『壹』 保险理财产品，每年10000.存3年。每年800元进入万能账户，万能账户日计
你好，根据你的保险产品和保单里面的责任。加我详细给你算算
『贰』 金融投资理财产品有哪些推广渠道
若您持有招行一卡通，可尝试了解招行个人理财产品。
目前，招行的个人理财产品在主版页上有公权布，您可以进入主页，点击“理财产品”-“个人理财产品”-“搜索”，分类您需要的产品信息。如需建议，请联系客户经理了解。（温馨提示：购买前请详细阅读产品说明书）
『叁』 最能让客户对理财产品感兴趣的话术有哪些
如果你是想邀请别人来理财，根据投资人的心理分析和需求分析，他们最看重的两点无非是安回全性和收答益率。根据提高转化率的法则，增加动力和减小阻力，你可以这么说：
提高动力，针对收益率来说，告诉他你们理财产品相比较于银行、余额宝和其他理财产品的收益优势，另外还可以提供一些优惠活动，比如新手投资奖励，发新手标等等，老用户投资返利等等。
减小阻力，这里主要从安全性来说。第一步减小用户信任障碍，你可以表明自己公司的背景实力，与哪些大品牌有合作，有没有获得风投之类。另外要阐述你们的风控系统，如何保证投资人的本息安全；给出客户案例，比如XX在你们公司购买了理财产品；提供全天候的客服服务；
『肆』 理财产品年转化率如果是10% ，银行贷款利率4.65%，如果是1万元钱，还款
你好，如果你的理财产品安全性没问题，简单说就是100%能够实现年收益率10%，那肯定是理财划算，一万元一年多出535元。
『伍』 银行理财产品 净值 收益率 如何换算
假定理财本金为 10 万元人民币，投资于该产品的参考年化净收益率为 5.4%，实际理财
期为 62 天，则投资者的收益= 100000×5.4%×62/360=930元。
理财产品，即由商业银行和正规金融机构自行设计并发行，将募集到的资金根据产品合同约定投入相关金融市场及购买相关金融产品，获取投资收益后，根据合同约定分配给投资人的一类理财产品。
『陆』 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有
我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。
文 / 徐主峰
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
『柒』 互联网金融：怎样促进高成单，高转化
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一，流量转化率低。
下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。
一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。
电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
下图是一个典型互联网金融用户的交互趋势图：
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。
第四，购买行为具有强特征性。
这主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来；
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别。
1.用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
2.但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
3.当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例；
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来；
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
三、获取目标用户
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
（一）优化渠道配置
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
（二）针对性运营渠道
这里面有几个渠道很有特点：
1.渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
2.渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
3.渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
四、找出高价值用户
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
（一）用户的核心行为
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
