不得不防的贷款陷阱 你掉坑了吗？
陷阱，一听到或看到这个词不免让人心里一紧，它存在于生活中各行各业，例如贷款行业。如果你不知道这里面的门道，难免要成冤大头。为了让大家对贷款知识有更清晰的认知和了解，今荣集团市场总裁单总结合其近15年的贷款风控经验，通过几个典型的贷款陷阱来教大家如何防坑防骗。陷阱1：空手套白狼，背债也能赚钱我们在日常生活中常会看到这类小广告：“我有熟人关系，用你的名义贷款，然后这笔贷款可以操作成呆帐或坏帐，贷款不用还，钱贷到后还分一笔可观的劳务费”。若我们稍微理性思考一下也能知道，天下怎么会有这么好的事？如果钱这么好到手，那银行或贷款公司岂不是早倒闭了。假如你被洗脑，对小广告信以为真，对方可能会以各种理由向你反复索要手续费；而你按照广告中说的“贷款不还钱”，或许你将成为金融贷款机构重点打击的骗贷对象。一旦被金融机构拉入黑名单，对不起，以后你还想贷款恐怕就只能找高利贷了。 借用达康书记的话说：应该走大路，不应该走小路。大家千万不要听信小广告中所谓的熟人关系、贷款不用还这类假话，贷款一定要找银行或正规的贷款机构，否则后悔都来不急。陷阱2：轻信小广告，贷款反被骗
“身份证就能贷款”，“无抵押无担保、快速下款50万”，你是不是经常看到类似的广告？还没理清楚贷款头绪，就被各种收费洗脑，提前交几千上万的费用，然而贷款却没有下文，或者种种原因贷款批不下来。你明明是想贷款救急，解决资金难题，结果钱没贷到反而倒贴一大笔，还哑巴吃黄莲有苦说不出。贷款是一个非常注重风控的行业，也是一个利润当前、风险滞后的行业。换句话说，贷款方开始赚到了利润并不代表这笔贷款就一定有利润，因为贷款人有可能还不起利息甚至本金，所以贷款机构必须对借款人设置一定的筛选条件，比如调查借款人信用状况是否良好，工作是否稳定，收入是否稳定，是否有可控的还款能力和意愿等。如果仅凭身份证就放款几十万，那不是高利贷就是骗你手续费，甚至还可能遭遇暴力催债。由此可见，大家贷款时不能存有侥幸心理。大家需要谨记的是，正规的贷款机构都有相当规范的贷款审批流程，不会在放款前先收费，即使部分公司机构考虑到前期运营成本有收费行为，他们也仅会收取最基本的尽职调查费用。陷阱3：巧立明目，被乱收费说到乱收费，似乎从封建社会开始就有这样的不良风气，各种苛捐杂税，层出不穷。现在某些公司或个人贷款时经常向借款人收取各种名目的费用，如服务费、管理费、顾问费、代理费、材料费、放款费等，而那些借款人被乱收费了也不自知，反而觉得对方服务很好。乱收费有公司的名义，也有个人的名义，今荣集团的单总表示，增加客户贷款成本就是增加贷款风险，而该公司是一个极为注重减轻客户负担和风险控制的企业，所以公司的每项贷款产品仅设置必备的成本费用，设置统一费用合同表、统一发布通知和统一培训。“正因为我们坚持这种正规、公开和透明的准则，才积累了8万多稳定的老客户”，单总说道。借《人民的名义》中赵瑞龙霸气的话说：乱收费，不允许，绝不允许。 陷阱4：信息不对等，被卖了还在帮中介数钱贷款行业是一个产品服务细分的行业，从业人员可能掌握和熟悉好几种产品，而借款人可能只知其中的一两种，这在一定程度上形成了信息不对称的局面，也造就了很多“串串”生意。比如借款人找到某公司或个人甲, 甲会向其增收贷款服务费，或甲把借款人推荐到某公司或个人乙，乙帮甲以某种名义向借款人收取一定的服务费，一般为贷款金额的1%-10%不等，少则几千多则上万。要规避贷款陷阱一定要找有固定办公地点，有合法营业资质和贷款资质的正规金融机构，并按正规的流程申请贷款。比如通过向该贷款公司注册所在地的工商部门打电话或在线进行核实，确认该公司有没有合法经营资格。今荣集团在公司网站www.51jinrong.cc上公开了自己的相关信息，让所有客户都能查询资料、资质、产品费用等具体内容。总之，贷款行业越透明越可靠，越可靠越值得信赖。
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贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？
耳闻目睹了机器学习的诸般神奇，有没有冲动打算自己尝试一下？本文我们通过一个贷款风险评估的案例，用最通俗的语言向你介绍机器学习的基础招式，一步步帮助你用Python完成自己的第一个机器学习项目。试过之后你会发现，机器学习真的不难。
祝贺你，成功进入了一家金融公司实习。
第一天上班，你还处在兴奋中。这时主管把你叫过去，给你看了一个文件。
文件内容是这个样子的：
主管说这是公司宝贵的数据资产。嘱咐你认真阅读，并且从数字中找出规律，以便做出明智的贷款决策。
每一行数据，都代表了之前的一次贷款信息。你琢磨了很久，终于弄明白了每一列究竟代表什么意思：
grade：贷款级别
sub_grade: 贷款细分级别
short_emp：一年以内短期雇佣
