今天给各位分享银行贷款案例的知识，其中也会对诈骗银行贷款案例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
通过数据在银行贷款成功的废铜等回收加工企业案例有哪些？
一、再生资源企业融资难点：再生资源回收业务源头多为自然人，无法获取进项开具发票，成本列支凭证的真实性及合规性难保障；再生资源行业普遍存在经营操作不规范、信息化程度低等问题，企业业务数据链条不透明、不完整，金融机构监管无抓手，企业难以获得银行等金融机构的融资授信。
二、再生资源行业利用数据资产授信贷款首个案例：
物易云通再生资源业务线完成首笔金融放款，废铜加工企业桦昌电工成功获得汉口银行融资授信3000万，并获得首次放款600万元，这是再生资源行业通过数据形成资产做授信及风控管理的第一笔放款，也是再生资源企业通过规范经营获得数据融资的里程碑式突破。
三、数据资产授信贷款原理：
物易云通创新推出物联网+再生资源产融供应链综合解决方案，通过绿资源平台，以”互联网+物流+再生资源〞形式，实现再生资源产业的数据化、场景化、透明化、追溯化，同时，企业按照绿资源平台规范经营操作，统一利用物联网技术及设备抓取信息数据，实现数据的动态管理，这些经营信息具备可验证、可审计、可追溯、不可篡改等特性。
在企业授权的前提下，物易云通通过平台将企业经营数据模型加密共享给银行与监管机构，一方面，银行将企业规范经营获得的数据做出行为画像，并作为授信决策和放款的依据；一方面，从合规经营、安全生产、环境保护、科技创新等方面为监管部门提供价值信息与政策抓手，助力企业获得政策支持；同时，通过数字化转型，降低了企业生产成本，提升了企业经营效率。目前，物易云通已经实现了再生加工行业内共50余家废铜、废钢、废铝等加工企业的数字化覆盖。
项目2 Thera Bank银行贷款案例
一、案例背景
Thera Bank是一家拥有不断增长客户群的银行。这银行中大多数客户的存款规模都是不一样的。由于贷款业务的客户数量很少，所以银行希望有效地将存款用户转化为贷款用户以此扩大贷款业务量的基础，以带来更多的贷款业务，并在此过程中，通过贷款利息赚取更多。
因此，该银行去年为存款用户但未办理个人贷款业务的客户开展了一项推广活动来 促使其办理个人贷款业务 ，有部分客户通过此活动已经办理了相关服务。这时的零售营销部门希望 制定更好的策略去定位营销 ，以最小的预算提高成功率。该部门希望识别出更有可能购买贷款的潜在客户，提高转化的成功率，降低营销的费用。
二、数据理解
本数据集总计5000行，14列数据，对应字段理解如下：
总体来说，该数据集主要由Personal Loan贷款结果以及一系列用户的身份资产信息等构成
三、数据观察及清洗
本文数据清洗流程上仍然分为初步观察和清洗两步，数据观察主要通过以下几步：
针对异常数据类型及数据问题进行修正，修正后重新进行描述性统计，观察数据总体特征
整体思路：
1 此次活动效果如何？促成了多少人进行贷款？
2 什么样的人更倾向于进行贷款
活动效果即使 是否达成该目标 ，本案例中的目标是进行贷款，因此只需要统计Personal Loan 中贷款和没有贷款的人数即可
通过此次活动，5000名客户中有 480名客户 开通了贷款业务，占比约10%左右，且该活动仅针对未办理贷款的用户开展，总体来说，业务提升了10%以上，效果已经相当不错
要分析贷款用户的潜在影响因素，就是要将是否贷款Personal Loan这一字段与其他字段求出 相关性 （corr（）函数），找出相关系数最大的值并展示
在此基础上进一步划分画板，将各列与personal loan（是否贷款）相关系数进行可视化展示，得到如下结果
从图中可以发现：
1.影响贷款的强相关变量有：收入、每月信用卡消费额、是否有存款账户
2.影响贷款的弱相关变量有：教育程度、房屋抵押价值、家庭人数
3.其余因素如邮编、是否有网银、信用卡、证券账户均对贷款无太大影响
4.年龄和工作年限尽管也无显著影响，但由于其为连续性变量，不排除某一区间内人群对贷款需求较大，后续需进一步分析
在上一步的基础上将影响贷款的变量进一步分析，根据变量性质分开处理
将本案例中的变量分为定性与定量，分别探究其与是否贷款的影响，本案例中的定向变量主要有是否存在银行存款账户、教育程度、家庭人数等
由结果知，开通了存款账户的用户申请贷款的可能性相较于未开通存款账户的用户整整差了六倍，因此想办法让客户开通存款账户未尝不是提高贷款率的手段之一
随着学历升高，申请贷款的比例增加，说明 高学历用户更倾向于成为贷款用户 ，侧面反映出学历越高，越能接受超前消费的消费观，越容易成为贷款的潜在用户
家庭人数3-4的客户相对于1-2的客户申请贷款可能性更高，侧面反映出随着家庭成员增加，经济压力逐渐加大，贷款的潜在需求增加，更倾向于使用该业务
本案例中主要对定量变量中的年领、收入、信用卡还款额和房屋抵押贷款与是否开通贷款的关系进行探究，由于是定量变量，区间为连续区间，相对于定性变量，为便于了解数据全貌，此类变量应针对不同区间分别统计
综合来看，贷款用户和非贷款用户年龄差距不大,从具体年龄层来看，32.0-39.0这一年龄段客户更倾向于贷款
其余定量变量如收入、房屋抵押价值、每月信用卡消费额的分析过程与年龄这一变量基本相同
总体来看，高收入群体较低收入群体更倾向于贷款，当收入超过82，贷款人数将达到之前的5倍，超过98，贷款意愿达到17%以上，超过170，贷款意愿达到一半以上，因此收入越高，贷款业务意向越强烈
当房屋抵押价值超过109.5后，贷款意愿明显提高，总体来看，房屋抵押价值越高，客户越倾向于贷款
大部分贷款用户信用卡消费额平均值接近4，而未贷款用户则接近2，足足是两倍之多，而从用户分层来看，信用卡消费额超过2.8千美金之后，贷款概率提升了4倍，超过6千美金，会回落到0.3左右，较2.8千美金之前有显著提升，因此要重点把握每月信用卡消费额大于2.8千美金以上的客户
商业银行贷款案例分析
1 ：固定资产没有。负债过高，资不抵债 ，担保人没有足够的偿还能力。不会给他贷款
2：王某虽没有房子，但收入较为稳定，虽然负债颇高，但是担保人有足够的能力偿还 ，可以贷款
银行贷款案例的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于诈骗银行贷款案例、银行贷款案例的信息别忘了在本站进行查找喔。
