阿里贷款坏账率

Ⅰ 在线等！会计计算题坏账部分

（2）12月5日，向乙公司销售一批产品，价款20万元，增值税17%，对方还未付款。
借：应收账款23.4
贷：主营业务收入20
贷：应交税费-应交增值税（销项税额）3.4
（3）12月20日，发生坏账损失2万元。
借：坏账准备3
贷：应收账款3
（4）12月26日，意外收回前期已确认的坏账1万元。
借：银行存款1
贷：坏账准备1
1）按本年度应收账款额计提坏账，理论上应计提坏账准备为多少？
年末应收账款余额=100+23.4-3=120.4万元
年末坏账准备借方余额=3-1-1=1万元
理论上应计提坏账准备1万元
2）根据上述情况，本年度实际应该补提的坏账准备应该是多少？（
年末应计提的坏账准备数=当年年末应收账款余额×百分比＋“坏账准备”的借方余额 =120.4×1%+1=1.204+1=2.204
借：资产减值损失2.204
贷：坏账准备2.204

Ⅱ 京东白条 和 阿里贷款给店铺的钱如果不还会怎么样

这些本身就不是每个人都能拿到白条资格的，需要有比较高的购物信誉度才拿到资质，而且是直接绑定到实名银行卡的，开通的时候需要对相应条约进行勾选确认。
我只能说，购物那么久才获得了商家的信任，却为了几百块钱，实在不值得把自己的生活弄得一团糟....

Ⅲ 网络借贷平台有哪些

一、第一类是银行系的P2P，即银行控股的P2P平台，银行信用加上资产来源银行内部，风险极低。

代表平台：民生易贷、开鑫贷、E融E贷、小苏帮客等

民生易贷

民生易贷是依托民生电商的资源，定位于银行业务的互补P2P机构,背后的老爹是民生银行，是一家实打实的银行系P2P平台。做为银行系，民生易贷的风控十分严格，按照银行筛选融资方的标准来选择借款客户， 平台投资操作很简单，界面很清爽，对新手十分有亲和力。民生易贷的大部分产品年化利率都在6%左右，新手体验标的年化利率达到了12%。刚开始投P2P的新人可以从这个新手标入手。

开鑫贷

由国家开发银行全资子公司——国开金融有限责任公司和江苏省内大型国有企业共同投资组建，在业内拥有“国资+银行”背景。可能很多投友对国开行了解的不多，多多这里做一个简单的介绍，国开行成立于1994年，是直属中国国务院领导的政策性金融机构，注册资本4212.48亿元，其中国家财政部占股三分之一以上，是不是觉得非常可靠。除开金主，谈谈平台本身，开鑫金服业务资源很丰富，和省内的小贷公司全部联网，这是普通P2P企业无法比拟的，而开鑫金服的人才也都是银行出来的原班人马，整体来说平台风险控制还是很稳健。开鑫金服利率比较高的产品有：苏鑫贷、保鑫汇、开鑫保、商票贷。开鑫金服目前还有新手体验标，年华利率10%，风险基本与信托相似。

二、第二类是大集团旗下的P2P平台，即新浪、平安、阳光保险这类巨头的旗下的P2P平台，资金雄厚，运作规范，风险接近信托。

代表平台：微财富、陆金服、惠金所等

陆金所

陆金所有平安集团为其背书，是平安集团重金培养的亲儿子，与平安银行业务往来也很密切，一直是P2P里的标杆。陆金所目前的估值已经超过千亿，据说快超过亲爹平安集团了，可能最近两年也会上市。陆金所的管理团队比较豪华，都是顶级企业出来的高级人才，估计每个高管薪酬都在几百万以上。陆金所的业务和风控在行业里一直属于比较优秀的，再加上产品由平安旗下的担保公司和保险公司进行保障，风险要低很多。陆金所有零活宝，汇享计划，财富汇，稳盈—安e+等产品，稳盈—安e+收益较高些，36个月8.4%，目前发标没有以前多，需要定时定点的抢。

