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请问小额贷款公司应该用什么财务软件好呢，有没有专门用于金融业的软件，像金蝶这种可以吗？
小额贷款公司 是有软件的。这个早就有了
只是各地都在传 小额贷款公司要入征信 所以软件公司珐肌粹可诔玖达雪惮磨都不太敢开发新产品。市场有风险。
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目前还没有专门针对小额贷款公司的财务软件，因其行业具有一定的特殊性，需要进行软件开发的定珐肌粹可诔玖达雪惮磨制，当然成本是很高的！
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出门在外也不愁博鳌互联网金融论坛激辩风控能力和征信模式
腾讯科技范晓东
[导读]在互联网金融分论坛上，前中国国际金融有限公司总裁朱云来、陆金所董事长计葵生、中国投资公司副总经理谢平、中诚信创始人毛振华等嘉宾就相关热点话题进行了争论。腾讯科技 范晓东 3月26日报道2015博鳌亚洲论坛今日在海南召开，在互联网分论坛上，前中国国际金融有限公司总裁朱云来、陆金所董事长计葵生、中国投资公司副总经理谢平、中诚信创始人毛振华等嘉宾就相关热点话题进行了争论。中国正成为全世界最大的P2P网贷市场，不过在全社会的融资量占比依然很小，据计葵生透露，比例在千分之二左右。论坛的第一次争议话题出现在P2P的风险控制上，朱云来认为，虽然互联网带来金融效率的提升，但金融说到底还是金融，互联网公司低估了借贷风险，如何准确判断用户信用信息、不同信息的甄别会是极大挑战。P2P贷款利率普遍都在10%以上也说明了网贷风险很高。“互联网金融核心管理是如何控制风险。”朱云来表示，目前投资者在尝试互联网金融时需要注意风险，“怕就怕变成一种运动，在大家不是很清楚的情况下一脚踩进去，最后颗粒无收”。对此，计葵生从大数法则和分散投资两方面进行了解释，他表示，大数据的概念在慢慢普及提高完善，网贷用户群在扩大、管理过程中，越来越多有价值的行为判断和分析出现，有助于未来建立有效的数据分析模。其次，计葵生认为，需要从保护投资人利益角度出发，进行分散投资，筛选提供越多的投资标的，甚至引入第三方。互联网的意义就在于建立端对端、分对分模式，避免集中风险。不过，在早上接受专访时，计葵生透露，在“平安普惠金融”计划整合平安直通贷、陆金所的P2P小额信贷、以及平安信保三个版块后，陆金所将在这一背景下转型：未来定位为一个更大的开放式的平台，提供资讯和交易服务。对于双方观点的争议，朱云来会后告诉腾讯网，计葵生所说的是系统积累经验过程，探讨未来更好的方式，自己还需要继续研究互联网金融来决定下一步发展。论坛第二个争议是关于征信体系和模式，中诚信创始人毛振华认为，现在互联网金融最大的一个挑战，是传统金融有一套收集数据、控制风险、计算风险的评分方法和流程，而互联网金融出来之后，数据特别多，就涉及到了怎么来收集数据、整理数据最后怎么使它成为金融系统里的主要依据。毛振华表示，互联网改变了传统征信业态，需要解决数据的收集和隐私授权、互相合作、销售等问题，需要厘清央行定位、数据授权和开放、央行和征信公司关系问题。但在谢平看来，毛振华所说的是征信业的逻辑。他认为，在互联网金融理论体系当中，是假设有很充分的大数据基础，通过搜索引擎和软件，能自动、无成本地找到某一个人、某一个机构在时间序列上的动态信用违约概率。谢平认为，网贷未来是基于大数据基础的，假设人的生活信息和特征80%、90%都数据化了，而且有非常发达的收集分析软件，未来信息收集成本和查询的成本就很低了。
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互联网金融渴望接入央行征信系统
　　接入央行征信系统一直是众多P2P公司梦寐以求的事，如今这件事情似乎看到了曙光。　　在日前举办的中国互联网金融季谈会上，中国人民征信中心研究部总经理李连三表示，P2P解决的正是尚未从传统金融机构享受服务的信用体系“弱势群体”，因而通过央行征信研究机构的介入，推动P2P平台接入征信系统意义重大。“只有整个弱势群体可以有效对话正规金融体系，才能真正做到金融普惠。”