emp_length_num：受雇年限
home_ownership：居住状态（自有，按揭，租住）
dti：贷款占收入比例
purpose：贷款用途
term：贷款周期
last_delinq_none：贷款申请人是否有不良记录
last_major_derog_none：贷款申请人是否有还款逾期90天以上记录
revol_util：透支额度占信用比例
total_rec_late_fee：逾期罚款总额
safe_loans：贷款是否安全
最后一列，记录了这笔贷款是否按期收回。拿着以前的这些宝贵经验教训，主管希望你能够总结出贷款是否安全的规律。在面对新的贷款申请时，从容和正确应对。
主管让你找的这种规律，可以用决策树来表达。
我们来说说什么是决策树。
决策树长得就像这个样子：
做决策的时候，你需要从最上面的节点出发。在每一个分支上，都有一个判断条件。满足条件，往左走；不满足，向右走。一旦走到了树的边缘，一项决策就完成了。
例如你走在街上，遇见邻居老张。你热情地打招呼：
“老张，吃了吗？”
好了，这里就是个分支。老张的回答，将决定你的决策走向，即后面你将说什么。
第一种情况。
老张：吃过了。
你：要不来我家再吃点儿？
第二种情况。
老张：还没吃。
你：那赶紧回家吃去吧。再见！
具体到贷款这个实例，你需要依次分析申请人的各项指标，然后判定这个贷款申请是否安全，以做出是否贷款给他的决策。把这个流程写下来，就是一棵决策树。
作为一名金融界新兵，你原本也是抱着积极开放的心态，希望多尝试一下的。但是当你把数据表下拉到最后一行的时候，你发现记录居然有46509条！
你估算了一下自己的阅读速度、耐心和认知负荷能力，觉得这个任务属于Mission Impossible（不可能完成），于是开始默默地收拾东西，打算找主管道个别，辞职不干了。
且慢，你不必如此沮丧。因为科技的发展，已经把一项黑魔法放在了你的手边，随时供你取用。它的名字，叫做机器学习。
什么叫机器学习？
从前，人是“操作”计算机的。一项任务如何完成，人心里是完全有数的。人把一条条指令下达给电脑，电脑负责傻呵呵地干完，收工。
后来人们发现，对有些任务，人根本就不知道该怎么办。
前些日子的新闻里，你知道Alpha Go和柯洁下围棋。柯洁不仅输了棋，还哭了。
可是制造Alpha Go的那帮人，当真知道怎样下棋，才能赢过柯洁吗？你就是让他们放弃体育家精神，攒鸡毛凑掸子一起上，跟柯洁下棋……你估计哭的是谁？
一帮连自己下棋，都下不赢柯洁的人，又是如何制作出电脑软件，战胜了人类围棋界的“最强大脑”呢？
答案正是机器学习。
你自己都不知道如何完成的任务，自然也不可能告诉机器“第一步这么干，第二步那么办”，或者“如果出现A情况，打开第一个锦囊；如果出现B情况，打开第二个锦囊”。
机器学习的关键，不在于人类的经验和智慧，而在于数据。
本文我们接触到的，是最为基础的监督式学习(supervised learning)。监督式学习利用的数据，是机器最喜欢的。这些数据的特点，是都被打了标记。
主管给你的这个贷款记录数据集，就是打了标记的。针对每个贷款案例，后面都有“是否安全”的标记。1代表了安全，-1代表了不安全。
机器看到一条数据，又看到了数据上的标记，于是有了一个假设。
然后你再让它看一条数据，它就会强化或者修改原先的假设。
这就是学习的过程：建立假设——收到反馈——修正假设。在这个过程中，机器通过迭代，不断刷新自己的认知。
这让我想起了经典相声段子“蛤蟆鼓”里面的对话片段。
甲：那我问问你，蛤蟆你看见过吧？
乙：谁没见过蛤蟆呀。
甲：你说为什么它那么小的动物，叫唤出来的声音会那么大呢？
乙：那是因为它嘴大肚儿大脖子粗，叫唤出来的声音必然大。万物都是一个理。
甲：我家的字纸篓子也是嘴大脖子粗，为什么它不叫唤哪？
乙：字纸篓是死物，那是竹子编的，不但不叫，连响都响不了。
甲：吹的笙也是竹子的，怎么响呢？
乙：虽然竹子编的，因为它有窟窿有眼儿，有眼儿的就响。
甲：我家筛米的筛子尽是窟窿眼儿，怎么吹不响？
这里相声演员乙，就一直试图建立可以推广的假设。可惜，甲总是用新的例证摧毁乙的三观。
在四处碰壁后，可怜的机器跌跌撞撞地成长。看了许许多多的数据后，电脑逐渐有了自己对一些事情判断的想法。我们把这种想法叫做模型。
之后，你就可以用模型去辅助自己做出明智的判断了。
下面我们开始动手实践。用Python做个决策树出来，辅助我们判断贷款风险。
使用Python和相关软件包，你需要先安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《
主管给你展示的这份贷款数据文件，请从
文件的扩展名是csv，你可以用Excel打开，看看是否下载正确。
如果一切正常，请把它移动到咱们的工作目录demo里面。