微财富

微财富的背后的干爹是新浪（新浪微博就是它家的），根正苗红，股东整体实力比较强，又有履约险和自己旗下的分公司回购，风险度并不高。当然多多这里也要提一下微财富当年的“黑历史”，14年的时候由于金融团队才成立并不成熟刚开始没把“金融风险”当回事，结果代销到一个骗子P2P平台，最后骗子跑路了，留给了新浪财富5000万坏账，震动互联网界。最后还是新浪这个爹给力，把5000万的窟窿补住了。吃一堑长一智，这件事后，新浪微财富就规矩多了，现在基本只卖市场公认的低风险产品，或者是自己产的……它的固收产品与阿里的招财宝类似，保险公司提供履约险，风险和阿里招财宝差不多，但收益要比阿里招财宝高不少，还是较为实惠的产品。目前最高收益达8.2%，领先于阿里、网络、京东的P2P产品，性价比很不错。

三、第三类是已经自己上市的P2P平台，这类平台财报完全公开，风险透明，风险非常可控。

代表平台：宜人贷、信而富

宜人贷

宜人贷成立于2012年，如今很多P2P平台还在宣传自己是哪家上市平台旗下子公司的时候，宜人贷已在美国完成上市，作为纽交所中国互联网金融第一股，开创了中国P2P的先河。当然这里我也要提一下宜人贷背后的爸爸宜信，宜信是国内所有从事小贷业务机构中为数不多在用户信用评估上有评分的金融企业，宜人贷的高管全部是从宜信出来的，继承了老爸的基因，加上主营业务为宜信所专长的小额信用贷，风控还是没有问题的，收益也很不错，12月的标收益约7.5%，24个月的标最高可达到10%左右。

信而富

2017年4月28日信而富（证券交易代码“XRF”）正式在美国完成上市，根据开盘价和总股本计算，信而富市值达到4.2亿美元。做为一家以线下理财作为主营业务的公司，其实它早在2005年就成立了，比宜信还早，后来互联网发展迅速信而富将融资转向互联网平台。信而富的大股东为DLB资本，美国的一家知名投资机构，公司核心团队也非常靠谱，创始人王征宇是中国征信领域的泰斗专家，非执行董事张化桥是瑞银集团中国区的首席研究员。瑞银集团是世界级的顶级投行……和知名的高盛一个级别的，可以看出这个团队的金融水平非常牛逼。信而富的业务主要是消费类借款（现金贷、短期小微信贷）和生活类借款（中长期小微信贷），2016年发放的所有贷款当中，89%为优质和近优质借款人，坏账比率并不高，年化收益率3个月6%，6个月8%，12个月10%左右。

四、第四类是已经形成行业领导地位，有自己核心竞争力的平台，P2P行业内的资金和资产都向他们集中，风险比较低。

代表平台：拍拍贷、人人贷

拍拍贷

作为国内第一家P2P平台，标榜“无担保”“纯线上平台”，与一众平台模式相对立，多多首先说说它。拍拍贷做为顶级风投红杉资本选定的种子选手，高管背景和业务前景都是很不错的。高管团队核心主要上海交通大学和微软全球技术中心，在P2P行业水平处于行业中上等。平台设有5.212亿保障金，加上其中部分资产不保本，所以实际的兜底压力较小，加上业务小额分散，风控技术积累了10年，坏账率逐渐降低，传言准备美国上市，跑路的可能性不高......拍拍贷有多种理财产品，拍拍贷的赔标属于高性价比之选，18个月收益13%，风险属于P2P最低行列。当然投资人需要注意的是拍拍贷“非赔标不保本……非赔标不保本……非赔标不保本……”（重要的事情说三遍），不建议新人朋友投这种。

最后多多把银行系、大集团旗下、上市平台、行业领头羊平台做一个总结，收益可参考下表。

六、第六类是“小而美”高收益平台，深耕某个地区或者某个行业，一定时期内，风险相对可控。

高收益的平台鱼龙混杂，真正值得投资的平台是做自己比较熟悉的业务，压缩运营成本，给投资人收益比较高，整体“小而美”。通常这类平台收益在13%-20%左右，非常诱人，但投资这类平台需要投资人具备很强的专业能力和信息获取能力，需要对平台的业务有非常深的了解。比如我之前一位朋友，本身放贷经验丰富，投资一个平台前跟着平台的业务员跑了一个月业务，暗中观察平台的风控，查阅平台的风控资料、逾期数据，银行流水等，经过明察暗访，最后才确定投资。这类平台对于高手投资性价比很高，对于新人，不建议碰。