　　对于今年以来处于快速发展却又处于“跑路”等风口浪尖的P2P行业而言，身处其中的P2P企业心急如焚，金信网首席运营官安丹方就是其中的一位。安丹方呼吁，应尽快健全征信管理，开放信息共享平台，促进包括P2P在内的互联网金融业态有效接入现有征信体系，显著降低公众投融资成本，从而促进整体经济发展。　　如果说2013年是互联网金融的“元年”，那么2014年就是互联网金融的“爆发之年”。近一年来，P2P网贷风生水起，上市公司、互联网大鳄、传统银行纷纷布局。相关数据显示，截至今年8月，全国正在运行的网贷平台约1357家，预计年底或增至1800家；8月网贷成交量达225.39亿元，1月至8月的成交量超过1250亿元，预计年底将突破2500亿元。　　与P2P高歌猛进形成鲜明对比的，是征信系统的止步不前。由于国家监管政策尚未落地，像P2P等借贷平台并没有明确的法律定位，央行征信系统数据对P2P的不开放使得该行业风险系数骤增：不进入征信系统、不共享征信信息，就没法制约借款人，直接导致P2P平台的坏账率上升，面临借款人多重负债、拖欠还款和逃废账务等信用风险问题。在记者接触的诸多P2P企业中，基本上都认为，征信体系的不完善已经成为当下制约互联网金融发展的软肋。　　在安丹方看来，没有完善的征信体系，就不会有互联网金融的长足发展。推进P2P接入官方征信系统，鼓励民间机构涉足征信业务，通过信用设计来提高贷款人的违约成本，让失信者寸步难行，才能更好地让P2P行业置于阳光之下，让民间借贷投资双方享受更便捷的金融服务。“P2P网贷本质是金融，其核心问题仍然是信用风险管理。虽然目前金融机构的征信数据主要集中在央行，但是民间征信机构可以作为央行征信系统的有益和必要的补充。”　　不过，相对传统金融机构，作为新兴的民间借贷模式，风险控制显然让监管层格外重视。李连三表示，互联网金融机构必须要具备管控风险、防范欺诈的能力，同时要有一个很好的技术平台，有效防范金融风险。　　而这一点恰恰是诸多P2P企业所面临的难题与现状，由于征信系统的不健全，加之立法滞后、服务不规范等问题，P2P行业鱼龙混杂，跑路、倒闭等负面新闻不断爆出，不仅降低了公众对于P2P信心，也让P2P从业人员忧心不已，因此，致力于发展壮大的规范P2P企业则急切盼望能接入央行征信。　　安丹方表示，金信已经做好一切征信准备，只待央行准入“东风”。
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宜信大数据实时授信平台包含姨搜、知识图谱、授信和反欺诈引擎等模块。平台结合了用户授权数据、第三方数据、互联网海量数据等不同数据源，最大限度地获取 用户信息。授信和反欺诈引擎结合了专家知识和机器学习算法，分析客户的信用状况和欺诈风险，实时估计授信额度、检测欺诈风险。这个平台到底是做什么事情的？通过对各种各样不同的数据员的接入，包括自己的数据。通过对它的接入分析，梳理，挖掘，关联和理解。做了一堆的事情，但是三样最重要的事情是说，第一个分析客户的信用状况。二我们会检查欺诈的风险，我们这个行业欺诈是非常非常重要核心的东西要去做。第三个所有做完这些东西，我还是想做什么？我是想做希望实时能够估计信用额度。这不是我今天站在这个地方纸上谈兵的一个事情，我们上面已经有垂直的，已经在市场上在做。大家都知道宜信有一个非常棒的一个互联网产品叫宜人贷，有不同的模式，其中有一个是极速模式，我们这个平台做的第一件事情，我们支持宜人贷。你要上去去投标。如果非常幸运，可能10分钟就能买标。我能不能做到通过数据让宜人贷一分钟之内可以授信呢我们当时做了这样一件事情，我请来申请贷款的这些人给我一些数据。什么样的数据比如你信用卡的流失数据，比如你在淘宝，天猫京东的购买数据，或者你在运营商的通话记录，加上其他我们已经爬下来的，我们做了搜索引擎，大量的网上的数据，加上宜信自己的数据，还有我们很多生态伙伴第三方的数据。