信用評分。
基於「社交數據」的風險建模適用於評估高收入市場中徵信數據不全的個體，或者用於對相對不發達市場中的中產階級進行評估。
4）電商行為：
批發商及電商提供的支付相關數據有益於評估小微企業及企業主的信用狀況。阿里金融是一家專門為中國的中小企業提供貸款服務的公司。它通過在阿里巴巴網站上進行電商交易的小微企業的流水情況來評估該公司的信用狀況。阿里金融可以接受貸款申請企業將未到期的應收票據作為抵押物來進行放貸，並且其公布的壞賬率低於1%。
另一個不同的例子是Kabbage，這是一家向美國及英國中小企業提供貸款的公司。它使用信用評分模型數據來自於亞馬遜，UPS和Intuit。用於評分的數據可能包括貸款申請企業的銷售量和出貨量，甚至是客戶對其產品的反饋評級。
介紹完了上面幾個案例以後，那麼問題來了，如何建立有效的戰略從而更好發揮非財務類數據在風控領域的應用呢？
任何放貸人如果想要使用非財務類數據進行風險評分，那麼首先需要找一個在使用非財務類數據進行風控建模方面有一定經驗積累的解決方案提供商。一個有效的戰略將至少包含如下幾個步驟：
1）確定市場需要的數據源：
正如在上述案例中所提及的，心理測試和社交數據更適用於互聯網普及率較高的市場。
2）建立和完善風控模型：
在樣本量較小的情況下，需要構建以規則為基礎的風控策略。通過將擁有財務類數據樣本人群的風險建模結果與採用手機數據，水電費數據，線上行為數據等其他數據的風險建模結果進行交叉驗證可得，非財務類數據的有效性還是比較理想的。而根據這些樣本訓練出的模型又可以被應用到更為廣泛的人群中去。
3）確保數據穩定性：
在一些市場中，接入有效的第三方數據源是具有一定門檻的。對某些移動運營商而言，他們缺乏動力去為了實現風控建模的需要而對現有網路進行改造，例如DPI匯聚，安全把控及數據清洗等大量基礎性的工作。

Ⅳ 信用卡逾期次數超過幾次就不可以申請貸款

大部分銀行在辦理貸款業務時，個人信用記錄是一個重要的參考指標，但不會因為有信用卡逾期不還款就把用戶「一棒子打死」。

銀行在對貸款申請人進行評審時，除了評估還款能力、貸款用途外，肯定都會重點評估申請人的個人信用。但各銀行對於「逾期多少次就不能貸款」的標準是不同的。

一般來說，徵信報告中體現出的總的逾期次數不超過6次，且近一年逾期不超過3次的，銀行會認為信用記錄沒有嚴重問題。如果申請人沒有貸款逾期記錄，信用卡逾期次數也只有一兩次，這樣的徵信是沒有嚴重影響的。

不過，如果是當前逾期，即在申請貸款時剛好有信用卡逾期，即使此前信用非常良好，當前逾期對貸款申請影響也是非常嚴重的，通常是無法獲得貸款的。

從上可知，有信用卡逾期並非就一定不能貸款，只要借款人還款能力良好，逾期次數不超過銀行標准，還是可以貸款的。所以，想要順利貸款，大家還是要注重信用，謹慎用卡，養成良好的用卡習慣。

拓展資料：

信用卡逾期次數可分為當前逾期期數、累計逾期次數以及最高逾期期數三種情況，具體如下：

1、當期逾期期數：是指當前連續未還最低還款額的次數，比如說持卡人連續3個月沒還款，或者3個月還款金額低於最低還款額，那麼當前期數就是3次；

2、累計逾期次數：持卡人每逾期一次就會累加一次。比如說持卡人第一個月逾期，第二個月按時還款，第三個月又逾期了，那麼逾期次數就是2次。

3、最高逾期次數：當前逾期次數的歷史最大值，比如說持卡人1-10月中的當前逾期次數最大值為5，那麼最高逾期次數就為5。

金投網

Ⅵ 支付寶為什麼不怕我們欠債

螞蟻金服的貸款，主要是支付寶提供的花唄、借唄服務。有消息稱螞蟻金服的消費者借貸規模至少已經達到了6000億元人民幣，也有一說是3000多億的。但不論3000億還是6000億，都是一個龐大的數字。這個數字已經不亞於四大行的消費貸款。

那支付寶不怕別人借款後不還嗎？或是說支付寶為什麼不怕我們欠債？ 個人認為可能有以下幾個原因：

一、完整的信用評級體系： 支付寶的信用評級嚴格程度不亞於銀行的信貸審核，支付寶裡面的芝麻信用分會全方位的評估你的個人信用及還款能力，而且螞蟻花唄的額度剛開始都不會很高，想上漲額度條件也非常苛刻，支付寶對風險把控得非常嚴格。 現在個人信用對大家來說都很重要，可能平時大家感覺不到信用到底有多重要，但是到了關鍵時刻，信用的價值就會顯示出來。比如你去申請房貸、車貸、信用卡等，甚至是考公務員政審的時候都需要用到你的個人徵信報告，如果你個人徵信不良那很有可能被拒絕。

三、支付寶的壞賬率不足1%，比大多數銀行還低！ 支付寶對風險的控制要求非常嚴格，截止目前，它的總體壞賬率不到1%，這是許多銀行都自嘆不如的，因此，在整體風險控制在極低的情況下，它不會擔心出現個別小額的壞賬。

Ⅶ 大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

1、通過大數據進行市場營銷

通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平台的營銷成本，還能夠通過大數據來實現營銷的精準化，達成精準營銷。

通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之後，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平台或是企業營銷的高效化。在數據化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化

對於電子商務的平台來講，往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。

大數據的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好，進行適宜的廣告推廣，提升產品的廣告轉化率，同時提供個性化的導購服務。

對於一些大型的電子商務平台來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供數據服務

大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平台提升下單率和銷售額，還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提昇平台的收益，還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等信息，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的性能等進行研發和調整。

(7)阿里貸款壞賬率擴展閱讀：

大數據的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

Ⅷ 從貸前審批、貸中管理和貸後催收三個環節分析為何阿里貸款能做到這樣做不了的

金融機構貸款風險復主要是出現在貸制前調查和貸後管理上。
貸前調查是信貸管理的一個重要程序和環節，是貸款發放的基石，直接關繫到貸款決策的正確與否。貸前調查工作如果不扎實，一是可能增加信貸的資產風險，二是可能喪失與每個優良客戶建立信貸關系的機會。
貸後管理是指從貸款發放或其他信貸業務發生後直到本息收回或信用結束的全過程的信貸管理，通過貸後管理，可以發現項目建設或生產經營中存在的問題，並及時反饋給貸款人，督促、幫助貸款人改善經營管理、提高效益，從而保障信貸資金的安全回收。
貸前調查和貸後管理是防範貸款風險的重要防線，是內部控制貸款風險的安全閘門，從某種程度上說它會決定貸款的終極命運。總體來說，兩個都比較重要，貸前審核可以規避風險，貸後管理可以減少呆賬，其實兩種都是屬於規避壞賬的情況。