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广发的风控牛b死了
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金卡, 经验值 3095, 距离下一级还需 404 经验值
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美国加州刷3.75美元就冻结卡片了，呵呵
顶贴超20楼分享详细经过
阿贱5K-26k-35k
阿废20K-26k-34k-45k-59k
阿侬10-15 -25-35-50-75k-95k-130k
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这不是自讨没趣吗
单行10w~20w；多了少了都不要。目标多行，多多益善。
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来看看咯，是咋回事？
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真消费还是假的？国内一笔，当天国外一笔就太假了
浦发ae白 90k
广发臻尚白 86k
招商yong 60k
中信返利卡 32.5k
交通金凤 28k
中行精英白 15K
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求解释&&很期待
招商4.2w 平安9.5w 兴业6.5w 广发8w 浦发ae白6.5w
华姐5w 农行2w 中信5.7w 工商2w 建设2.5w 民生 2.8w 光大 3w
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我就想知道楼主刷的什么，加州牛肉面么？
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牛逼哄哄的哦
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我是来围观经过的
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国外刷卡消费为什么还挨风控？
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是在美国刷的吗？
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看到有很多人降了
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围观的等结果
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楼主快快说来···
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估计楼主用的所谓外币手刷。。。
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估计楼主用的所谓外币手刷。。。
你想多了字不够
阿贱5K-26k-35k
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阿侬10-15 -25-35-50-75k-95k-130k
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什么情况？？楼主
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如果是真实，比较好奇，不然。。。呵呵
招42k中信14k废行14W华姐5W平安39K
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广发的卡用着蛋疼，我8万的卡用了不到一个月给我冻结了
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说来看看，楼主
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肯定不是在美国刷卡