所有的数据加起来，我能够做出来，在实时一分钟其实是几毫秒之内，能够做到给你授信，你给我这些数据，我能说不能贷给你，还是能贷给你两三万，我眼看着向10亿在迈进，我们这是我们做的第一个产品。当然我们也有很多的合作伙伴，不同的方式在做这件事情，后面的原理是类似的，同一个平台在驱动。我们在9月份跟易贝做了战略合作，中国有一大堆在华南华东的外贸电商，不在天猫，不在淘宝卖东西，在易贝卖到外国，到我的网站，这个网站上去，把它的易贝帐户提交给我，绑给我，把分钟之内，你这个帐号值多少钱，还是对不起，你这个帐号没有足够的数据，是不值钱的，请你以后再来。这个产品，是我们做的第一个尝试，拿商家的流水拿来做这个依据。加上我们其他的各种各样不同的数据源来的数据，所有的数据做一个理解，做到现在做了大概几千万的级别。可能很多人会问我说，因为时间关系，没有办法我只能说做一个非常非常简单的展示，传统的金融机构，大家也做模型，做算法很多诸如此类的数据挖掘，传统的数据模型，比如说，他可能会放几十个变量，或者撑死了放几百个变量，我们的方法不一样，我的有几十万个或者更多的变量，传统的模型里头，非常强调说所有的这些特征，要是可以解释的。所以他需要非常非常强的特征。在我的这个模型里头，在我们这个平台的模型里头，对于我来讲，所有的数据，都是信用数据。当中交易数据，流水数据这些数据大家可以想象到，其他很多的数据，比如你的搜搜数据，网上的很多其他点击数据也是特征。如果这些特征被吸收的话，可能非常弱的特征没有关系，最后我能做出不管是信用，还是反欺诈，我后面有一堆模型在这边，我做的手段跟传统机构不一样的。今天我其实是想说的是，今天在座很多人，你们做O2O，你们也会积累数据，大量的各种各样的数据。我站在这个地方是希望跟你说有另外一种新的变现手段，数据变现的手段，你提供金融服务，可以是C端的流量，也可以是B端的流量，我们作为第三方，我的这个平台可以跟你合作，提供一个金融变现这样一个能力。附：宜信大数据金融实践分享纯干货，先赞再下载 参考：
谈不上专业人士，我来回答下你的问题。第一，你所说的大数据软件，不太让人明白。至少在行业里少提到大数据软件这个说法，可以说大数据技术架构，也可能说数据挖掘软件。不过我理解，你提的大数据软件应该是围绕大数据分析与应用的一系列工作与系统吧？第二，你提到的金融数据，这个涉及面很广，就我有限的接触来看就有很多，比如基金公司的销售数据，客户持有份额与交易数据，客户接触数据，客户网站浏览数据等；比如银行涉及到进出帐户的数据，客户基本信息的数据；比如保险公司有客户购买保险的数据等。概括而言，可以分成以下几大类：客户基本属性数据、客户产品购买数据、客户交易行为数据、客户偏好数据……能做什么分析需要看能获取什么数据，如果你能够把行业第三方的数据整合进来，可做的挖掘就多了。例如，如果做为基金公司能够获得用户在网络上的浏览行为数据，你就可以判断用户最近有没有关注相关产品，有没有关注竞争对手的产品。第三，谈谈大数据具体在金融行业的应用领域，据我有限的接触来看，以下领域需要大数据发挥更大更多的作用。1、用户授信：这其实是数据挖掘最早应用的领域之一，国内的数据挖掘最早基本上也是基于授信所需要的分类挖掘算法而发展的。基于大数据对用户信用风险进行判断，是一个重要的方向。特别是目前很多信用评估体系是依赖于国外的评估机构，如果能够基于大数据（看你能获得何种数据）来构建起信用评估机制来，这个会有市场。2、交易风险控制：这个跟用户授信不同。原来的数据挖掘能够实现对用户静态的信用评估，基于大数据的流式处理能力可以实现对用户的动态评估，即交易风险的判断。例如，当你发现同一个帐户在近乎相同的时间在不同的地区进行信用卡交易的时候，这个时候交易风险就产生了。客户的信用卡可能被盗，也可能存在欺诈交易行为。3、提现预测：目前互联网金融的一个很大的特定就是打破了原来流动性和收益率不能兼得的特征。而现在的很多“宝宝”能够两者兼得，除了跟创新有关外，在技术层面如果能够实现大数据对产品的支撑，会做得更高效。