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白银汽车抵押贷款公司

更新时间:2017-07-11 13:37:04 浏览次数:54次
区域: 白银 > 白银
类别:融资贷款
地址:白银分公司
白银汽车抵押贷款,专业办理白银汽车抵押贷款,137-0650-9499 王经理 不押车,,不用过户。
白银汽车抵押贷款业务范围:
全款车,按揭车,面包车,皮卡车,公司车,均可办理。
白银汽车抵押贷款优势:
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白银汽车抵押贷款流程:
1、电话咨询 预约办理时间
2、车辆估值
3、签订合同
3年前,互联网金融发展萌芽期,作为崭新的技术应用,互联网让金融信息化有了更广阔的普惠空间,越来越多的企业和个人开始通过互联网、特别是移动互联网接受金融信息和服务,金融服务效率大大提升,很多先知先觉的金融企业和互联网企业有了战略性前进的机会;但是,随着越来越多打着“互联网金融”旗号的影子银行业务粉饰登场,现有中国的“一行三会”分业监管体系难以覆盖,互联网金融行业的系统性风险开始爆发。
随着近期四大行先后宣布分别与蚂蚁金服、京东、百度和腾讯达成战略合作协议,传统金融巨头开始正视互联网“信息渠道传播+互动技术”的优势,互联网金融行业发展正式进入“下半场”。在这个时间点上,传统的金融企业和互联网企业都值得静下心来,仔细思考行业细分升级带来的机遇和挑战。

互联网金融的中国机遇
全球范围内,金融应用信息技术的历史久远,从“二战”后的“金融无纸化”到上世纪80年代的“金融信息化”,到近十年来互联网企业运用其“普惠科技”为金融发展注入更多智能化因子,将大数据与人工智能投入金融业务支持。近十年来互联网企业发展态势,符合科技发展的规律,也是金融行业的幸事。应该说,中国发展互联网金融具有很多特有的优势。
,互联网支付的便捷性已经充分体现,中国人口基数大的优势促进更多应用普及。通过移动支付或通过互联网支付已经成为重要的支付手段,其所使用的比例也在不断提高,这种支付手段是B2C领域的创新。中国金融市场与美国的不同在于,中国人口数量多,拥有庞大的消费市场,并且财富积累速度惊人,如今移动支付手段在中国已成大势。互联网巨头同大型银行进行合作,形成新的适应金融创新和支付环境的一个条文、框架,十分契合现在的金融创新与金融安全要求。
第二,互联网金融有利于降低信息的不对称性,这对于现代金融起步晚的中国是一个弯道超车的机遇。金融交易的市场之所以存在,或者说交易风险值得定价,就在于交易双方的信息不对称。金融市场的资产定价和风险定价,有些机构存在信息优势,就可以赚取金融溢价,增加实体经济的综合成本。互联网作为信息的公开、共享平台,可以有效降低这种信息不对称,对于中国金融业的发展当然是有利的。
第三,“一带一路”是中国经济再开放的机遇,也是人民币国际化的佳路径。如果互联网能有效支撑“一带一路”资金和资本的互联互通,通过信息技术降低跨境金融交易的成本和风险,无疑是互联网对于金融国家安全、金融创新的战略性支持,也是对“一带一路”沿线国家信息基础设施建设的支持。
监管应顺应行业发展规律
中国特色的“金融+科技”发展大势是不可逆的,而相关行为的监管问题则依然要遵循金融行业的基本规律,并借力互联网金融行业自身的发展规律。参照金融业发展规律,结合中国二元经济的客观现实,中国的互联网金融发展大致可以预测为三个阶段:
个阶段是“渠道为王”阶段,由于“同质化服务”严重的商业银行统治着百姓理财市场,互联网金融初期属于那些有流量渠道优势的互联网巨头。其根本原因在于中国利率市场化改革尚处在攻坚阶段,多层次的资本市场尚未形成,各类型的理财机构鳞次栉比,诸多财富管理产品良莠不齐,资产管理专业化品牌没有建立,普通投资者对风险的认识远不成熟。金融服务必须要“寄生”在信用链条上——门户网站的信用在这一阶段,弥补了市场信用的不足,这种现象也发生在电商的竞争演变中。
第二个阶段是“产品为王”阶段,当前P2P行业虽然饱受“跑路”现象诟病,但是越来越强调服务的特色化、强调基础资产的优质化,充分反映了互联网金融行业的进步。同时,部分券商追求在互联网上提供一些个性化财富管理服务,专业的网络信用链条平台出现,试图把传统的、中心化的、集中式的金融机构,以更多有各自特色的、分散的服务团队和产品所替代——“大而标准”的服务,被“小而美且有特色”的服务所取代——互联网金融格局绚烂,下半场竞争也将格外精彩。
特色化的互联网金融随着竞争的优胜劣汰,早晚会进入第三个阶段,也就是“寡头垄断”阶段,这是金融行业发展的内在规律决定的。虽然国家批了上百个第三方支付牌照,但是独自走到后的P2P机构恐怕凤毛麟角。互联网金融“成也萧何、败也萧何”——寡头垄断的根本原因,在于信息技术的发展进一步减小了信息不对称的程度,以至于后不排斥在同一金融品牌下和谐共生。更为重要的是,金融监管对大小机构一视同仁,应对监管的成本负担,使得一家一户的小金融作坊难以在薄利时代下独善其身,更大更紧密的合伙制企业应运而生——现代企业的分工协作机理,无外乎是在新技术下再次发挥作用。
因此,伴随着互联网行业的客观发展规律,金融监管部门应定 位自己成为服务者和护航者,而不要试图成为设计者或者是引导者。监管部门的底线思维就是要理清互联网金融参与机构、从业者和客户的责任归属问题。说白了,如果在金融交易过程中损失了客户的本金,谁有责任和能力去赔付?如果互联网金融企业有责任,如何确保其有足够的资金进行赔偿?
