1. 如何構建商業銀行數據分析能力
構建商業銀行數據分析能力的步驟如下：
1、建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。
2、數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。
3、 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。
4、建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。
數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手:(1)制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。(2)數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。(3)數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。(4)應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。(5)數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。
2. 數據挖掘是什麼樣的工作啊和java編程有關系嗎跪求
兩個工作內容聯系不大，你是學習java的，我就主要介紹數據挖掘吧
數據挖掘是提取數據、建立模型分析數據、得出結果後與需求部門進行溝通的一個職業。
舉個例子：銀行的事業部有很多潛在的貸款申請者，事業部向數據挖掘人員提出需求，希望能夠分析哪些申請者是優質放貸對象？
數據挖掘人員首先要充分理解事業部的需求，其次要從資料庫提取相關數據，提取數據的工作有些時候是由DBA來完成，好了，現在你得到了歷史數據，你的任務就是通過歷史數據來建立模型，分析具備什麼特徵的申請者是有能力還貸、不拖欠的，然後用建立好的模型來預測我們剛剛得到的新的一批申請者。
再具體一點：例如，我們通過歷史數據發現，年齡大於35歲，的男性，已婚，家庭人口大於3，收入在12000元以上的申請者是理想的放貸對象，那麼我們用這個標准來限定新的申請者。
當然我舉的例子，為了淺顯易懂，是非常簡單的示意例子，實際情況要復雜得多，會涉及到個人的貸款歷史、信用評估、自然屬性、社會屬性、資產評估等情況——就是說，數據挖掘人員是要通過資料庫中的海量數據，整理出哪些是有用數據，再用這些有用的數據來分析其它部門的問題，幫助他們解決問題，或者為公司的發展提供數據依據
數據挖掘的上升方向是：數據挖掘——產品層——決策層
java是屬於開發，比如開發軟體、介面、應用程序等，如果一個公司需要開發數據挖掘軟體，那麼則需要數據挖掘知識+java開發能力，只有在這種時候，才需要兩個都具備
但是一般自主開發數據挖掘軟體的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市場有很多現成的軟體，沒必要開發。
如果你想從事數據挖掘，你必須具備：
數據挖掘模型、演算法的數學知識以及一些數據分析軟體（SPSS、SAS、matlab、clementine）
一些資料庫相關的知識（oracle、mySQL）
了解市場、其它部門需求
當然這些都是一點一滴積累起來的，沒必要一蹴而就，特別是對市場、行業的了解以及對公司其它部門的需求的理解非常重要，這決定了你能否從基礎的分析人員上升到產品層、決策層，都是要在實際的工作中積累起來的
至於放棄java什麼的，我覺得真的不是放棄，因為你具備了java的基礎，一定能派上用場，比如技術型產品經理（face book的扎克伯格和騰訊的馬化騰都是技術型產品經理），這種產品經理能夠清晰的把握產品的開發過程，還有市場知識。總結起來就是沒有什麼東西會浪費掉，你學的所有的東西都將在工作中派上用場，只是你遇到的情況不夠多不夠復雜而已
3. 信貸風險控制的方法 消除風險
信貸風險仍是主要風險,因為在以後相當一段時間內,在我國間接融資為主導的金融制度還未發生根本轉變的情況下,存貸款業務依然是我國商業銀行的主要業務,是生存與發展的根本。以下是學習啦小編為大家整理的信貸風險的把控方法，希望你們喜歡。
信貸風險的把控方法
1、貸前調查要充分，核實借款人資金需求，用途，還款來源，落實好擔保，根據資金需求設定合理的借款期限。
2、貸中操作要規范，嚴格按照信貸操作流程不理，不形成無效擔保，不接手有瑕疵的抵押物，盡量要求以本行存單做質押。
3、貸後檢查要及時，貸款發放後嚴格按照要求進行分類，15日內對客戶進行回訪核實其資金使用情況。
4、強化客戶賬戶監管，要求客戶提供有效的資金回籠證明，定期檢查其貨款回籠情況，如有異動須採取措施。
5、側面了解客戶動向，對於已形成客戶群落的客戶，信息收集應當不難，即客戶與客戶之間是同行業或上下游企業或是朋友，互相了解對方情況，可通過他們互相 進行了解。
信貸風險的防範措施
1、加強准入管理。在授信環節，做到科學核定總量、明確區分種類、嚴格遵循許可權;在用信環節，做到深入調查、詳細審查、充分審議、嚴格審批，提出行之有效的限制條件和管理措施;在審查環節，探索建立獨立審查制度、審查合議制度、審查咨詢制度以及審查監理制度。對正常貸款，以加強維護和深度開發為主，持續提供優質高效的服務和信用便利;對關注貸款，密切關注不利因素的變動趨勢，確保擔保的有效性和充足性，抓住客戶資產變現、對外融資、改制重組、經營改善等時機相機退出;對可疑貸款，果斷、依法強制清收。
2、加強預警監控。風險預警是防範信貸風險的一項重要舉措。良好的預警機制，可以前移風險關口，達到早發現、早預警、早處置的效果。要實現「多渠道」預警，創新信貸風險監測預警手段，綜合運用信貸管理系統、專業統計報表以及各類媒體獲取風險信息和數據，構建風險監測預警信息系統，形成「多角度觀察、多方面分析、多渠道傳遞」的工作局面。要實現「零距離」預警，建立和完善科學的監測指標體系，提高監測的真實性、時效性、准確性。
