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微众银行如何靠人脸和大数据放贷?

跳过满江红
2021/4/7 11:29:57
微众银行如何靠人脸和大数据放贷?
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以往,民间金融尚不能接入央行的征信体系,P2P不可避免的在信用审核方面存在不到位、费用偏高、重复授信等现象,平台之间的信用档案难以打通。在小 贷或者P2P平台贷款,相关贷款也未记录到个人征信。但随着央行放开个人征信,腾讯阿里等8家机构被准入个人征信业务。 网友戏称,以后在腾讯玩网游作弊, 就可能在申请房贷时拿不到优惠利率了。 那么,靠刷脸和大数据也就不难理解了。以往贷款都要出具工作证明、银行流水以及个人征信等资料,而未来这些资料成为数据。这些数据最终决定贷款是否能通过审批,也决定了贷款的额度。 而脸,成为一个身份证明。 人脸识别,关系到的热点是微众银行需不需要依赖实体网点。这确实是互联网最强大的地方,以往很多需要面对面才能办理的业务,都可以逐步放到网上去。如 果进一步追问,传统银行们把多少业务搬到了网上呢?在和朋友们聊到现代商业银行时,让他们猜测银行电子渠道交易占比这是我非常钟爱的小把戏。 大部分朋友会 凭直觉猜测20-30%,少数人会咬牙猜到50%。当他们得知真实数据后,都会感到吃惊。因为平时大家看不上眼的这些传统银行,差的电子渠道交易占比也在 80%左右,最高的股份制银行两年前就突破90%。当银行作为传统金融机构依靠人力面对面的交易占比都在20%以下,试图100%网络交易的竞争者优势又 在哪里呢? 至于大数据信用评级,则更像一块遮羞布。 传统银行放贷款的时候,没有大数据这么洋气,通常用的是模型打分。比如你每个月有固定收入,加一分;曾经有信 用卡不良记录,减一分;最后根据打分的结果来判断能放多少贷款。银行的做法有很大缺陷,例如很多金融领域之外的数据很难获得,就没法加到打分模型中去。 所 以银行管贷款的人经常会偷偷查电表水表之类,就是为了增加判断借款人的数据来源。 大数据颠覆了打分模型的做法吗?设想一个高大上的互联网金融模式,不妨叫“基于社交关系链的创新型金融大数据”。用人话翻译一下,就是把你的QQ纪录 或消费纪录通过模型打分,再根据打分高低判断该给你多少贷款额度。

意气书声

2021/4/19 9:31:36

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1个回答

  • 盛夏炙语

    2021/4/12 14:39:06

    问:各位律师好;我去年被朋友劝说跟她去做期货,当时她说赔了算她的,现在公司出问题了,所以她给我打了欠条,我想咨询一下,她的欠条有效吗?

    答:君同法律在线咨询为您解答

    借条和欠条在司法实践领域有着不同的含义:

    一、借条证明借贷关系,欠条证明欠款关系。

    二、借条肯定存在借款关系,而欠条则不一定存在借款关系(即现金流转关系)。

    三、借条形成所依据的是双方的借款事实。欠条所依据的事实则多种多样,如因买卖产生的欠款,因经济纠纷所产生的欠款,因侵权行为而产生的欠款,因犯罪行为面产生的欠款等等。

    四、在案件审理过程中所起的作用不同:仅仅依一张欠条提起诉讼的,很难得到合议庭的支持,还需要向法庭说明欠款形成原因及提供相关的证据(如经济纠纷的应当提供合同)。而借条在一般情况下无需证明其形成原因,仅需向合议庭说明借款的时间即可。

    五、诉讼时效的起算点不同:没有明确还款期限的借条,出借人可以随时向借款人要求还款,诉讼时效从权利人主张权利之时开始计算。权利人再次主张权利的,适用诉讼时效中断的规定。但是如果出借人在借款人出具借条的20年内不主张权利,则诉讼时效不再起算。

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