贷款数额

摘要： 本文基于2019—2021年中国人民银行上海总部小微企业融资调查多期数据,对疫情前后小微企业的经营和融资状况进行对比分析。2020年,新冠肺炎疫情后,订单减少、国内市场需求下降成为企业的突出困难。随着后期疫情防控形势逐渐好转和稳企业保就业措施实施,企业经营逐渐好转,到2021年第二季度,企业经营恢复到接近疫情前的水平;贷款数额增加、利率降低,缓解了企业融资压力;享受优惠政策补贴的企业逐渐增多。政府、金融机构和企业自身三个方面需协同发力,促进小微企业稳定健康发展。

摘要： 随着房地产行业的快速发展,住房公积金在住房消费中的应用日益普遍。很多学者开始对住房公积金对住房消费及经济影响进行分析,本文也从住房公积金的影响、积极作用、促进经济增长等方面进行了详尽的探讨,以供参考。

摘要： 环环设陷,步步套牢,借钱收取利息只是一个外壳,核心是达到非法占有他人财产的目的,这样的贷款诈骗手段,警方称之为＂套路贷＂。当唯利是图的犯罪分子盯上了疏于防范的大学生,＂套路贷＂的蔓延之势便如野草遇到沃土一样疯狂生长。近日,济南市公安局长清区分局经过一个多月的集中攻坚,成功打掉一个涉嫌诈骗、敲诈勒索、强迫交易、故意伤害、非法拘禁犯罪的＂套路贷＂涉恶团伙。

摘要： 广安区联社始终坚持＂支农、惠农、助小＂三位一体工作思路,主动适应＂三农＂金融需求变化,坚持金融服务与金融教育相结合,不断改进服务与业务创新,近5年来,累计发放涉农资金近100亿元,支持小微企业实体经济发展50亿元,帮助了5万余农户致富增收、200余家企业生产建设,全力助推了县域经济的发展。

摘要： 据报道,河南牧业经济学院的大二学生郑某,通过借用、冒用28名同学的身份证、学生证、家庭住址等信息,分别在诺诺镑客、人人分期、支付宝、趣分期、爱学贷、优分期、闪银等十几家网络小额贷款或信用评估平台,共计贷款58.95万元,因无力偿还于2016年3月跳楼自杀。这起命案揭开了大学生网络贷款现状的冰山一角,呈现出当前大学生网贷的各种问题与制度漏洞。

摘要： 银行在企业遭遇外部冲击、资金链紧张时,仍将抽贷作为防范信贷风险的重要对策。一方面,银行作为市场主体,对主营业务自担风险、自负盈亏,在企业经营困难时,银行基于自身信贷基金安全带额考虑,抽贷是及时止损的一种途径;但另一方面,一家贷款行的抽贷行为可能会引发一系列后续反应,导致各银行对企业的信用贷款挤兑,企业资金链断裂,甚至倒闭。加之很多中小微企业形成了互保圈,其中一个企业被银行抽贷,极易造成'蝴蝶效应',加速互保链上相关企业的恐慌和资金困难。也有部分企业为了解决流动资金短缺难题,进行高成本的民间借贷,陷入恶性循环,加速企业倒闭。在当前经济形势变化、经济下行的压力下,这种信贷风险的扩大无疑会对我国实体经济的发展产生负面影响。银行的支持和企业的活跃对于我国宏观经济发展、城镇化推进有着重要地位,如何处理好银行和企业间的信贷问题非常关键。关于银行抽贷行为,不同立场看法不同,而本文分析认为,在企业遭遇外部冲击时,银行抽贷虽是均衡点但绝非利益最大化的选择。

摘要： 安徽省临泉县位于皖西北平原,面积1839平方公里,耕地面积170万亩,人口232万人,是全国农业大县、畜牧大县。临泉县委、县政府对肉牛养殖业高度重视,从2005年开始鼓励群众发展规模肉牛养殖措施,扶贫、财政支农资金等都向肉牛养殖户倾斜,还通过临泉县农村信用社等金融机构发放小额贷款支持农民发展肉牛养殖,尤其是从2007年实施国家现代农业肉牛产业项目后,

