互联网金融遭遇“偷袭式叫停”

央行近期发布的征求意见草案引发广泛关注,该草案旨在限制第三方支付转账及消费金额,并暂停虚拟信用卡及二维码支付服务。若草案实施,将对第三方支付企业造成重大影响,甚至可能导致余额宝等产品失去竞争优势。此举引发了市场剧烈波动及广泛讨论。

  央行的草案已经掀起轩然大波,一旦草案落地,势必影响深远。业内表示,央行征求意见草案稿如果施行,对第三方支付企业是致命性的打击,余额宝将“名存实亡”。连马云都发表了“死也光荣”的悲壮宣言。

  中国周刊特约记者 张萌

  3月14日到15日,在网上搜索“央行”的人数较往日激增了3倍。

  “出狠招、封杀、围剿”、“再出狠招、泼水、追杀、变脸连放狠招”......诸媒体的报道一个比一个惊悚。

  央行做了什么?

  3月13日,央行紧急下发文件,暂停支付宝和腾讯的虚拟信用卡,暂停二维码支付服务。

  3月14日,这一消息被曝光,中信银行股价一度逼近跌停。腾讯遭巨资做空,短短六个交易日累计下跌11%,市值蒸发1323.44亿港元。各种二维码支付概念股、互联网金融概念股纷纷下挫。

  很快,刚刚被暂停业务的第三方机构又迎来了央行监管“第二弹”——央行拟对第三方支付转账、消费金额进行限制。草案规定:个人支付账户转账,单笔不超过1000元,年累计不能超过1万元;个人单笔消费不得超过5000元,月累计不能超过1万元。

  这两则消息像炸弹一样,突然而且重磅。于是,各种吐槽开始。“背后触犯了谁的利益”、“动了谁的奶酪”、“垄断层的一次洗礼”、“央爸央妈救长子银联”等等,各种标题眼花缭乱。

  此次事件中,央行被网民骂了个底朝天。截至3月17日,来自百度的网络公开调查显示:75%的人认同“央行代言垄断利益”这一说法,25%的人认同“央行保障行业秩序”这一说法。79%的人“支持余额宝”,21%的人支持“取缔余额宝”。

  央行暂停二维码支付后,手机淘宝的淘宝扫码付款功能就暂时无法实现,

  其O2O闭环就无法实现。

  监管其实一直存在

  出此狠招,央行的理由是“安全方面的考虑”,“存在一定的支付风险隐患,不利于监管”。

  “监管其实一直存在。”支付宝公关总监陈亮在微博上说,“有人呼吁互联网金融亟待监管,搞得好像一直没有监管一样。余额宝从诞生第一天就得到了监管部门的大力指导和有效监管:诞生至今的264天里,共计得到各种监管43次,平均每6天一次。怎么监管?含文件备案汇报、现场调研、现场检查等多种形式。今年1月至今,央行、银监会、国家审计署等累计来监管了19次。”

  谈到风险,哪里没有风险呢?人类当年发明纸币的时候,用一张张纸币代替真金白银,那风险不比移动支付大?文明就是在一次次的“风险”中才完成革命性的发展。新生事物的风险应该交给市场来消解。经济管理学者刘衡认为:“就像早期上网有大量的病毒,催生了像360这种杀毒软件。市场是竞争的,既然有风险,一定会有专门解决风险的技术出现,市场会自动纠错。”

  中国银行业研究中心主任郭田勇说:“有记者问我,余额宝的风险有多大?我说,在目前市场环境下风险基本为零。余额宝90%以上的资金以协议存款的方式存入银行,尽管当下业界在热议打破信托刚性兑付的问题,但对银行存款的刚性兑付从不存在任何异议。因此,问余额宝的风险有多大,就等于问银行倒闭的概率有多大。”

  在业界看来,央行出狠招似乎还是主要源于“奶酪”问题。

  传统信用卡业务中,刷卡手续费由三方按照7:2:1的方式分成。这三方分别是:发卡行、收单行(主要是银行、银联商务和第三方支付企业)、银联。而使用虚拟信用卡消费时,直接取消了“银联”中间环节,消费者不需要带银行卡,只使用第三方支付系统就可以了。刷卡手续费仅有发卡行和收单行,银联完全被架空。这等于直接拿掉了银联的奶酪。

  余额宝的吸金能力就更不用质疑了。从横空出世到猛增至4000亿元,余额宝仅用了短短8个月。连邻居大妈都知道:“哎,你把暂时用不着的钱都放余额宝里吧!”

  根据中国人民银行发布的报告显示,今年1月人民币存款大幅锐减9402亿元,幅度创近6年同期之最。这样的局面势必会引起传统银行的不安。

  “这几天最有画面感的事件是,仍然停留在刀耕火种年代的中国央行在后面无力地喊:你们跑得太快了,等等我。在没有人回应并且遭到嘲笑之后,掏出手枪,啪……画外音:老子跑不过你,但可以干掉你。” 央视特约财经评论员马光远如此描述。

  互联网金融会“完蛋”吗?

  央行的草案已经掀起轩然大波,一旦草案落地,势必影响深远。业内表示,央行征求意见草案稿如果施行,对第三方支付企业将是致命性的打击,余额宝将“名存实亡”。为此,马云发表了“死也光荣”的悲壮宣言:“如果有一款产品能发挥推动历史的作用,即便它的生命周期再短暂,也必将非常光荣。如果有一天余额宝的利率和银行的存款利率并轨了,即便余额宝的使命真的终止了,它已经发挥了很好的作用。”

  3月17日,阿里巴巴宣布启动在美国的上市事宜,马云称:“以使公司更加透明、国际化,进一步实现阿里巴巴的长期愿景和理想。”

  央行最终将如何处置支付宝类产品,被业界视作中国高层推进金融改革决心的一块试金石。

  但是,公众对互联网金融的前景仍然看好,因为“互联网金融的生命力绝不仅仅体现在‘时髦的二维码、高一点的利率’上面。”就像网友说的:“即使余额宝和银行利率一样了,我也用余额宝!”、“就算银行单次转账额度降低了,我宁可多转账几次。”因为,哪家传统银行能让一个坐月子不出门的产妇轻松交电费,定期自动买彩票?哪家传统银行柜台人员能在客户凌晨一点取钱的时候说:“凌晨好,早点睡觉,美梦会陪伴着你!”

  创新和用户体验,是互联网金融的生命力所在。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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