信用卡风险

首先。 第一。用卡的风险，及用卡的不良习惯等为原因，说信用卡及其额度高无用，这个不予解释。请用基础的逻辑思维对待它。它不过是工具，出现其他意外情况，都是可以避免的。那我还有个朋友买了160万的奔驰GL450，结果过年的时候被偷了，才用30来天。您说所有人都不能买？万一被偷怎么办？信用卡掉了，有密码；被非法胁迫，有暴力机关；查明确实是刑事案件的，可以向银行证明。 第二。消费与投资。每个人的选择，用途都不同，请不要以偏概全。08年我跟我一个朋友，我200万买了一个商铺，他200来万买了台保时捷；到2年后的2010年商铺已经变成800万，保时捷俨然贬值一半；这些只要他没犯法，个人选择而已。 投资，消费；虽然尊重个人选择，但是，还是有一个相对合理及科学比率。国外一般认为，大额奢侈品为年收入的5%，车为资产的20到40分之一或现金流量的10分之一。但是，又有多少人严格遵守？ 多少比率用于投资，多少比率用于消费。还是科学点，客观点好；先投资，后消费；《穷爸爸富爸爸》说得对，富有，不是看有多少豪宅多少豪车，是看您的财富自由状态。在维持您及全家生活质量与适当的生活水平增长情况下，您的财富若还能增值，您就是富有。 第三。额度高低。对于那些有绝对实力每年纯粹消费100万以上的人士，我暂时不予评价。 但是对于大多数人，大额信用卡不外乎以下几种用途： 1。合法“套现”投资；中小企业资金周转，进货等

　　信用卡智能还款系统App开发，找韦经理:176微6656电9803，信用卡智能还款系统平台开发、信用卡智能还款系统软件开发、信用卡智能还款系统模式开发公司。 　　信用卡智能还款是一款利用账单金额的5%资金去全款把自己的账单还清的APP软件。 　　要说信用卡智能还款的前景，就不得不说中国的信用卡现状。根据国家权威数据发布的报告我们得知，中国目前的信用卡发卡数量达到了8亿张，而且随着我国城镇化进程的加快以及消费升级的推进，信用卡具有广阔的市场，信用卡总量及信贷规模有望持续较快增长。我国人均信用卡持卡量仅0.39张，远低于同期美国2.9张的人均持有量。由此可知，中国的人均信用卡数量肯定还会迅猛增加，信用卡持有总量也会大大增加，可能很快就会达到十亿张。由此可见专门服务于信用卡的智能还款业务潜力非常大，前景很好。 　　智能还款APP可以同时绑定数十张信用卡统一管理，避免了因自己记不住还款日而产生逾期，而且里面的智能还款功能还能只用5%的账单金额就能全款还清账单，极大了缓解了自己的资金压力。而且智能还款APP还能自己设定消费商户，不仅仅能美化信用卡账单，还能方便自己快速提升信用卡额度。有了这个app，只带着手机就能全部解决了，非常方便轻松。 　　一、信用卡智能还款APP原理是什么呢？ 　　上面讲的是普通的、传统的代还模式，现在新型的代还，是循环还款。我们已经知道，还进去再刷出来，就算还款

信用卡是最常见金融信贷产品，初衷是为了解决用户提前消费和便捷支付的需求。发卡机构根据申请人的信用资质授予其可以使用的信用额度，申请人可以在多个消费场景使用信用卡额度进行便捷的信用支付，而已经使用的额度可以在还款之后重新恢复、再循环使用于更多的消费支付场景。 套现养卡，信用卡常见的违规操作 由于信用卡刚出现的时候，并不是所有消费场景都支持刷卡支付，很多场所只接受现金支付，为扩大使用场景、提升用户体验，很多信用卡产品在信用支付的基础上也为用户开通现金取现的服务。通常信用卡的取现额度通常不超过信用额度的30%，透支取现的部分没有免息期、其对应的手续费和利息也比刷卡消费高，借贷成本高、只适用于短期应急的情形。 相对于额度小规矩多的信用卡取现，信用卡套现最吸引欺诈用户。利用不法商户或刷卡设备制造虚假刷卡消费交易，以少量的手续费把信用额度全部转化为个人的现金。而套现的方式有“他人消费刷自己的卡”，与商家或某些“贷款公司”、“中介公司”合作套现，或者是利用一些网站或公司的服务等套现。除了信用卡套现，还有欺诈用户进行“以卡养卡”。通过消费或者套现等方式使用一部分信用卡的额度，然后在账单日之后消费（提现）剩余额度，将消费来的钱进行还款，反复操作即可实现完成账单的还款。而且多次消费的金额会出现在下一个账单日上，这样配合套现就可以实现无期限的贷款，每月只需要支付部分手续费即可。当然

传统个人征信的分析维度包括： 1 ）个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、 工作状况等； 2） 信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据； 3）公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据； 4） 个人信用报告查询记录。 如今随着 大数据 时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易数据、社交类数据（强社交关系如何转化为信用资产）、网络行为数据等， 来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户。 （一） 侧重电商： 芝麻信用 以芝麻信用所构建的信用体系来看，芝麻信用分根据当前采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信用评分，分值范围是 350 到 950，分值越高代表信用水平越好，较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。 芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息，其中来自淘宝、支付宝等“阿里系”的数据占 30-40%。 1） 信用历史： 过往信用账户还款记录及信用账户历史。目前这一块内容大多来自支付宝，特别是支付宝转账和用支付宝还信用卡的历史。 2） 行为偏好： 在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。比如一个人每天打游戏 10 小时，那么就会被认为是无所事事；如果一个人经常买纸尿裤，那这个人便被认为已为人父母，相对更有责任心。 3） 履约能力：