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大家知道，随行付作为一个专注于支付和金融服务的创业平台，除了自身强大的企业实力之外，最重要的是什么？想知道吗？先在心里默念三句随行付666然后点击下方空白处，开！我知道你肯定看过这张图很多次了，为啥我又拿出来秀一秀呢？肯定是有干货分享啊，不然吊人胃口要挨打的。下面就给各位盟友和客户介绍下，我们随行付的这张支付牌照多么的牛逼我知道你肯定看过这张图很多次了，为啥我又拿出来秀一秀呢？肯定是有干货分享啊，不然吊人胃口要挨打的。下面就给各位盟友和客户介绍下，我们随行付的这张支付牌照多么的牛逼。一直以来，企业持有的金融牌照数量已然与实力划上了等号。随着近年来互联网金融的发展，行业内也涌现出一批实力雄厚的企业，在混业经营的趋势面前，他们对于金融牌照的“野心”也伴随着实力的增长日益强烈。从另一个方面来说，随着监管的逐渐严格，这些依托互联网开展金融业务的企业正在面临着违规成本越来越高的情况，这也让企业对于可以持牌合规经营的愿望更为强烈。在我国需要审批的金融牌照主要包括银行、保险、信托、券商、金融租赁、期货、基金、基金子公司、基金销售、第三方支付牌照、小额贷款、典当12种。其中互联网金融企业对于哪种牌照的需求最为迫切？哪种牌照含金量最足，价格最高？在众多金融牌照当中，开展互联网金融业务可能会涉及到的金融牌照大致都有哪些？分别有什么样的申请条件些？分别有什么样的申请条件？牌照1民营银行牌照审批机关：中国银监会申请条件：1、资本标准，明确为自有民营资金2、是股东标准，明确资本所有者应具有良好个人声望；没有关联交易的组织构造和不良记录3、银行标准，有设计良好的股权结构和公司治理结构、风控体系、信息科技架构等；4、机制标准，明确为五有，包括有承担剩余风险的制度安排、有办好银行资质条件和抗风险能力、有差异化的市场定位和特定战略等。《关于促进民营银行发展的指导意见》对于投资入股银行业金融机构的民营企业还做出了具体要求。如，最近3个会计年度连续盈利，年终分配后净资产达到总资产30以上，权益性投资余额不超过净资产50等。首批民营银行共5家，分别为浙江网商银行、深圳前海微众银行、上海华瑞银行、温州民商银行、天津金城银行。曹宇表示，目前已经没有数目限制，将按照国家政策成熟一家批准一家，不久将会有新一批民营银行进入批设阶段。之后重庆富民银行成为第6家获得民营银行牌照的机构。牌照2第三方支付牌照这个是不是很眼熟？审批机关：中国人民银行1、申请人拟在全国范围内从事支付业务的，其注册资本最低限额为1亿元人民币;拟在省(**、直辖市)范围内从事支付业务的，其注册资本最低限额为3千万元人民币。2、在中华人民共和国境内依法设立的有限责任公司或股份有限公司，且为非金融机构法人；3、有符合本办法规定的出资人；4、有5名以上熟悉支付业务的高级管理人员;5、有符合要求的反洗钱措施;6、有符合要求的支付业务设施;7、有健全的组织机构、内部控制制度和风险管理措施;8、有符合要求的营业场所和安全保障措施;9、申请人及其高级管理人员最近3年内未因利用支付业务实施违法犯罪活动或为违法犯罪活动办理支付业务等受过处罚。在央行发布的《非银行支付机构风险专项整治工作实施方案》明确表示，一般不再受理新机构设立申请，对于存在较大风险隐患的已获牌机构，不予续展。从2011年至今，央行共发放了8批270余张支付牌照，目前由于多家牌照被监管机构注销，以及多家支付公司合并，目前仅存255张，目前正在进行第四批支付牌照的续展工作。牌照3消费金融牌照审批机关：银监会非金融企业作为消费金融公司主要出资人，应当具备下列条件：1、最近1年营业收入不低于300亿元人民币或等值的可自由兑换货币（合并会计报表口径）；2、最近1年年末净资产不低于资产总额的30（合并会计报表口径）；3、财务状况良好，最近2个会计年度连续盈利（合并会计报表口径）；4、信誉良好，最近2年内无重大违法违规经营记录；5、入股资金来源真实合法，不得以借贷资金入股，不得以他人委托资金入股；6、承诺5年内不转让所持有的消费金融公司股权（银行业监督管理机构依法责令转让的除外），并在拟设公司章程中载明；7、规定的其他审慎性条件。牌照4互联网保险牌照审批机关：保监会1、具有支持互联网保险业务运营的信息管理系统，实现与保险机构核心业务系统的无缝实时对接，并确保与保险机构内部其他应用系统的有效隔离，避免信息安全风险在保险机构内外部传递与蔓延。2、具有完善的防火墙、入侵检测、数据加密以及灾难恢复等互联网信息安全管理体系；3、具有互联网行业主管部门颁发的许可证或者在互联网行业主管部门完成网站备案，且网站接入地在中华人民共和国境内；4、具有专门的互联网保险业务管理部门，并配备相应的专业人员；5、具有健全的互联网保险业务管理制度和操作规程；6、互联网保险业务销售人员应符合保监会有关规定；7、中国保监会规定的其他条件。目前，获得互联网保险牌照的企业共有4家，分别是众安在线财产保险股份有限公司、泰康在线财产保险股份有限公司、安心财产保险有限责任公司、易安财产保险股份有限公司。