摘要： "政银保"合作农业贷款以其免抵押、免保证金的优势,改变了农户贷款需抵押家庭财产、支付高额担保费用的窘境,切实给农民带去了实惠"政银保"合作农业贷款是广东省佛山市三水区联社与地方政府合作为服务"三农"而进行的探索,以政府财政投入的基金作担保,以保证保险作保障,构建了有效控制和分散风险的体系。该业务的最大亮点是免抵押、免保证金,一改以往农户贷款抵押家庭财产、支付高额成本获得金融担保公司担保的状况,切实给农民带去了实惠。狠抓流程:保障"政银保"贷款顺利发

摘要： 亚麻作为兰西县发展的支柱产业,亚麻产业具有百余年种植、加工的发展历史,目前,全县亚麻加工企业300多家,近10万人参与亚麻产业经济,编织制品生产能力达到3000万套（件）,年销售收入30亿元。但由于经营分散,没有形成集群;生产技术不上档次,产品品质不凸显;小微企业得不到强势的金融支持,受制于市场周期式的动荡冲击亚麻产业一直没有纺出具有市场魅力的＂经济长线＂。

摘要： 本申请公开了一种对象间存款数额关联性的获取方法、装置、电子设备、介质和程序产品，涉及数据分析技术领域。所述方法包括：获取各对象的历史存款数额序列，并根据历史存款数额序列生成历史存款数额矩阵；采用时间序列方法对历史存款数额矩阵中的每列数据进行过滤，得到所述每列数据对应的残差序列，并根据残差序列生成残差序列矩阵；利用所述残差序列矩阵拟合关联性模型，其中，关联性模型用于决定联合分布关于相关性的性质；从所述关联性模型中提取秩相关系数矩阵，根据所述秩相关系数矩阵获取所述各对象间的存款数额关联性。本申请的技术方案可以获取不同对象间存款数额的关联性，继而通过这种关联性分析实现对整个市场存款现金流向的把握。

摘要： 本发明涉及一种收款数额电子分析平台，包括：疲惫度识别设备，设置在付款柜台的上方，用于对收款人的面部特征进行提取和检测，以获得与所述收款人面部特征对应的疲惫度等级；模式切换设备，用于在所述疲惫度等级超过预设疲惫度等级时，发出疲劳检测信号；边界锐化设备，用于基于滤波输出图像的整体锐化等级对所述滤波输出图像进行相应次数的锐化处理，以获得并输出与所述滤波输出图像对应的逐次锐化图像；条形码检测设备，用于对所述逐次锐化图像中的各个条形码进行解析，以获得各个条形码对应的各个货物价格，基于所述各个货物价格计算当前收款数额。通过本发明，能够减少付款柜台的收款误差。

摘要： 本发明提供了一种基于理财产品的归还贷款数据处理方法及装置，应用于金融技术领域，该方法包括：在贷款人利用预设银行卡，购买预设购买金额的预设类型的理财产品后，获得预设银行卡的剩余金额；在每个提前赎回日之前，轮询进行如下步骤：基于所述预设类型的理财产品的折算比率，计算所述预设类型的理财产品的赎回金额；基于所述赎回金额和剩余金额，检查所述预设银行卡是否满足归还贷款条件；在每个提前赎回日，自动赎回所述预设类型的理财产品。本发明可以对归还贷款处理进行充分处理，获得更加符合贷款人需求的归还贷款数据，从而为贷款人提供更多的收益。

摘要： 本发明公开了贷款数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及大数据分析与挖掘技术领域。该方法的一具体实施方式包括：接收用户的贷款请求，获取贷款请求中用户标识，以采集用户的农业资产参数和历史投保参数；调用第一授信额度计算模型，基于用户的农业资产参数计算第一授信额度，以及调用第二授信额度计算模型，基于历史投保参数计算第二授信额度；将第一授信额度和第二授信额度融合，得出用户对应的授信额度，以基于授信额度执行贷款程序。该实施方式能够解决各地农业相关数据单一、数据来源狭窄，导致授信测算数据的可靠性较低的问题。