过去两年之所以P2P行业乱象频发,除了过于强调P2P的金融模式创新,更多的还是没有监管机构愿意对于其所产生的相关责任进行梳理,造成了很多“技术控”出身的互联网金融从业者并没有相关的责任意识,好心办了坏事!作为金融企业的经营者,重要的是通过机制确保避免后形成资不抵债被迫清盘的局面,这一点与传统的互联网服务企业创业显然是不同的。
展望未来,互联网金融直接关系到普通老百姓的资金安全,监管技术的应用就格外重要。普通百姓现阶段参与互联网金融、参与交易,首先要明白其所承担的风险远远大于投资A股和债券市场,毕竟在技术上A股和债券有国家统一的后台记账、清算和结算系统,就算是有本金损失也能追溯去向。而对于互联网金融企业,资金募集“前端”的宣传往往追求“互联网效应”,难免夸大产品的性价比;而资金和资产的“后端”:登记、托管、清算和结算缺少清晰的合规约束,如果大机构无疑增加了运营成本,个别P2P企业的后台数据甚至存储在简单的台式机电脑而无备份!百姓资金关系民生安全,需要新的互联网监管首先着力关注,切不可为了创新而创新。
不可迷信大数据或AI
互联网金融也是金融,在资产定价和风险定价中,基础资产的基本面是位的,数学工具和人工智能(AI)可以助力、但有局限性,这一点对于传统金融机构的转型升级格外重要。金融交易必须基于对目标资产的实地调研和高管面谈,数学模型永远只能揭示金融资产的理论价格,任何一个金融市场都充满了各种不确定性,信息不对称始终都在博弈中,越是技术控们强调“大数据”的无所不能,越是给金融投机客提供了“出其不意”的机会。
10年前的美国次贷危机,就是英美主流金融机构过于依赖数学模型和衍生工具,自觉不自觉给投资者屏蔽掉了基础债券的信用风险,终导致了系统性的金融体系崩溃。回顾金融危机终发酵并爆发的2007年,可以说是各类数学家在国际投资银行交易部门活跃的时期。很多数学人才不去用空气动力学修建复杂的桥梁,而是每天都在银行忙着计算各种债券和利率衍生品的价值,并不断把更复杂的数学模型、甚至是量子力学模型带到交易室,给机构销售团队构建结构化产品提供“”,以说服中东和日本的投资者去购买。这种象牙塔般的金融交易逻辑体系,不崩溃才怪!
对于金融市场而言,“回归模型”、“大数据”、AI的概念应该理性看待,并从统计科学角度合理指导交易。严格统计规则基础上、人为干预数据的方法,对数学模型的实证有效性和连续性至关重要。对于数学模型统计者而言,经过人为干预的数据结果到底能在多大程度上指导预测工作,是一个持续困扰数据编撰者和使用者的客观现实。对于金融模型而言,信息分析人员只有持续保持对一线市场信息的掌握,经常与交易员和风控人员沟通,才能保证人为干预对数据信息是“正贡献”,这一点对于现在越来越多的金融“指数化”统计案例都是适用的。
反观互联网技术人员发明的所谓的“大数据”时代,互联网免费提供的原始数据和模型结果,其使用者往往很难辨别所获取的信息是否经过了“金融数据专家”筛选。或者说,数据的去伪存真成本由谁也不愿意负担。如果用“夹生饭”般的数据指导交易,风险可想而知。
P2P借贷坏账多,其客户基础数据可信度差是根本原因;而众筹交易中对拟上市公司进行行业背景分析,也是数据越多、来源越复杂,数据的可信度就越低,非专业甄别的大数据只能加大投资分析的失误概率。进一步延展到互联网的商业化应用,拿大数据忽悠非专业统计研究者绰绰有余,但是对于力求严谨的金融交易,则必须要坚持“Data is King(数据为王)”的金科玉律。
总之,不同于面向百姓的零售金融,对于靠投资能力和风险定价能力吃饭的批发性金融——证券公司和基金公司,迷信大数据和AI的蛙跳式发展几无可能,只能立足刚刚开始起步的中国多层次资本市场,服务不同规模和发展阶段的企业客户,立志真正成为实际意义上的企业与投资银行(Corporate & Investment Bank),而不是像现在这样只是围绕股票二级市场的股票经纪公司。
互联网金融离不开金融大格局的供给侧改革。中国混业经营的前景,使得更多的分业金融服务商会被融集团所收购,其余小部分则会转型为业务局限在某一个细分领域的零售或批发业务银行。大家都想做互联网金融的后赢家,寡头垄断除了比背景和资金雄厚,技术核心是中后台的风险控制能力,这个结果与互联网关系不大。
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