Ⅳ 如何使用非财务类数据降低信贷风险

在全球范围内，有大约50%的成年人还生活在一个没有金融的世界中。他们无法享受到金融及各种信贷类服务带给人们的便捷与福利。本文所提供的方法将帮助放贷人使用非财务类数据来评估那些传统信贷无法覆盖到的人群，在打开这片尚属蓝海市场的同时促进经济发展。
在发展中市场，放贷人对于贷款人的信用评估往往是主观的，低效的，并且昂贵的。一般而言，信贷员会家访贷款人，并和他及他的邻居进行访谈，从而来判断是否可以放贷。征信机构对于贷款人的数据覆盖可能是不完整的，甚至是缺失的。这反映了一个事实，在这些市场中，金融机构仅掌握了很少或完全没有众多消费者的历史信息。在这样的环境中，放贷人只能将更多的精力放在对存量客户的交叉销售以及迎合那些拥有较完善征信数据的客户身上。（当然，这些人往往也更富裕。）其结果便是，那些没有征信记录的客户往往被排除在正规的信贷业务之外，或者不得不接受远高于市场利率的贷款。可想而知，对于这些人中的大多数，由于承受不起高额的借贷成本，最终还是转而向家人及好友借款。
被信贷机构拒之门外的问题在一些高收入的经济体中也普遍存在，其原因也无外乎是征信数据的缺失。甚至，在一些最发达的经济实体中（参见图1），征信机构也仅掌握一部分人群的信息，而其余部分人群的信息则乏善可陈，这些人群包括：无银行账户人群，新进入劳动力市场人群（例如，毕业生），重返劳动力市场的家庭主妇，新移民或外籍人士。

这其中的根本问题在于，无论是在成熟市场还是发展中市场，放贷人对于贷款人的风险评估往往是极度依赖其财务类数据的表现。可是，对于世界上很多人而言，这些传统的财务类数据又是严重缺失的。因此，这一切势必成为了阻碍消费信贷及普惠金融的绊脚石。
然而，一些替代传统信贷风险管理的措施正在不断涌现。例如，预付费手机的相关信息，心理测试数据，社交媒体活动信息和电商行为数据。这些数据的引入为风险评估注入了新的活力。与此同时，本文将基于这些数据介绍四种不同的评估方式来加以说明。
1）预付费手机信息：
据估计，25亿无法享受金融服务的人群中有16亿人拥有手机，而这其中绝大多数都是预付费用户。一些风险管控服务提供商（例如Cignifi,FirstAccess，MasterCardAdvisors等）已经针对这部分人群开发了相应的风控模型，根据这些模型显示预付费用户的付费情况，通话，上网及其他使用情况能够在一定程度上预测贷款人的还款意愿及还款能力（参见图2）。针对一个人几个月的手机使用情况数据便能提供足够的样本量来进行建模计算。

举例来说，发起呼叫的数量（而不是接收呼叫的数量）较多以及通话时长较长这两个维度对于信用度的评估是有正相关性的。相反，在一些模型中，如果在工作时段接听较多的电话或者所通话的朋友圈相对较小，则是低信用客户的特征。
因此，基于预付费手机相关数据的风控建模可以极大的帮助一些缺乏征信数据的发展中市场实现普惠金融的健康成长。
2）心理测试：
心理测试是指利用问卷调查来衡量被测试者的知识，能力，生活态度和个性特征。通过被测试人对于一系列问题或测验的反馈，像VisualDNA，EFL这样的公司便能够预测其还款意愿等风险因素。与此同时，这些结果还能生成一个个人信用风险评分并供贷款人在放贷时参考使用（参见图3）。