3、加快信貸調整。市場經營條件下常盛不衰的企業不多，有前瞻性地加大信貸退出力度，才能有效防止信貸資產質量惡化。在客戶退出上，要切實實現「三個轉變」：一是由事實風險退出向潛在風險退出轉變。前移風險關口，動態跟蹤各類貸款遷徙變化趨勢，提高對發展趨勢的預見性。二是由被動性退出向主動性退出轉變。統籌規劃，盡早打算，通過催收、核銷、審批控制等手段，主動壓縮規模小、效益低、前景差、風險高的企業貸款余額。三是由戰術性退出向戰略性退出轉變。信貸結構調整不能操之過急，必須掌控好節奏和力度，防止在退出中形成不良。
4、加強貸後管理。貸後管理就是要不斷發現營銷機會和客戶風險預警信號，不斷提出解決問題的方案和對策並付諸行動。要建立貸後管理考核體系，把客戶檢查過程、信息分析過程、預警預報過程、客戶退出過程等納入信貸工作整體考核范疇，針對每個管理環節和要素制定考核標准和依據，促使貸後管理人員經常、自覺、深入地實施貸後管理，讓概念化的管理具體化。要建立差別化的風險監控制度，在密切監測風險變化的同時，做好對邊緣貸款的動態跟蹤和監測，制訂完善的風險監控方案，及時化解潛在風險。
5、培育合規文化。要注重培育客戶經理良好的職業操守，做到始終不越思想道德這條「防護線」，始終不碰規章制度這條「警戒線」，始終不違犯法律這條「高壓線」。要注重建立與合規文化相適應的激勵約束機制，明確傳遞一種信息，即：獎勵那些善於發現風險、揭示風險、規避風險的員工，懲罰那些違反貸款規則、製造貸款風險、不顧貸款風險的員工，切實在內部形成一種「不以效益為由簡化貸款程序，不以發展為由變通規章制度，不以同業競爭為由放寬准入條件」的良好氛圍。
4. 金融需要 hadoop，spark 等這些大數據分析工具嗎使用場景是怎樣的
看看用億信ABI做的相關案例
銀行大數據應用
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款。總的來看銀行大數據應用可以分為四大方面：
1、客戶畫像
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於銀行自身擁有的數據有時候難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，得到的真實情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。包括：
（1）客戶在社交媒體上的行為數據（如光大銀行建立了社交網路信息資料庫）。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理；
（2）客戶在電商網站的交易數據，如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款，用戶只需要憑借過去的信用即可；
（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；
（4）其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據，如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
2、精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括：
（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶採用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；
（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然後用遠程銀行來實施交叉銷售；
（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；
（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
3、風險管理與風險控制
在風險管理和控制方麵包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段
（1）中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如從一個不經常出現的國家為一個特有用戶轉賬或從一個不熟悉的位置進行在線交易）進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪，摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
4、運營優化
（1）市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
（2）產品和服務優化：銀行可以將客戶行為轉化為信息流，並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式。
（3）輿情分析：銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息，並通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題；對於正面信息，可以加以總結並繼續強化。同時，銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。
5. 什麼叫數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：
（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。