（二）通过量化分析找出高价值用户
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
五、提升高价值用户的转化率
（一）不同产品偏好类型的用户
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种，债券型理财产品；
第二种，股票型理财产品；
第三种，货币型理财产品；
第四种，指数型理财产品；
第五种，混合型理财产品。
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
（二）不同生命周期的用户
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，有这个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
『捌』 学生贷款
P2P网络借贷（100%本金保障）（最高20%年转化率）（最低50元起步）
即Peer-to-peer lending，或称点对点信贷，是指社会主体利用中介机构的网络平台将自己的资金出借给资金短缺者的新型商业运营模式。它是民间借贷由“线下”发展到
“线上”的结果，是公民行使自身财产权利的体现。网络技术日益发展，正规融资渠道受限，熟人社会的解构，通货膨胀率日益高企，投资方式限缩，个人征信体系
的不断完善，皆助推了P2P网络借贷的产生与发展。
网贷投资具有一下特点：
1. 投资门槛低。
除陆金所最低投资需要1万元以外，大部分的网贷平台投资门槛低至50元。相比信托和银行理财产品的高门槛，网贷投资是低门槛的大众理财产品，适合所有阶层的投资者。
2. 投资收益稳定。
作为约定利率的借贷产品，网贷投资的收益是比较稳定的，参照中国网贷五年来的借贷利率水平，平均而言整体的收益率水平大约在20%左右。当然近期随着营销活动较多的新平台的不断涌现，整体的收益率水平有上升的趋势。而主流的网贷平台的利率水平则是稳中有降。
3. 投资期限可自由规划。
网贷投资，可以根据自己的需求以及未来的实际情况，选择投资的期限，而许多平台也允许让投资者用未到期的投资做担保在平台上借款，以满足不可预测的资金
需求。这让网贷投资的流动性得以释放。投资者既可以参照未来的资金需求情况来选择投资期限，也可以在平台上借钱来暂时迅速提现。满足现实生活中的各种资金
需求。
4. 系统风险是网贷投资的主要风险。
网贷投资作为民间借贷的网络化形式，信用风险是主要的风险，也就是如果
借款人不还钱，那么投资者就有损失本金的可能性。但是在中国，许多作为资金中介的网贷平台充当了担保人的角色，如果借款人逾期不还款，那么网贷平台会先行
垫付本金或者本息，这让投资者规避了借款人逾期不还款的信用风险，而所有的风险只在于网贷平台本身是否可靠，平台自身是否能够承受逾期的压力。只要平台存
在，投资者就没有损失本金的风险。
在通胀依旧，经济形势复杂而投资者可赚钱的投资渠道不多的大背景下，网贷投资的优势就显现了出来。
首先，相比于低迷的中国股市，随之消沉的开放式基金和各种私募产品，以及与CPI拉不开距离的低收益的储蓄和银行产品，网贷投资的收益率稳定而且保持较高水平。
其次，网贷投资的流动性可以通过合理的规划而增强，变现能力比有许多相似之处的信托产品要强的多。在一些可以净值借款的平台，早上提出提现申请，中午或者下午资金就可以到达投资者的银行卡里，实际的流动性比货币型基金都要强。
第三，最低的投资门槛，让所有人都可以享受投资的收益，这是其他大部分投资工具尤其是高门槛的信托以及银行理财产品所无法实现的。
第四，相比期货等保证金交易产品，网贷投资的风险适中，而通过分散投资，风险完全在普通老百姓的承受范围之内。
最后，对投资者的要求较低。网贷投资无需太多的投资技术和经验，在大部分平台都保本的情况下，只需要选择安全的投资平台，就可以实现稳定的收益。而一些平台有自动投标功能，设置后无需在线就能自动投标，适合没有时间上网的投资者。
【网贷平台在中国属于新兴的阶段，才刚刚开始，要谨防上当受骗！现在缺少法律法规的保护，理财人的权益很难保障，所以要慎重，慎重，慎重，慎重，慎重，慎重，慎重！】
给你推荐几篇关于防止上当受骗的文章！多学学，这个行业经过了一段痛苦的挣扎后才能有高额的回报！
一、P2P网络借贷的现状
P2P
网络借贷自2005年在中国产生以来，发展迅猛，呈现出经营主体成倍增加，涉及面不断拓展，资金规模不断扩大，参与人数骤增的发展趋势。根据现有的P2P
网络借贷运营模式，可将其大致归为三类:第一类，单纯中介型。P2P网络借贷运营主体仅充当借款人与贷款人的中介，负责对借贷者的信息进行审核，但不分担
借款者还款不能的风险。第二类，复合中介型。借款人与运营商共担风险，借款人的本金有保障。运营商通过加强对借款人的资信审核以保证其及时还款，降低自身
坏账率。第三类，复合中介兼公益性。这类运营商在借款主体上具有特殊之处，主要针对在校大学生，带有扶贫帮困的色彩。
二、P2P网络借贷中经济犯罪发生的五种类型
P2P网络借贷有先天性的“硬伤”(如性质不明、监管缺失)，加之其自身具备的独有特征(隐蔽性强、涉及面广)，以传统民间借贷领域的经济犯罪活动为鉴，不免使人担忧P2P网络借贷是否会成为经济犯罪活动的又一“重灾区”。