例如，某些问题通过衡量对贷款申请人的印象以及贷款人与他人的关系来深入了解其诚信情况及还款可能性。同样，衡量贷款申请人在不利情况下的逻辑思考能力能够帮助放贷人更好的评估一旦贷款申请人的财务状况发生恶化时会做出如何反应。
心理测试在一些国家已经被广泛用于信用评分（参见图4）。这种技术最适合于那些存在大量个人征信数据但其数据严重不全，同时互联网已经高度普及的市场。

3）社交数据：
通常而言，社交媒体使用情况以及其他线上行为可以被统称为“社交数据”。对于像Lenddo，DemystData和Kreditech这样的公司而言，社交媒体拥有大量的数据金矿（参见图5）。

这些解决方案提供商使用超过100个信息来源（公共渠道或私人渠道）所提供的社交数据来建立风控模型。他们发现，对于线上数据的分析有助于评估某个人的身份特点，收入水平及就业状况。解决方案提供商通常会将从多个渠道得来的数据进行交叉匹配，并将其结果与贷款人在申请时所登记的信息进行比对，从而给出评估结果。
在一些模型中，贷款申请人在互联网上采用何种习惯进行贷款申请往往能够显示出其信用指标。对于那些仔细阅读贷款申请说明，并在家中完成贷款线上申请的用户会被认为拥有更低的信用风险。此外，在申请贷款时采用全部大写或全部小写字体进行填写的用户会被认为有更高的信用风险。同样的，如果贷款申请人是网上的”红人”，例如是微博大号，论坛版主等则可以提升其信用评分。
基于“社交数据”的风险建模适用于评估高收入市场中征信数据不全的个体，或者用于对相对不发达市场中的中产阶级进行评估。
4）电商行为：
批发商及电商提供的支付相关数据有益于评估小微企业及企业主的信用状况。阿里金融是一家专门为中国的中小企业提供贷款服务的公司。它通过在阿里巴巴网站上进行电商交易的小微企业的流水情况来评估该公司的信用状况。阿里金融可以接受贷款申请企业将未到期的应收票据作为抵押物来进行放贷，并且其公布的坏账率低于1%。
另一个不同的例子是Kabbage，这是一家向美国及英国中小企业提供贷款的公司。它使用信用评分模型数据来自于亚马逊，UPS和Intuit。用于评分的数据可能包括贷款申请企业的销售量和出货量，甚至是客户对其产品的反馈评级。
介绍完了上面几个案例以后，那么问题来了，如何建立有效的战略从而更好发挥非财务类数据在风控领域的应用呢？
任何放贷人如果想要使用非财务类数据进行风险评分，那么首先需要找一个在使用非财务类数据进行风控建模方面有一定经验积累的解决方案提供商。一个有效的战略将至少包含如下几个步骤：
1）确定市场需要的数据源：
正如在上述案例中所提及的，心理测试和社交数据更适用于互联网普及率较高的市场。
2）建立和完善风控模型：
在样本量较小的情况下，需要构建以规则为基础的风控策略。通过将拥有财务类数据样本人群的风险建模结果与采用手机数据，水电费数据，线上行为数据等其他数据的风险建模结果进行交叉验证可得，非财务类数据的有效性还是比较理想的。而根据这些样本训练出的模型又可以被应用到更为广泛的人群中去。
3）确保数据稳定性：
在一些市场中，接入有效的第三方数据源是具有一定门槛的。对某些移动运营商而言，他们缺乏动力去为了实现风控建模的需要而对现有网络进行改造，例如DPI汇聚，安全把控及数据清洗等大量基础性的工作。

Ⅳ 信用卡逾期次数超过几次就不可以申请贷款

大部分银行在办理贷款业务时，个人信用记录是一个重要的参考指标，但不会因为有信用卡逾期不还款就把用户“一棒子打死”。

银行在对贷款申请人进行评审时，除了评估还款能力、贷款用途外，肯定都会重点评估申请人的个人信用。但各银行对于“逾期多少次就不能贷款”的标准是不同的。

一般来说，征信报告中体现出的总的逾期次数不超过6次，且近一年逾期不超过3次的，银行会认为信用记录没有严重问题。如果申请人没有贷款逾期记录，信用卡逾期次数也只有一两次，这样的征信是没有严重影响的。