（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。
（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。
6. 做資料庫挖掘，必須買數據挖掘軟體嗎如果買的話，哪些比較便宜呢請大家們推薦啊
數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
· 分類 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 預言（Prediction）
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
· 直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
· 間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
。
· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
· 分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
· 估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
· 預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一
類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，
回答問題，可能效果更好。
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決
策樹）
· 數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
· 數據倉庫
· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
· 決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上
，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中
神秘，它不可能是完全正確的。
客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在
美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國
7. 信用卡取錢說持卡人信息不對稱
信息不對稱現象是指交易雙方總有一方只能獲取不完整的信息。信息不對稱現象廣泛存在於市場經濟中，信息不對稱現象降低了交易者信心，提高了交易成本，從而對整個市場產生次品驅逐優質品的破壞作用。
信息不對稱理論在銀行借貸領域的詮釋
銀行借貸中的信息不對稱，是指借款人對其自身的包括風險狀況在內的有關信息的了解肯定比貸款人知道的多，因而影響貸款人做出准確決策。現代信息經濟學認為，信息不對稱的存在，導致了「逆向選擇」和「道德風險」問題。
逆向選擇是指在貸款發放前發生的信息不對稱問題。潛在的不良貸款的風險往往來自於那些積極尋找貸款的人。銀行為了彌補貸款風險與損失，在貸款定價時，常常索取一定的「風險」利率。因此，在一個較高的利率水平下，使得高風險的借款人增加，而低風險的借款人減少，從而增加了總貸款資產的風險度。另外，由於逆向選擇使得貸款成為不良貸款的可能性增大，即便市場上有風險較低的貸款機會，貸款人也可能不發放貸款。
道德風險是在貸款交易發生之後出現的。貸款人發放貸款後，將面對借款人從事那些從貸款人角度看並不期望進行的活動。例如，借款人趨向於將這筆貸款投向高風險、從而高違約率的項目，或者借款人明知財務狀況正在惡化，今後沒有能力償還貸款，卻依然使用尚未用完的貸款額度。
信息不對稱導致借貸成本上升，銀行的資產風險增加，金融市場的運行效率下降。信用卡貸款是一種典型的無擔保的循環信用貸款，發卡銀行與申請人（持卡人）之間、監管機構與經營機構之間都存在著信息不對稱，如何解決好信息不對稱問題關系著信用卡產業發展成敗的大局。
8. 白貓貸靠譜嗎
白貓貸是靠譜的，利率透明。白貓貸是接入中央徵信系統的，一旦逾期，就會有不良的信用信息記錄，影響你的徵信，必須予以注意。但是貸款還是建議從正規平台去貸款。
拓展資料：
白貓貸是依託於大數據等技術手段，實現借貸服務全流程線上完成的金融平台，主要服務於有較大額資金需求的人群。依託數據挖掘和機器學習技術對用戶進行信用評級， 提供申請簡單、放款快捷的借款、分期貸款等。
辦理貸款需要注意的問題：
1、在申請貸款額度的時候一定要適度，充分考慮個人及家庭的財務狀況、理財習慣，通常月還款額度不要超過家裡總收入的50%。
2、要保持良好的信用記錄銀行，一旦信用記錄出現不良，會直接影響到貸款的可操作性，甚至很可能被銀行拒貸。
3、貸款時，要向銀行提供真實的個人信息資料，從一開始就培養良好的誠信意識，切勿提供虛假資料，否則可能被列入銀行的 黑名單 ，將被各家銀行拒之門外;個人信息變更時要及時通知銀行。
4、貸款申請人要有穩定的收入來源，具備還款意願和還款能力。上班族要提供單位工資證明、銀行流水等，開公司的或者個體戶要提供說明經營狀況的資料，提供銀行流水、實物資產（如房產）和金融資產（如銀行存單、國債）等。
5、向銀行貸款要說明貸款用途並提供相關的佐證材料，如購置房產、生產經營周轉、裝修等等。
6、如果是辦理房屋抵押貸款，那房子必須三證齊全銀行 貸款-利 率 網，並且還要還清貸款的尾款。如果是在銀行做過抵押的房子，在尾款未還清的情況下，也可以做房屋的二次抵押。
7、要根據自己的自身情況，選擇適合自己的貸款品種、貸款期限、還款方式等;簽訂合同、協議等時要看清楚條款，知道自己的權利義務，以便維權;妥善保管合同、協議、借據等資料。