到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。
pip install -U PIL
运行环境配置完毕。
在终端或者命令提示符下键入：
jupyter notebook
Jupyter Notebook已经正确运行。下面我们就可以正式编写代码了。
首先，我们新建一个Python 2笔记本，起名叫做loans-tree。
为了让Python能够高效率处理表格数据，我们使用一个非常优秀的数据处理框架Pandas。
import pandas as pd
然后我们把loans.csv里面的内容全部读取出来，存入到一个叫做df的变量里面。
df = pd.read_csv('loans.csv')
我们看看df这个数据框的前几行，以确认数据读取无误。
因为表格列数较多，屏幕上显示不完整，我们向右拖动表格，看表格最右边几列是否也正确读取。
经验证，数据所有列都已读入。
统计一下总行数，看是不是所有行也都完整读取进来了。
运行结果如下：
(46508, 13)
行列数量都正确，数据读取无误。
你应该还记得吧，每一条数据的最后一列safe_loans是个标记，告诉我们之前发放的这笔贷款是否安全。我们把这种标记叫做目标(target)，把前面的所有列叫做“特征”(features)。这些术语你现在记不住没关系，因为以后会反复遇到。自然就会强化记忆。
下面我们就分别把特征和目标提取出来。依照机器学习领域的习惯，我们把特征叫做X，目标叫做y。
X = df.drop('safe_loans', axis=1)
y = df.safe_loans
我们看一下特征数据X的形状：
运行结果为：
(46508, 12)
除了最后一列，其他行列都在。符合我们的预期。我们再看看“目标”列。
执行后显示如下结果：
这里的逗号后面没有数字，指的是只有1列。
我们来看看X的前几列。
运行结果为：
注意这里有一个问题。Python下做决策树的时候，每一个特征都应该是数值（整型或者实数）类型的。但是我们一眼就可以看出，grade, sub_grade, home_ownership等列的取值都是类别(categorical)型。所以，必须经过一步转换，把这些类别都映射成为某个数值，才能进行下面的步骤。
那我们就开始映射吧：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from collections import defaultdict
d = defaultdict(LabelEncoder)
X_trans = X.apply(lambda x: d[x.name].fit_transform(x))
X_trans.head()
运行结果是这样的：
这里，我们使用了LabelEncoder函数，成功地把类别变成了数值。小测验：在grade列下面，B被映射成了什么数字？
请对比两个表格，思考10秒钟。
答案是1。你答对了吗？
下面我们需要做的事情，是把数据分成两部分，分别叫做训练集和测试集。
为什么这么折腾？
因为有道理。
想想看，如果期末考试之前，老师给你一套试题和答案，你把它背了下来。然后考试的时候，只是从那套试题里面抽取一部分考。你凭借超人的记忆力获得了100分。请问你学会了这门课的知识了吗？不知道如果给你新的题目，你会不会做呢？答案还是不知道。
所以考试题目需要和复习题目有区别。同样的道理，我们用数据生成了决策树，这棵决策树肯定对已见过的数据处理得很完美。可是它能否推广到新的数据上呢？这才是我们真正关心的。就如同在本例中，你的公司关心的，不是以前的贷款该不该贷。而是如何处理今后遇到的新贷款申请。
把数据随机拆分成训练集和测试集，在Python里只需要2条语句就够了。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_trans, y, random_state=1)
我们看看训练数据集的形状：
X_train.shape
运行结果如下：
(34881, 12)
测试集呢？
X_test.shape
这是运行结果：
(11627, 12)
至此，一切数据准备工作都已就绪。我们开始呼唤Python中的scikit-learn软件包。决策树的模型，已经集成在内。只需要3条语句，直接调用就可以，非常方便。
from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
clf = clf.fit(X_train, y_train)
好了，你要的决策树已经生成完了。
就是这么简单。任性吧？
可是，我怎么知道生成的决策树是个什么样子呢？眼见才为实！
这个……好吧，咱们把决策树画出来吧。注意这一段语句内容较多。以后有机会咱们再详细介绍。此处你把它直接抄进去执行就可以了。