不过，如果是当前逾期，即在申请贷款时刚好有信用卡逾期，即使此前信用非常良好，当前逾期对贷款申请影响也是非常严重的，通常是无法获得贷款的。

从上可知，有信用卡逾期并非就一定不能贷款，只要借款人还款能力良好，逾期次数不超过银行标准，还是可以贷款的。所以，想要顺利贷款，大家还是要注重信用，谨慎用卡，养成良好的用卡习惯。

拓展资料：

信用卡逾期次数可分为当前逾期期数、累计逾期次数以及最高逾期期数三种情况，具体如下：

1、当期逾期期数：是指当前连续未还最低还款额的次数，比如说持卡人连续3个月没还款，或者3个月还款金额低于最低还款额，那么当前期数就是3次；

2、累计逾期次数：持卡人每逾期一次就会累加一次。比如说持卡人第一个月逾期，第二个月按时还款，第三个月又逾期了，那么逾期次数就是2次。

3、最高逾期次数：当前逾期次数的历史最大值，比如说持卡人1-10月中的当前逾期次数最大值为5，那么最高逾期次数就为5。

金投网

Ⅵ 支付宝为什么不怕我们欠债

蚂蚁金服的贷款，主要是支付宝提供的花呗、借呗服务。有消息称蚂蚁金服的消费者借贷规模至少已经达到了6000亿元人民币，也有一说是3000多亿的。但不论3000亿还是6000亿，都是一个庞大的数字。这个数字已经不亚于四大行的消费贷款。

那支付宝不怕别人借款后不还吗？或是说支付宝为什么不怕我们欠债？ 个人认为可能有以下几个原因：

一、完整的信用评级体系： 支付宝的信用评级严格程度不亚于银行的信贷审核，支付宝里面的芝麻信用分会全方位的评估你的个人信用及还款能力，而且蚂蚁花呗的额度刚开始都不会很高，想上涨额度条件也非常苛刻，支付宝对风险把控得非常严格。 现在个人信用对大家来说都很重要，可能平时大家感觉不到信用到底有多重要，但是到了关键时刻，信用的价值就会显示出来。比如你去申请房贷、车贷、信用卡等，甚至是考公务员政审的时候都需要用到你的个人征信报告，如果你个人征信不良那很有可能被拒绝。

三、支付宝的坏账率不足1%，比大多数银行还低！ 支付宝对风险的控制要求非常严格，截止目前，它的总体坏账率不到1%，这是许多银行都自叹不如的，因此，在整体风险控制在极低的情况下，它不会担心出现个别小额的坏账。

Ⅶ 大数据在电子商务中应用体现在哪些方面

1、通过大数据进行市场营销

通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。

通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。

2、实现导购服务的个性化

对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。

大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。

对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。

3、为商家提供数据服务

大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。

(7)阿里贷款坏账率扩展阅读：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

Ⅷ 从贷前审批、贷中管理和贷后催收三个环节分析为何阿里贷款能做到这样做不了的

金融机构贷款风险复主要是出现在贷制前调查和贷后管理上。
贷前调查是信贷管理的一个重要程序和环节，是贷款发放的基石，直接关系到贷款决策的正确与否。贷前调查工作如果不扎实，一是可能增加信贷的资产风险，二是可能丧失与每个优良客户建立信贷关系的机会。
贷后管理是指从贷款发放或其他信贷业务发生后直到本息收回或信用结束的全过程的信贷管理，通过贷后管理，可以发现项目建设或生产经营中存在的问题，并及时反馈给贷款人，督促、帮助贷款人改善经营管理、提高效益，从而保障信贷资金的安全回收。
贷前调查和贷后管理是防范贷款风险的重要防线，是内部控制贷款风险的安全闸门，从某种程度上说它会决定贷款的终极命运。总体来说，两个都比较重要，贷前审核可以规避风险，贷后管理可以减少呆账，其实两种都是属于规避坏账的情况。