具体来说，“宝宝”们需要满足每天用户提现的需求，这就需要储备流动性强的资金，储备少了，会出现挤兑；储备多了，而资金不能得到充分利用，无法产生更多的收益。所以需要构建预测模型，实现对资金需求的有效预算与管理。4、营销监控与评估：这个是容易被忽视的领域，因为是涉及到具体战术的工作。以后大多数人都关注营销效果的最终效果，比如搞了个客户营销产品，看最终转化了多少，但其实有很多环节可能会影响到用户的转化。比如接触情况，比如吸引性，比如消费滞后性等等。这些需要依赖于大数据基于更客户更准确的解答。5、流失预警：如果你能获取的数据可以洞察用户在整个相关产品里的使用行为，你就可以洞察用户潜在的流失风险与去向。例如，你会发现原来较优质的客户最近在一段时间里突然不太活跃了，这可能就会有风险，但是到底是最近比较忙没有交易？还是另有他爱了？这个需要依赖于大数据进行洞察。用户可能这段时间正在关注或已经购买竞争对手的产品，这可以提供更大的营销管理价值。……其实还有很多，就不多说了，没有哪个领域更有分析价值，取决于你所关心的核心问题。第四、关于发展方向：我想一个趋势其实已经行成就是金融行业和第三方行业资源的整合，比如金融和互联网企业 ，金融和大数据拥有者的资源整合等。不论是哪些行业的资源整合，一个不可规避的事实就是对传统金融工具的创新，所以想想现在的金融产品有哪些问题，可能就能找到创新方向。比如宝宝们的收益与流失性兼得其实就是在挑战传统金融两者不可得的不足。至少对普通投资者是这样。另外，创新还会体现在具体的营销层面，比如依赖于各种有效的触点实现的营销，依赖于社交媒体实现的营销创新等。不知道大家最近关注到没有，已经有一些创新在实践了。比如，泰康人寿基于微信实现的求关爱的传播与营销方式，即用户发起求关爱的活动，发到朋友圈，朋友可以送1元关爱，这1元钱实际上是帮发起用户购买的保险产品。具体你到微信里看看吧。先说这么多吧，不足之处还请大家指正并补充。
大数据授信是非常实用的领域。尤其是在未来线下生活服务全面互联网化的趋势下，线下零售与服务的具体交易数据很可能可以被交易平台获得。即知道消费者具体买了什么，也知道商家都卖了什么。从而可以像阿里小贷和线上信用支付一样对现在的线下行为授信。
个人认为：风险控制、精准营销、投资～ 希望更多讨论！！！
感觉金融数据还是要和互联网营销一起考虑、这势必是今后的发展趋势
目前营销上的风险控制基本没有
一般是设定一个分析主题，通过数据分析如SAS等建立初步的数据模型，通过数据锻炼和实际使用的反馈不断调整模型。但是模型大都有一个适用周期，完了又要重新建立模型。另外风险控制最近在银行上的比较多，营销不大清楚。
前面的都是扯淡一个大数据可视化分析的工具，推荐大家使用
根据客户行为数据事件流作风险控制结合地理位置做精准营销历史对账数据查询等~
大数据是一种工具或者叫载体，可以应用在金融的各种领域，类比菜刀可以给不同的人，有不同的用途。当然目前比较成熟的是信息咨询平台，例如万德。比较热门的应用方向计量金融领域，如是市场情绪与价格发现，征信评估，风险控制等
发现了一个很好的金融大数据开放平台（），提供金融大数据，包括行情、基本面、电商数据、宏观行业数据等，目前对开发者大部分数据免费使用一年。
几日，企业征信牌照 才正式放出。 大数据方向很多都在尝试，互联网征信也在做，根据互联网数据建模也在尝试中。但是，还很初级，比如宜信 信和 在这方面技术人员的薪资似乎只是大几千块，可能管理岗位能有十几k的样子。 所以在这方面的尝试，在实际上还是初级阶段。现实情况似乎是，征信、审核、风控主要还是靠人肉
从业至今一直从事于互联网数据分析师这一职业，且较多精力都是致力于游戏行业的数据分析。一直以来经常被人问到：数据分析师到底是干什么的？你们能创造什么价值？刚开始的时候，每当被问到这种问题，一时语顿，还真不知道怎么去解答。但是随之从业时间的沉淀，感觉自己也有那么一丝觉悟。犹如练武之人，练久了，虽还不能打开任督二脉，但是气血确实旺盛了不少。只不过其中的来龙去脉还不能整理清晰道出个明白。今天尝试把其中整理一下思路给大家说说。请看：