可能支付宝网络断开,无法缓冲视频,需要在控制中心联网或者网速太差,视频刷不出来,建议测试网络或者换新网络试试。
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可能是视频软件出现bug,可以尝试重启软件或者升级软件解决。
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或是我们的手机质量问题,手机分辨率太低,而视频分辨率太高,手机放不了。解决方法就需要送去专业维修点检测维修。
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然后比较常见的就是格式不对,视频也分好多种格式,注意我们的手机所支持
基金直播在哪里看
我推荐财学堂（版本1363及以上都可以）。财学堂和专栏，通俗易懂。节目汇聚了一批海内外经验丰富的投资导师，从金融领域的每一个术语和概念入手，让大家用优质的视频简单的学习金融视频知识！
一般可以通过理财课程或视频学习投资理财，分为免费学习和付费学习。如果你想系统地节省时间，建议直接付款。如果你想免费学习，也有很多课程，你可以阅读更多投资理财相关的书籍。 财务管理本身就是一件很专业的事情。年收益率、7天年化收益率等一些专业词汇需要你系统地学习和理解它们之间的一些关系，才能理解股票、基金、期货等专业术语。 如果只了解它们是什么，就无法对理财有一个整体的概念，你只是复制别人的做法，也很难获得收入。
理财意味着决策。选择的过程是极其痛苦的。我们要培养投资理财能力。这不是一种总是依赖他人的方式。就像孩子长大了总要结婚、创业一样，也许并不完美，但他们必须自己生活，不断学习，结合自身资本状况和目标，慢慢调整策略和动态管理。
财务管理是一个不断训练自己全面调整各种资源的过程，尤其是在可能的情况下，会显得不知所措。不要害怕每个人都会成长。理财其实就是一个好习惯叠加在另一个好习惯上，通过思考，把习惯连成线，织成网，帮助自己达到钓鱼的目的。因此，只要我们保持不断学习的习惯，不断结合自身情况运用各种知识，我们就会越来越熟悉自己的情况。这是一个动态的管理过程，只要能综合利用资源，实现收支平衡，顺利化解风险，就是一个很大的能力。总之，开始找自己喜欢的免费课程，慢慢找感觉。理财需要动脑动手，根据自身实际情况动态操作。因为所涉及的产品体系和环境会发生变化，你肯定会遇到自己的知识盲点。只要你不贪心，不去碰你根本不了解的东西，在安全方面你是可以控制的。
支付宝怎么开通理财直播
基金直播在哪里看：
手机端：iOS12 支付宝10236
可以打开支付宝，然后进入嘉实基金直播间，会不定时的发放红包，直播间。发的红包是手速红包，就跟平时一样的拼手速的，你的手速快红包就抢得到。如果是散户和新手的话可以考虑看视频直播，可以下载橙牛TV学习股票知识，这个软件是完全免费的。
另外也可以在以下两个地点看：
浏览器 电脑端：macbookpro mos14打开google版本 9204515131
1晨星。全球比较专业的网站。内容很齐全，评测也较多，只是要注册，很多要收费。
2财帮子。国内比较专业的网站。内容不如晨星专业，但实用功能较多。基金比较的话，除了基金之间的比较，还可以选择其他指标或组合。
3天天基金网。国内知名度比较大的财经网站。
而且，8月共117家机构在支付宝理财直播基金栏目开了2182场直播，意味着每天平均超过70场直播，平均每家机构月直播18场。8月场均观看量为14万/场，环比有所增加。直播场次前五华夏基金、国泰基金、易方达基金、汇添富基金和工银瑞信的直播场次均超过50场，平均每天直播超过15场。从直播效果来看，富国基金、创金合信基金、交银基金场均观看量超过25万/场，中泰资管、汇安基金点赞量均超过90万/场，其中中泰资管场均点赞量达151w，互动效果较好。“受疫情影响，客户需求线上化的特征非常明显，一方面由于空暇时间增多，投资人教育需求增加，一方面，对于理财产品的需求增加。德邦基金公司内部成立‘直播小组’，由主办部门牵头，运用多种线上新媒体工具“全战线”开展营销。”德邦基金电商负责人表示，基金经理音频、视频直播，同时通过微信、天天基金财富号、蚂蚁财富号、雪球、同花顺(117220， 062， 053%)同顺号等各大新媒体矩阵持续发布投教内容传达信息。
最后，疫情加速基金公司营销由线下向线上迁移，而线上营销更需要合规先行，同时“更接地气”的表达方式是不少基金公司直言需要提升之处。同时，不少公司都从投教上做突破口。
机构开通支付宝理财直播间需要哪些条件进入方法是什么
想支付宝开通直播间必须申请办理开启生活号直播间菜单栏，随后开通淘宝直播间的卖家，就能在支付宝里开展直播了，用户可根据主页寻找直播间，随后点开就能看到商家直播了，对于想要通过直播做推广的卖家能去开启。
针对支付宝商家而言，直播间能够刺激性用户流量，产生人气值和客户资源。因而，灵敏的卖家也提前逐渐了解直播间是怎样实施的。想要知道得话
你要注册你的身份信息，第二个你要拿出你在这方面的一些专业知识，第三个你要去给他平台申请。基本上这样子审核通过你就可以。
在讨论如何构建微贷的信用风险评估模型前，我们首先要说简单回顾微贷这项业务的主要特征：
一、总资产基本可分，也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低，任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响；
二、非系统性风险高度分散，简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系，不存在一个借款人违约，一大批关联借款人同时违约的情况；
