經歷過公積金貸款的人,都有一種鋪天蓋地的煩惱,那就是:“大數據不好”。
那么,什么是大數據不好,讓無數的人崩潰呢?你有沒有經歷過這種感覺,當你急需資金,想要貸點款的時候,滿懷希望打開一個銀行APP,輸入信息!
靜待系統的審批額度的時候,頁面原本轉的圈停了下來,給你來了一句:
“您的綜合評分不足,審核未通過。”
對,就是如此地尷尬,當看到這句話,大部分人會瞬間血壓飆升,氣的炸裂!原本收入穩定、從未逾期,憑什么不貸款給我……
其實,別傻了,拒絕你的并不是銀行,而是手機屏幕背后你從未見過的隱形殺手——大數據綜合評分。
一、 大數據評分,數字世界里的身份證
舉個例子,
如果說“央行征信”是官方的學歷檔案的話,它所記錄的就是你在金融機構的身份證。
這張身份證包含了你的收入、學歷、房貸、車貸、信用卡、負債……
而“大數據評分”就是你在這個社會上的“社會行為檔案”:
這個檔案記錄的就是你生活軌跡的各種小動作,你究竟點了什么樣的網貸廣告?在哪個平臺申請了貸款,甚至有沒有官司,有沒有巨額資金充游戲……
有沒有給女主播打賞,有沒有賭博之類的所有的信息,幾乎無所不知。
但更加可怕的是,這一切像一把巨大的手,拽著你貸款的命運:
你看不見它:它不會出現在你的征信報告里。
你摸不著它:但你每一個操作都在為它“貢獻”數據。
它卻能決定你的命運:絕大多數網貸平臺、消費金融公司,甚至部分銀行,都把它當成審批的“尚方寶劍”。
簡單一句話:你的征信可能潔白無瑕,但大數據評分可能已經“千瘡百孔”。
二、 大數據分數究竟該怎么看?
大數據評分,說白了就是個個隱形的考官,給你打著你看不到的分數:
低于60分:【高危人群】—— 貸款?基本是“秒拒”,別浪費時間和查詢次數了。
60~70分:【次級用戶】 —— 審批難過獨木橋,需要找擔保、補材料,還不一定能成。
70~80分:【中等生】—— 有希望通過,但別得意,利率和額度可能不美麗。
80分以上:【優質客戶】—— 恭喜!你是平臺的“香餑餑”,通過率高,待遇好。
三、 大數據評分最恨你這5種“作死”行為
其實,大數據評分低,大多數時候,都是自己“作死”的!
想知道為什么你的分數低?來看看你是不是踩了這些“雷區”:
1. 手賤點網貸,好奇害死貓
你是不是也經常在短視頻、小說APP里看到“點擊就送30萬”的廣告,然后手一滑就點了?
完了!即使你沒借錢,只是輸入手機號看了下額度,系統也已經默默記下一筆:
“此人在7天/1個月內申請了X次網貸,極度缺錢!”——扣分!
2. “廣撒網”式申請,銀行也拉黑你
短時間內,同時申請A、B、C、D多家銀行的貸款或信用卡,
你以為是在提高成功率?
在系統眼里,你這是“多頭借貸”、“饑不擇食”,風險極高!——扣分!
3. 當“夜貓子”,深夜操作是大忌
晚上11點,甚至凌晨兩三點,
還在APP上申請貸款或忙著還款?
這個行為在系統看來,等同于“急用錢到睡不著覺”,是資金鏈即將斷裂的危險信號!——扣分!
4. 以為“小貸”不上征信就為所欲為
那些不上征信的小額貸款,
哪怕只逾期幾百塊,也照樣在大數據里留下污點。
別心存僥幸,你的“小聰明”在大數據面前一覽無余。——扣分!
5. 卷入官司,是天大的負面信號
當你卷入了官司,是不是覺得無所謂。
但實質上,無論是原告還是被告,只要被法院立案,有了案件記錄。
在金融機構看來,你就是個“不穩定因素”,生怕你官司輸了沒錢還貸。——直接拒貸!
四、 救命指南!5招修復你的大數據評分
大數據壞掉了該怎么修復?
如果已經踩坑,別慌!大數據也是有“記憶曲線”的,你可以這樣修復:
1.立刻“管住手”
至少3個月內,停止任何形式的貸款申請和查詢,讓系統判定你的資金需求回歸平穩。
管不住手,大數據永遠都好不到哪里去。
2.清理“垃圾”廣告
遠離所有不正規的網貸鏈接和APP,只與持牌金融機構打交道。
不要覺得那些垃圾廣告,很好,很容易,很簡單,天下沒有免費的午餐,但有免費的陷阱,不要把自己往火坑里推!
3.愛護眼睛一樣愛護信用
所有借款,無論大小,必須按時還清,一秒都不能拖!
各種借款該還的還是要還的,當下這個社會一秒都不能拖!信用何其重要,壞掉了就真的就壞掉了。
4.做個“作息規律”的申請人
請在工作日、上班時間
(比如上午9-12點,下午2-6點)處理所有貸款相關操作。不要大晚上的亂點亂玩,會讓銀行機構覺得你缺錢缺的睡不著覺!
5.珍愛生命,遠離官司
有經濟糾紛盡量協商解決,避免對簿公堂,留下案底。
不管是原告還是被告,只要你上了公堂,問題就都嚴重了,當你增加了一條的官司信息,你的穩定性就差了好幾分,不要瞎搞!
所以,在這個數字化的時代,你的每一個行為都在被打分。別讓你一時的疏忽和僥幸,堵死了未來急需資金時的救命通道。
看似微不足道的一次“點擊”,可能正是壓垮你大數據評分的最后一根稻草。管住手,別瞎搞,大數據就不會差!
但這就是人性,正兒八經能控制住自己的人是極少極少的。
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