经营范围主要包括货运险、信用保证保险、意外险、健康险、家财险、企财险等。牌照5互联网基金及销售牌照审批机构：证监会由基金销售机构自营平台进行互联网基金销售商业银行、证券公司、期货公司、保险机构、证券投资咨询机构、独立基金销售机构以及中国证监会认定的其他具有注册基金销售业务资格的机构，且同时具备电信主管部门履网站许可（或备案手续），符合监管规定的可以从事互联网基金销售。由基金销售机构通过第三方电子商务平台代销1、基金销售机构的基金销售业务牌照；2、第三方电子商务平台与基金销售机构在证监会的备案。由第三方电子商务平台自销基金1、第三方电子商务平台的电信主管部门网站许可证（或备案手续）；2、第三方电子商务平台自身的基金销售业务牌照。牌照6互联网信托牌照审批机构：银监会按照《互金意见》和**的相关规定，互联网信托只能由信托公司进行。意见指出信托公司通过互联网开展业务的，要严格遵循监管规定，加强风险管理，确保交易合法合规，保守客户信息，遵守合格投资者规定，审慎甄别客户身份和评估客户风险承受能力，不能将产品销售给予风险承受能力不相匹配的客户。目前，**尚未出台互联网信托业务的监管细则。目前我国发放牌照的信托公司共计68家。牌照7互联网小额贷款牌照审批机关：省级政府主管部门（金融办或相关机构）小额贷款与网络结合，体现在能否突破“属地管理”，实现跨区域经营，鉴于目前小额贷款公司牌照仍由各省政府金融办核发。1、互联网企业自行申理小贷牌照。大型互联网企业如阿里、京东、唯品会、百度等已经取得面向全国经营的小额贷款许可。但目前仅广东、上海、北京等地金融办可以办理，申理条件较高、成本较大。2、互联网企业与已取得小贷牌照的公司合作，或采用在**（或省级金融办）进行备案的形式监管。3、已取得小贷牌照且符合相关监管条件的公司自营网络平台，并取得监管部门的许可或备案。后两种方式下互联网企业和小贷公司应具备何种条件、以何种模式达成《互金意见》中前者对后者的“控制”，尚待监管部门出台相应细则。牌照8股权众筹牌照审批机关：证监会目前股权众筹牌照是以“试点”的方式取得，已经拥有公募股权众筹试点资格的平台有：京东金融的“东家”、平安集团旗下的深圳前海普惠众筹交易股份有限公司，以及蚂蚁金服的蚂蚁达客（上海）股权众筹服务有限公司。牌照9互联网证券牌照1、券商与互联网公司联手，实现用户导流，助力线上经纪业务的展开。这其中就包括最早携手腾讯进行网上开户的国金证券、牵手网易的华泰证券等。2、自主研发网上平台，这种方式多以大型国有券商为主。大型券商更加注重品牌形象的话语权，因此相比于牵手互联网企业，他们更愿意推出自有的互联网业务品牌和电子商城，如中金公司的“中金金网”等。3、还有一种，就是券商被互联网公司纳入麾下，成为互联网公司的金融排头兵。这种模式最具代表性的，就是大智慧收购湘财证券，成功实现行业转型。自去年四月以来，已有55家券商获得了互联网证券业务资格，大约占券商总数的一半；上市的券商中，除光大证券、东北证券以外，都已获得互联网业务资格。牌照10个人征信牌照1、
主要股东信誉良好，最近3年无重大违法违规记录2、
注册资本不少于人民币5000万元3、
有符合国务院征信业监督管理部门规定的保障信息安全的设施、设备和制度、措施4、
拟任董事、监事和高级管理人员符合本条例第八条规定的任职条件5、
国务院征信业监督管理部门规定的其他审慎性条件中国人民银行在《关于做好个人征信业务准备工作的通知》中，公布了首批获得个人征信牌照的8家机构名单，分别为：腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道征信有限公司。随后，在央行等十部委发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中明确提出，允许有条件的从业机构依法申请征信业务许可。
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45号听起来很高大上的金融科技 我认为根本就是个伪命题！听起来很高大上的金融科技 我认为根本就是个伪命题！创业家百家号不知道从什么时候开始，金融科技这个词突然就在国内火了起来。不管是现金贷公司、消费金融公司还是第三方服务商，纷纷将自己叫做“金融科技公司”。似乎贴上了这四个字，融资金额就能翻几番。这个听起来很高大上的词其实是个舶来语——“FinTech”，也就是Finance(金融)和Technology(科技)的结合。维基百科对其的释义为它是由一群通过科技，让金融服务更高效的企业，构成的一个经济产业。蓝领、灰领人群征信缺失引发“大数据”热潮 金融科技这个词虽然出生地不是中国，但确实是在国内被发扬光大的。