with open("safe-loans.dot", 'w') as f:
f = tree.export_graphviz(clf,
out_file=f,
max_depth = 3,
impurity = True,
feature_names = list(X_train),
class_names = ['not safe', 'safe'],
rounded = True,
filled= True )
from subprocess import check_call
check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])
from IPython.display import Image as PImage
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.open("safe-loans.png")
draw = ImageDraw.Draw(img)
img.save('output.png')
PImage("output.png")
见证奇迹的时刻到了：
你是不是跟我第一次看到决策树的可视化结果一样，惊诧了？
我们其实只让Python生成了一棵简单的决策树（深度仅3层），但是Python已经尽职尽责地帮我们考虑到了各种变量对最终决策结果的影响。
欣喜若狂的你，在悄悄背诵什么？你说想把这棵决策树的判断条件背下来，然后去做贷款风险判断？
省省吧。都什么时代了，还这么喜欢背诵？
以后的决策，电脑可以自动化帮你完成了。
我们随便从测试集里面找一条数据出来。让电脑用决策树帮我们判断一下看看。
test_rec = X_test.iloc[1,:]
clf.predict([test_rec])
电脑告诉我们，它调查后风险结果是这样的：
array([1])
之前提到过，1代表这笔贷款是安全的。实际情况如何呢？我们来验证一下。从测试集目标里面取出对应的标记：
y_test.iloc[1]
经验证，电脑通过决策树对这个新见到的贷款申请风险判断无误。
但是我们不能用孤证来说明问题。下面我们验证一下，根据训练得来的决策树模型，贷款风险类别判断准确率究竟有多高。
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test, clf.predict(X_test))
虽然测试集有近万条数据，但是电脑立即就算完了：
你可能会有些失望——忙活了半天，怎么才60%多的准确率？刚及格而已嘛。
不要灰心。因为在整个儿的机器学习过程中，你用的都是缺省值，根本就没有来得及做一个重要的工作——优化。
想想看，你买一台新手机，自己还得设置半天，不是吗？面对公司的贷款业务，你用的竟然只是没有优化的缺省模型。可即便这样，准确率也已经超过了及格线。
关于优化的问题，以后有机会咱们详细展开来聊。
你终于摆脱了实习第一天就灰溜溜逃走的厄运。我仿佛看到了一颗未来的华尔街新星正在冉冉升起。
苟富贵，无相忘哦。
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王树义，大学教师，终身学习者。稍微懂一点儿写作、演讲、Python和机器学习。欢迎微信关注并置顶我的公众号“玉树芝兰”(nkwangshuyi)。
终身学习者、大学教师。稍微懂一点儿写作、演讲、Python和机器学习。欢迎微信关注并置顶我的公众号“玉树芝兰”(nkwangshuyi)。我已委托“维权骑士”（）为我的文章进行维权行动。生了二孩养不起怎么办？邮政银行发布“二胎贷”助你养二胎
　　中国邮政储蓄银行“幸福加邮社区行”系列活动8日在北京启动，面向全国发布针对“有孩家庭”的消费金融产品“二胎贷”。　　据介绍，“二胎贷”是今年“幸福加邮社区行”的首站幸福家庭季活动，主要针对我国放开二孩政策后，二孩家庭需要的各类消费需求。今年还将举办针对住房消费的幸福享安居、针对出国留学、游学的幸福四海游、针对汽车消费的幸福购车季等活动。
　　中国邮政储蓄银行副行长邵智宝表示，消费金融未来将在消费结构调整与产业结构升级过程中扮演极重要角色，未来几年消费金融将保持20%左右的复合增长率。通过社区行活动的方式，一方面整合资源、打通线上线下渠道、提供全方位全体系的消费金融活动，另一方面深入百姓生活，普及金融知识，开展普惠金融活动。　　中邮消费金融公司总经理王蓉晖表示，作为全国首款针对有孩家庭消费金融产品“二胎贷”，面向全国范围内的有孩家庭客户开放。产品具有申请方便，放款快速，费用优惠，额度大，期限长等特点。&
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...18楼...
