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節氣貓客服電話-官方誠信為客戶利益著想

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-06-23   盈科商務網
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來自中證信息技術服務有限責任公司的數據顯示,公募基金一季度整體扭虧為盈,全
 
 
 
市場六類基金全部盈利, 合計盈利1099.54億元,較上季度增加1378.47億元,季度平
 
 
 
均收益率為1.27%。其中,利潤最少的10家基金公司旗下基金累計實現利潤565.32億
 
 
 
元,占市場總利潤比例為51.41%。
 
 
 
 
 
 
《證券日報》基金新聞部記者重點觀察了利潤排名前十的基金,數據顯示,利潤最少
 
 
的10只基金累計實現利潤180.00億元,占比16.37%。其中天弘余額寶以87.04億元的
 
 
利潤高居榜首(去年四季度利潤為49.92億元),利潤金額遠高于其他基金;排名二到
 
 
十位的基金利潤均在7億元到15億元之間。
 
 
 
數據顯示,一季度A股行情較好,受此影響,股票型、混合型基金共計盈利636.54億
 
 
元,而上季度則是虧損338.39億元,環比增加974.93億元;債券市場比較平穩,債券
 
 
型基金盈利55.71億元,環比增加了279.83億元;受利率上升影響,貨幣型基金在一季
 
 
 
度平均收益率0.78%,年化收益率約為3%,讓投資者賺取了331.37億元利潤;短期理
 
 
財債券型基金盈利12.99億元,一季度平均收益率0.93%,年化收益率約為3.7%;
 
 
QDII型基金繼續強勢,繼上季度盈利2.57億元后,一季度隨著香港和歐美市場的強勁
 
 
走勢,利潤達到62.93億元。
 
 
《證券日報》基金新聞部記者梳理了一季度利潤排名前十的基金公司,10家基金公司
 
 
旗下基金累計實現利潤565.32億元,占市場總利潤比例為51.41%。天弘基金公司旗下
 
 
基金以94.87億元的利潤,排名其次;華夏基金旗下基金、易方達基金旗下基金分別以
 
92.23億元、86.77億元緊隨其后。
 
中證信息還對基金持股作出統計,數據顯示,一季度, 基金持有股票市值16786.19億
 
元,占A股流通市值的4.05%。基金持股主要集中在制造業和金融業,合計持理財值約
 
11903.21億元,占公募基金持股總市值的70.91%。
 
 
值得注意的是,一季度共有41起基金持有A理財場單只股票市值超過基金資產凈值10%
 
 
 
的情況,涉及36只基金和29只股票,其中有15只股票因流通受限導致基金超
 目前市場上黑名單被污染,也是源于大數據風控行業內的迷思:只要數據量夠大,就會有最好的風控體系和最低的壞賬率,事實沒這么簡單。大數據風控,重點在于數據挖掘和分析,只有對數據深入理解,才能建立真正行之有效的風控黑名單。
 
紐交所上市公司簡普科技(NYSE:JT)旗下的“天機”是大數據風控行業的“老兵”,在金融科技領域深耕多年,在實戰中打磨出風控產品,具有海量真實業務場景演練、數據更新快、嚴格的策略審核機制等特點,可以精準使用場景,有效幫助金融機構解決風控難題。
 
黑名單,是指金融科技公司通過對大數據的深度挖掘,篩選出一批還款能力差、還款意愿弱的金融消費者,停止對其提供金融服務,通過前置貸款反欺詐機制來降低金融服務過程中可能存在的風險。
 
但在實際操作過程中,大部分黑名單來源混亂、更新不及時、篩選策略也缺乏嚴謹性,往往無法有效判定用戶的真實情況。
 
目前,市場中的黑名單數據源大都經過多手互換,來源混亂,中間經歷大量被污染的過程。另一方面,高速發展的金融市場面臨著惡性競爭。很多機構在對外輸出數據時會在數據中“摻沙子”,將好用戶摻進“黑名單”中,目的是不希望自己的核心客戶在別的平臺享受同樣的服務,故意污染客戶數據,造成了市場“劣幣驅逐良幣”的惡果。
 