不管是初创公司还是BAT这样的巨头，都对这个词一见倾心。阿里巴巴甚至自己创造出了TechFin(科技金融)这个倒装的新词来自我标榜。听起来很高大上的金融科技到底是个什么鬼呢?我浏览了几家自称为“金融科技公司”的网站，收集了他们的公司简介，可以从中看到一点门道。虽然几家公司用词天花乱坠，但是可以看到金融科技在消费金融领域的核心就是“大数据风控”。而大数据风控在国内受到追捧本质是由于国内大量人群征信数据的缺失。为了避免与银行等传统金融机构正面硬怼，大量互联网金融公司基本都选择了蓝领、学生、农民这样传统金融机构没服务到的客群。随之而来的问题就是这部分客群基本都没有人行的征信报告，征信数据非常稀薄。在缺乏强相关变量的情况下，金融机构只能通过电商数据、社交数据、行为数据等等一些弱相关变量来对这部分人群进行信用评估。而对于拥有人行征信报告的人群来讲，传统金融机构已经能够对其信用进行很好的评估，其结果也远比利用弱相关变量的大数据风控来得精准。所以大数据风控其实是金融机构在国内征信体系不健全的背景下，客群不断下沉的无奈之举。用技术就能做好风控?扯淡 消费金融的风控主要防范两个方面的风险，信用风险和欺诈风险。而风险管理包括风险识别、风险分析、风险监控、风险应对四个模块。信用风险主要指客户的还款意愿和还款能力，也就是客户想不想还钱、还不还得起钱。而欺诈风险的情况则更为复杂，包括身份冒用、黑产攻击、个人套现、团体骗贷、庞氏骗局等等多种情况。曾担任百度金融CRO的王劲讲过，在美国欺诈跟信用风险相比，基本上是1：5的概念，但是在中国完全反过来了。欺诈可以说是中国特色主义的风控问题了。除此之外，国内的消费金融行业特别是现金贷行业还面临着多头借贷的问题。这个用户可能暂时还得起从你这里借的1000块钱，但他在不断的撸口子，已经背负了十几万的债务，实际上是还不起钱的。那么科技到底在风控里起了什么作用呢?我们就拿最火的机器学习和人脸识别来举例吧。[Office1]机器学习work的使用前提：数据需要足够多，足够厚在传统的信用卡申请流程中，银行会根据用户收入稳定性和偿债能力审核打分，最常见的用于信用评分的模型就是逻辑回归。但前文也说到，在强相关变量缺失的情况下，互金机构不得不引入大量的弱相关变量来对用户打分。在数据量过多的情况下，基于机器学习的模型优势就凸显出来了。相比传统模型只能通过若干个变量进行建模，机器学习模型可以引入成千上万的变量。但从原理上来讲，机器学习和传统的逻辑回归模型并无本质区别。像BAT这样数据量足够大数据足够厚的公司，用机器学习来做模型才是靠谱的。而本身连数据都少的可怜、尚且处在需要外部数据支持的创业小公司，又谈何机器学习模型呢?而且虽然在变量过多的情况下，机器学习模型在一些指标上的表现可能比传统风控模型更好，迭代速度更快，但同时也存在它的弊端。比如在稳定性、可解释性上机器学习都不如传统的风控模型。人脸识别：只能解决单点效率问题另一项大热的人脸识别技术则一般应用于贷前反欺诈验真环节，通过人脸识别能够快速有效的判断用户是否为本人。这种工作其实人工也可以做，相信看过最强大脑的都记得那群比百度人工智能识别人脸还要精准快速的“天才”们。而机器的优势就在于效率。但是风险管理面临的问题是非常复杂而多样的。就拿身份欺诈来讲，不少办分期甚至是现金贷的用户是被中介骗来的，因此他的身份信息都是真的，但借款意愿是假的。这种情况下人脸识别显然就没什么用了。[Office2]所以人脸识别只能解决“单点效率”问题，在这一个环节上降本增效。这也是绝大多数科技手段的问题。这些科技手段有用吗?当然有用。在风控的某些环节中，技术手段无疑可以有效地降低成本提升效率。但想依靠技术手段就做好风控那是不可能的。就算抛开大数据的相关性和稳定性来说，它也只是一个风险评估而已，只是风险管理的一小块。而做好消费金融风控需要全面的风险管理体系，技术能做到的只是解决其中某个环节的效率问题。现金贷转型技术输出?收智商税 去年年底，针对现金贷的监管政策在行业里引起了轩然大波。大批现金贷公司做不下去了，就开始转型做技术输出，摇身一变也成了金融科技公司，还打出了“消费金融一站式解决方案”这样的广告语。事实上，这些公司都是收智商税的。他们基本就是贩卖两种东西——系统和风控技术，但这两种东西其实都没什么价值可言。已经失效的系统 先来说说系统，之前在现金贷最火的时候卖现金贷系统的也发了一笔财。现金贷的系统是专门为线上现金贷开发的，而且本身并没有什么核心竞争力，你能开发我也能开发，买系统只是为了省时省力。现在政策下来了，没人敢再做线上小额现金贷了，这套系统自然也没什么用了。毫无价值的风控 而绝大多数的现金贷公司更想要转型做风控技术输出，这就更加扯淡了。[Office4]首先现金贷这个业务本身就不太需要风控。