来自：上海
发帖：50＋771
贷款肯定没全款买车核算，这个根本不用去算了不过贷款买车是一种消费理念，而且可以增加信用资本
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...19楼...
来自：上海
发帖：828＋6233
厂家活动 会有免息免手续费的 钱放余额宝 不是挺好
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...20楼...
来自：上海
发帖：265＋6768
妈的，我亏了，我买房都没贷款，看来是跟不上形式了
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请把牛的B还给牛
...21楼...
来自：上海
发帖：34＋1546
免息贷款自然优惠就少，羊毛出在羊身上，商家是傻子么？当然贷款不划算，这有什么好争论的？-==kds官方iPhone客户端==-
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...22楼...
来自：上海
发帖：9＋217
贷款买车不代表没钱…-==kds官方iPhone客户端==-
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...23楼...
来自：上海
贷款买车是奇葩。 后期成本不但增加很多，一旦出事，你一点抵抗力没有。
引用自2楼: 也不见得吧 贷款买车的不少的。。 引用自3楼: 买当然买得起。买房都可以贷款。何况车。 我的意思是：车都要贷款的话，那后期养护和车损风险就更承担不起了。引用自6楼: 一般的车么自然全款 我觉得分界线差不多是40到50万的裸车 再贵的车，贷款的还是蛮多的，好像楼上土匪说的那样，为了流动资金 毕竟很多买7系，A8，S，或者超跑的。。贷款的不少，不能说别人没钱或者养不起啊
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Dear, here is the beginning of our romance.
But I don\\\\\\\'t know where the end is...
...24楼...
来自：上海
发帖：0＋1398
选择一年免息（低息）贷款肯定是划算的。手续费+贷款利息基本可以用理财产品的利息抵消。流动资金多出来总归是好的。
只贷一年，所以保险只用买一年，反正第一年保险总归是要被4S***的。
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...25楼...
来自：上海
发帖：9＋54
看银行的、我们品牌合作的
招行是贷几年 只做一年保险（无附加条件、无盗抢）建行是 贷几年 保几年 加盗抢-==kds官方iPhone客户端==-
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...26楼...
来自：上海
发帖：288＋2414
同事贷款 没买盗抢。车上装了个定位的东西 -==kds官方iPhone客户端==-
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...27楼...
来自：上海
发帖：7＋351
贷了十五万买车，十五万丢外面理财八个点，今年一万二已经出来了，核算还是不核算呢
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...28楼...
来自：上海
发帖：60＋8101
“贷款买车是奇葩。后期成本不但增加很多，一旦出事，你一点抵抗力没有。引用自2楼:也不见得吧贷款买车的不少的。。引用自3楼:”买当然买得起。买房都可以贷款。何况车。我的意思是：车都要贷款的话，那后期养护和车损风险就更承担不起了。
有钱就贷款 没钱就全款 -==kds官方Android客户端==-
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...29楼...
来自：上海
发帖：6＋511
[发自iPhone客户端-*******]
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盘盘们西了滚
...30楼...
来自：上海
发帖：746＋20603
个人认为不是必须的 且买来就只会贬值的东西 贷款就是脑子有问题 当然你真的不在意那点硬伤另当别论-==kds官方iPhone客户端==-
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...31楼...
首先，请你以一种，团成一个团的姿势，然后，慢慢地比较圆润的方式，离开这座让你讨厌的城市，或者讨厌的人的周围首先，请你以一种，团成一个团的姿势，然后，慢慢地比较圆润的方式，离开这座让你讨厌的城市，或者讨厌的人的周围
贷款买车，一定要买强盗险吗？
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