(一)
主体定位不明确，游走在灰色地带。根据《非法金融机构和非法金融业务活动取缔办法》规定，非法金融业务活动是指未经中国人民银行批准，擅自从事非法吸收公
众存款或者变相吸收公众存款等金融活动。刑法第174条第1款规定了擅自设立金融机构罪。P2P网络借贷并未经有关金融监管机构批准，网络借贷虽然不具有
商业银行性质，但运营主体大都由自身负责管理出借者的资金，对贷款人的条件进行审查之后将资金借出，该行为类似于商业银行的储蓄借贷业务，难免有沦为经济
犯罪行为之虞，可能构成擅自设立金融机构罪。
(二)资金来源无法核实，为洗钱犯罪提供便利。刑法第191条规定了洗钱罪，该罪要求行为
人明知自己的行为是在为犯罪违法所得掩饰、隐瞒其来源和性质、为利益而故意为之，并希望这种结果发生。网络借贷的现金流循环于银行资金监管体制之外，成为
不法分子隐秘、安全、快捷的洗钱通道。但P2P网络借贷运营者仅注重借款者资金用途的审查，对于出借人的资金来源无法核查，难以认定其洗钱罪的主观故意，
故无法以洗钱罪对运营主体及贷款人的行为加以定性。
(三)借款人征信核实体系不健全，诈骗犯罪时有发生。网络借贷运营者履行了出借人对
借款人资信审查的职能，现有的审查内容多局限于个人的身份信息、工作证明、银行流水、资金用途、联系方式等，但以上信息在网络中极易被伪造，而信息审核者
并不具备完全的辨识能力，很可能导致借款者凭借伪造信息，骗取借款后卷款而逃。同时，网络借贷运营者亦会出现侵吞出借人资金，出现“人去楼空”的结果，投
资人利益也无法保障。
(四)容易引发涉众型犯罪。网络借贷涉及人员多，地域范围广、隐蔽性强、监管真空、资信审查不完善等特征为非法吸
收公众存款、集资诈骗等涉众型经济犯罪提供了保护屏障，同时加大了公安机关查处、打击犯罪的难度，具有极大的社会危害性。未经有权机关批准，向社会不特定
对象以超过法定利率的方式吸收资金数额较大则构成非法吸收公众存款罪。如果将非法募集资金挥霍、逃跑、用于违法犯罪目的等，具有非法占有目的，则构成集资
诈骗罪。
(五)高额的投资回报率诱发高利转贷行为。刑法第175条规定了高利转贷罪。网络借贷双方通过协商，最终确立的利率水平大多超
过了同期、同档次银行贷款利率的4倍。高额的投资回报不免会诱使资金短缺但又想投机取巧之士套取金融机构信贷资金，再通过网络借贷平台将资金转贷以谋取利
益，从而构成高利转贷罪。
三、P2P网路借贷中经济犯罪防控对策
(一)改变管理思路，重视市场经济的自循环体系。直
接的政府管制并不必然带来比由市场和企业来解决问题更好的结果。因此，通过法律手段而非粗暴的行政干预来调节民间借贷行为，充分发挥市场的调节作用，尽量
减少公权对私权运行的过度干预，以使其在摸索中找到适合自己发展的道路。
(二)加快制定、完善相关法律法规。通过制定“放债人条例”、
“网络借贷管理办法”等，对网络借贷的性质、地位、组织形式、监管主体、运营规范、进入与退出机制等加以具体规定，引导该行业朝着健康、有序的方向发展。
同时还可以为执法机关提供判断依据，做到有法可依，避免行政权的滥用。同时应修改现行法律，指明民间融资行为罪与非罪的界限，明确打击重点。
(三)
建立行之有效的用户识别机制。准确核实用户的个人信息是网络借贷做大做强的必要前提。网络借贷运营商应履行相应的社会责任，在力所能及范围内承担防范违法
犯罪活动的义务。对用户的身份信息，资金来源，借款用途，社会关系，信用记录，利率水平，还款情况进行准确核实，发现异常情况应及时向相关职能部门通报，
做到防患于未然。
(四)加强网络安全建设。网络借贷过程中会涉及到用户个人隐私，且多关涉个人的财产权益，为此，有必要提升网络借贷中
客户资料的保密技术，对交易过程中涉及到的个人信息安全做到专人负责，及时销毁，制定客户信息泄露的应急预案，一旦出现信息泄露，及时处理，力争将损失降
到最小。
(五)重视电子证据的收集。网络借贷活动大多通过虚拟的网络平台完成，因此电子证据成为支持诉讼证明活动的关键证据类型。又因为电子证据所具有的易销毁、易变更、难提取的特点，所以要提高电子证据的提取、保护意识，网络借贷运营商应对相关交易记录做好备份工作。
(六)公安机关网络监管部门加大监管力度。公安机关利用其既有的网络监管优势，设定科学合理的监管指标，构建非法金融活动打防并举的长效机制，对网络借贷运营网站进行实时动态监控，发现异常情况应及时会同其他部门核实，将涉众型经济犯罪活动扼杀在萌芽状态。
(七)
加大社会宣传力度，揭露犯罪分子的常用伎俩。社会大众基于牟利心理可能会忽略相关行为的违法属性，通过电视、广播、报刊、网络等媒体就犯罪的常见类型、惯
用手法和动态特征开展多层面、多角度宣传，提升人民群众和有关单位的辨别、防范能力，促使他们自觉抵制犯罪活动。
(八)开拓更为广泛、
多元的投资渠道。房地产市场的高压调控政策令众多欲投资者望而却步，股市低迷使得大众投资群体心灰意冷，通货膨胀率上涨，实业投资利润回报率低，其他投资
产品亦远离大众视野，使一些投资者进入网络借贷领域。因此，开创新的投资渠道，营造良好的投资氛围亦是分散民间借贷领域的风险、改善投融资环境的可行举
措。
——粒粒贷客服竭诚为您服务——