在利率高达200%的情况下，你的坏账降低五个点或是十个点对盈利几乎没有什么实质影响。而且现金贷所针对的人群可以说是质量非常差的一批客群，你想想谁会在网上以那么高的利率借几百块钱呢?绝大多数借现金贷的人并非用于应急，而是用来消费甚至是以贷养贷。在政策下来之前，现金贷的获客成本就在不断上涨。你好不容易用一两百块钱得到了一个客户，他却不符合你的风控规则，你放款还是不放呢?答案自然是咬着牙放。因此绝大多数现金贷公司的风控都形同虚设。而现在他们转行技术输出，其实就是卖上文提到的机器学习风控模型。但问题在于机器学习模型本身就是通过过去的统计样本来对未来做出预测。因此只有在样本量非常大的情况下，模型才有用。也就是说除了几家已经拥有大量用户的头部现金贷玩家外，刚入场的小玩家用模型的效果可能还不如随机放。其次，风控模型并不是通用的。现金贷的风控是针对网上那批质量较差的客群，模型可能存在过拟合问题，在其他场景之下面对完全不一样的客群就失效了。事实上，没有什么风控模型能够一招鲜吃遍天下，在不同场景之下消费金融业务面临着完全不同的风险。例如在线下3C场景之下，公司面临的最大风险是欺诈风险，中介套现的现象非常严重。这条套现产业链甚至和消费返利结合发展成了庞氏骗局。线下手机门店、分期业务员和套现中介勾结，利用“0元购手机”等虚假活动吸引不知情的消费者来办理分期业务，之后每个月给消费者返利来还款。之前就有新闻爆出河南驻马店400多位消费者都陷入了这样的骗局，捷信、佰仟等知名的3c分期公司也都未能幸免。在这种欺诈里，消费者的身份资料都是真实的，人也是白户，甚至前期的还款表现也都非常好。只有在返利平台崩掉时，坏账才会大规模爆发。显然，如果把现金贷的风控模型用于3c分期业务，靠它来识别欺诈是根本不可能的。现金贷业务本身面临的最大风险是系统性风险，这和某一家现金贷平台风控做得好不好没有关系。爱借线上小额现金贷的就是戒赌吧那几千万老哥，过多的现金贷公司入场让压在这批人身上的杠杆越来越高。最后崩盘时，没有哪家现金贷公司能够独善其身。说到底，风险管理是一个系统的工程。无论是机器学习模型、还是人脸识别技术都只是一个工具而已，如何使用这些工具才是关键。不同场景之下，风控面临着各式各样细致而特殊的问题。就拿线下3c分期来举例，现在有一批专门的“养卡人”，他们去线下分期买手机只是为了获得后续的二次现金贷。因此他们办理3c业务之后还款也很良好，但拿到大额现金贷后立马就停止还款了。面对这种情况，客户的信息资料都是真实的，甚至还款表现也非常好。而风控就要从多个维度来进行防范了，例如在审核时检测这批客户是否相互勾结[Office5]，在贷后对客户进行持续的监控。一般来讲，“养卡人”的贷后表现较常规用户会出现一些异常，比如从同一家门店来的几个客户都从不查账单，贷款完成后都集中在一个地方，有的甚至是异地，用同一个账户代还款，这就很有可能发生了养卡的现象。因此风控其实是个细致活儿，科技手段只能在风控的某个节点上发挥作用，远不能成为整个消费金融业务风控流程的解决方案。金融科技是金融业务管理不缺位情况下的“奢侈品” “金融科技”这个词本身是没什么问题的，但是行业对科技的盲目追捧却是在舍本逐末。无论多么牛逼的技术手段，都是依附于你的业务本身的。大量草根玩家连业务逻辑都还存在巨大的漏洞，就别再妄谈什么科技手段了。想做好消费金融风控，首先要做好场景的把控，确保消费场景的真实和客户消费意愿的真实。通过真实的消费场景获得的客户是“好人”的概率要大得多，本身就能够尽可能地规避风险。其次，公司需要根据业务流程搭建一套完备的审核流。现在互金行业的审核系统，先不谈技术，连完备都没能达到，大量职能都还处在缺位的状态之下。一套完备的风控审核机制，不是简单地通过模型来判别这个客户能不能贷，而是有多个控制点，包括业务流程的精准控制，是一个多层次的防控系统。从效果上：数据的作用&技术的作用获客重要性&风控本身所以可以解释：1、 BAT(JM)牛逼，甚至比银行牛逼，因为他们有数据。对他们来说谈科技已经是水到渠成的事情了。他们的战略优先级1级重要性是接着铺基础建设，拓展数据采集。2级重要性是基于大数据的技术升级、挖掘升级，认知升级。环环相扣，没有第一层去学第二层，无异于邯郸学步。2、Payday loan牛逼，因为这种牛逼的盈利获客方式，强大到不需要风控。3、 以征信名义做大数据的公司最牛逼，数据是一切变现的价值源泉。(监管问题以后深度说)本文来自网贷之家，创业家系授权发布，略经编辑修改，版权归作者所有，内容仅代表作者独立观点。 本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。创业家百家号最近更新：简介:创业家传媒官方账号，为创业者的提供资讯作者最新文章相关文章