三、信用风险和欺诈风险高度融合，简单来说，评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度，观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况，评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度，观察贷款资产的违约比例，当欺诈风险无法识别的时候，自然就融入到了信用风险中。
有了业务的风险特征，我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。
通常来讲，构建信用风险包含三个层面的内容，一是反欺诈，提升资产质量，降低资产内部关联性；二是客户群分层分类，降低整体样本方差；三是产品定价，落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
对于第一层面，其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈，或称反信息欺诈，主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性，简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息，进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题，对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉，提升贷款整体质量。降低资产内部关联性，主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款，比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等，对相关贷款进行合并统一管理，降低个体贷款之间的关联性，保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息，对借款人信息进行交叉检验，是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。
第二层面客户群分层分类，是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分，其主要目的是根据用户特征，包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息，对客户群进行风险等级分类，使每个客户群的风险等级分布更加集中，或者通俗地说，就是让好客户分成一群，让坏客户也分成一群，不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段，比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型，比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型，比较老的则有打分卡模型和专家认定流程（不能称为模型了）等。不过从各家微贷金融机构和商业银行个人金融业务的反馈来看，老的打分卡模型仍旧是客户群分层分类工作的中流砥柱，无论是K-S值（描述模型分类准确性的一个统计值）还是模型的预测稳定性，打分卡模型都要暂时好于其他相对“先进复杂”的机器学习（统计学习）模型，这也说明风险评估模型并不见得越复杂、越高级就会越有效。
第三层面产品定价，是信用风险评估模型最核心最重要的部分，也是决定评估模型最终是否能够为金融机构带来盈利的部分。金融机构需要对不同层级的客户群，根据历史借还款信息建立相应的贷款损失分布，并根据损失分布确定一个合理定价水平，这个定价既要满足“收益覆盖损失”的要求，又要对该层级的客户群具有足够的吸引力。
举个例子，对于无逾期记录信用卡借款用户群体，假设其12个月借款的历史损失率为12%，标准差为1%，非银行金融机构的放款融资成本是7%，如果将贷款利率定为988%，则可以保证有95%的概率不会亏钱；如果将贷款利率定为122%，虽然可以保证有99%以上的概率不会亏钱，但由于贷款价格过高，而相应客户群因为信用等级较好，有更多的选择空间，贷款产品在市场上就会比较缺乏吸引力。
对于不同的客户群，风险等级越高则贷款资产收益率越高，金融机构需要根据自身的风险偏好进行筛选，选择适合自身风险承受能力的客群，保证既有足够风险带来的资产收益率，同时风险水平不超出自身能承受的最大范围。需要注意的是，这一部分评估模型所需的损失分布函数是很难通过纯粹的模型分析和设计来解决的，必须通过一定量的初始数据积累来形成不同客户群损失分布参数，这也就是为什么一些老牌金融机构可以进行更为准确的、更具有吸引力但更安全的产品定价。
总体来说，微贷类业务的信用风险评估是一个多视角的工作：既要包括从微观视角出发的借款个体行为精准评估，也要包括从宏观视角出发的借款群体定价覆盖损失；既要包括利用专家经验建立客户分层模型的“预设模型法”，也要包括利用历史损失数据形成损失分布模型的“统计模型法”。而具体选择哪个视角，或者更多偏向于哪个视角进行风险评估，则要综合考虑提升风险识别能力带来的增益收入和需要额外投入资源的边际成本。
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