摘要： 本申请涉及一种贷款数据获取方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取对象的当前操作数据，在自定义参数表中查找所述当前操作数据对应的目标指标，所述自定义参数表用于存储至少一条指标，每条指标包括：指标ID、组件、操作类型以及指示信息，所述指示信息用于指示指标是否有效；若所述目标指标的指示信息指示所述目标指标有效，则根据所述当前操作数据，获取待展示的贷款数据，所述贷款数据包括：实时概览数据、所述对象ID对应的用户画像以及所述对象ID对应的频繁路径。上述方法提供的贷款数据比较全面，利于业务人员对贷款业务做全面深入的分析，从而满足用户差异化和用户多样化带来的贷款业务个性化需求。

摘要： 本发明公开了贷款数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：响应于贷款数据的处理指令，获取对应的贷款标识，查询贷款的基本信息和已还款信息；确定贷款的业务类型，匹配得到对应的逾期计算模型和违约计算模型；计算贷款对应各还款周期内逾期概率的指数分布参数，进而确定贷款在各还款周期内的逾期概率；计算贷款在各还款周期内的违约损失率和违约风险金额；根据贷款在各还款周期内的逾期概率、违约损失率和违约风险金额，确定贷款的损失率，以调整贷款对应的贷款数据。该实施方式能够解决无法准确的进行逾期概率和坏账率的测算，进而导致贷款数据的调整准确率较低的问题。

摘要： 本发明提供了一种银行贷款数据请求方法、装置及电子设备，涉及银行数据处理领域，该银行贷款管理系统包括：前台页面系统和后台管理系统；该方法利用银行贷款管理系统中的前台页面系统和后台管理系统之间分离关系，结合生成的加密令牌来对不同贷款管理业务数据进行请求交互，在提升安全性的同时实现了将银行贷款管理系统的前端与后端进行解耦，增加了银行贷款系统的可维护性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种农作物银行贷款数据风险分析方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：获取农作物的银行贷款数据和市场价格数据；采用遥感技术获取农作物的：种类、种植面积和生长环境信息；从多种长势判断模型中确定与农作物的种类对应的长势判断模型，其中每一种长势判断模型与一种农作物对应，由该种农作物的历史生长环境信息及对应的历史长势数据对卷积神经网络CNN训练得到；将农作物的生长环境信息输入与农作物的种类对应的长势判断模型，输出农作物的长势数据；根据农作物的长势数据、种植面积、银行贷款数据和市场价格数据，对农作物的银行贷款数据进行风险分析，可以及时、准确地对有关农作物的银行贷款风险进行分析。

摘要： 本申请公开了一种贷款数额的预测方法、装置、电子设备、介质和程序产品，涉及数据分析技术领域。所述方法包括：利用各对象的贷款数额历史数据拟合预测模型，其中，所述预测模型用于反映多维数据间的概率相依结构；利用所述拟合好的预测模型产生多维模拟数据，将所述多维模拟数据作为所述各对象未来贷款数额的预测结果；将利用所述拟合好的预测模型产生的多次预测结果进行对比，计算各对象的贷款数额增长率，并根据所述各对象的贷款数额增长率获取所述各对象之间贷款数额的关联性。本申请的技术方案可以实现各对象未来贷款数额的精准预测和不同对象间贷款数额变化的关联性分析。

摘要： 本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种贷款数额的计算方法及终端设备，通过获取当前用户的用户信息，在当前用户的信用评级高于或等于评级阈值时，获取当前用户输入的贷款请求数据以及历史用户信息库，计算当前用户在历史用户信息库中的聚类中心，并基于聚类中心确定当前用户的偿还极限值；若用户偿还极限值大于或等于当前欠款额与贷款请求额之和，则将贷款请求额作为最终贷款数额；若用户偿还极限值小于当前欠款额与贷款请求额之和，则根据当前欠款额、用户偿还极限值、信用评级以及超额放贷系数的对应关系，确定超额放贷系数，并基于当前用户的超额放贷系数，计算当前用户的最终贷款数额，以提高贷款的安全性。