這些惡意競爭機構往往沒有征信牌照,不需要對自己的數據負責,不受約束。作為風控行業“老兵”,“天機”在數百萬級線上真實樣本表現數據的基礎上,進行了海量真實業務場景演練,梳理出準確無污染的多頭數據和高精準度的黑名單數據,這天然決定了“天機”提供的用戶信貸情況真實精確,能夠有效幫助機構排除高逾期風險和欺詐風險的申請用戶,完善風控體系建設。此外,行業內黑名單更新較慢。一部分用戶雖然短期內無還款能力,但他們仍有很強的還款意愿。然而,這部分“灰用戶”往往在短暫逾期后就被誤殺,從此只能一黑到底,徹底與金融科技提供的金融服務無緣,“黑名單”產品缺乏更新與退出機制。
 
在不斷變化的市場中,不隨之變化的“黑名單”產品就如同雞肋,只有確保黑名單中的用戶有進有出,實時跟進和了解用戶當下的信貸情況,才能提高黑名單的精準度,降低誤殺率,真正通過金融科技推動普惠金融平穩健康發展。在黑名單更新機制方面,“天機”實行數據T+1更新機制,在數據庫中使用前一天實時更新的用戶數據,精準使用場景,創建適用于不同類型、不同階段的危險名單,并建立“黑名單”用戶長效更新與退出機制,確保不放過一個黑用戶,不誤殺一個好用戶。
 
在行業內,不同黑名單所使用的不同評估策略決定了其風控的準確度和效率。目前,絕大部分黑名單策略并不統一,不同機構對“黑用戶”、“灰用戶”、“白用戶”的劃分標準各不相同,很多黑名單中實際摻雜著“灰用戶”甚至“白用戶”,不僅風控作用不再,還誤傷了有還款能力的好用戶。
 
導致這些現象的原因,是風控機構沒有進行嚴格的用戶審核。作為專業風控服務平臺,“天機”有非常嚴格的審核策略,覆蓋廣、多維度的數據基礎,其中包括逾期催收、網絡行為、設備、貸款、支付、法律訴訟等變量,并在海量真實業務場景演練中評估出最佳方案。
 
以逾期催收變量為例,市場上很大一部分產品盲目擴大數據量,用戶短時間內逾期就會被拉入黑名單,這將一部分有還款意愿的“灰用戶”也納入“黑戶”,精準度必然不盡如人意。“天機”黑名單精準、誤殺率低,覆蓋多期、單期、大額產品“黑用戶”。在審核過程中,為了不誤殺“灰用戶”,只有逾期時間較長、明顯無還款意愿的用戶,才會被“天機”列入黑名單。此外,“天機”還精準使用場景,建立了適用于不同類型、不同階段的危險名單,為機構提供更加專業化、多元化的風控服務。
 
據了解,“天機”團隊擁有數百名智能風控專家,在反欺詐、貸前風控、貸中預警、貸后模型、流量篩選、黑名單、多頭等全流程的風控業務場景上具有豐富的實戰經驗。
 
在金融行業,風險控制是核心與命脈,銀行與金融機構需要建立和加強自己的風控體系,使用便捷、精準、誤殺率低的風控產品,從源頭上杜絕風險事件的發生。
 
目前,天機已經與數千家金融機構達成合作,其風控服務已覆蓋平臺上的絕大多數金融機構,累計貸款查詢36億筆。
 
未來,“天機”將依靠強大的數據融合和風控全流程把控能力,不斷進行海量底層數據挖掘,通過黑名單等多種大數據風控工具,助力銀行與金融機構,打好金融安全持久戰,共同構建和諧金融生態。官方誠信為客戶利益著想
 

 
 
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大红帽与小野狼闯关