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各银行的大数据模型有不同算法,例如建行这个地区580准入,某些收入高地区600以上准入,有些商业银行只需要500分值就够,当然不同分值代表着你不同额度的上下限,而且模型是单调性,无例外审批性,不同的数据对应不同的阈值是设定好的,不同的数据就构成不同的倍数因子和矩阵,所以为什么扫码是人工干预不了,线下说人工进件稳的原因(当然有些例如你农商行扫码过了预审批出了小额,可以转人工审批,可以不看大数据,但是一般这类贷款必定扣负债的,适合大数据不好但是负债不高的客户,又比如以前的渣打,渣打是外资银行,没权调用大数据库,只能硬看征信审批)
大数据评分的模型组成通常由
1.信用历史:历史逾期数,账户数,最长分期数,近期查询数;
2.收入稳定性:职业类型,公积金,个税缴纳的连续数;
3.负债比:总负债/月收入,一般为信用卡已用+信贷总授信非余额/基数或认定收入,不超xx倍。或者信用卡已用10%+贷款月供/月认定收入,一般不超过200%。
4.基本信息稳定性:年龄,不同年龄授信额度也是会参考的,你20不一定批,60也不一定不批。学历,本科当然好批过大专,婚姻状况,犹记得某行以前有过某行发神经离异的不准批或者大幅度低额度,居住地址时间连续性,最好2-5年都以稳定居住地址填写申请,不要今天你兴致好我写另一套房子,明天我忙,父母家地址短就写父母家。
通常这4个因素来参考你的额度上限和下限。
注意事项,信用卡做0会比不做0好,申请网贷当月超过3次不建议申请银行贷款,因为你的大数据分可能会锐减。如果要做多笔最好选在月尾,先做2-3笔,出额度后下个月再申请剩下的,但是前提你大数据分数足够,如果你只是刚刚够“建议通过”那档,你短期就算申请的是几次银行,分数也会相应降低的,只是没网贷申请降低的快而已。如果没信用卡刚参加工作的白户,家里水电费或者有线电视费可以自己准时交,对留痕有作用。信用卡使用额度尽量别超80%,有些银行会触发“过度依赖”,那些高炮月炮尽量少用,虽然不上征信,但是借用得多某些银行其实会触发反欺诈,大数据下你内叉啥颜色人家都知道。有些银行数据模型公司有相同的就不要同时申请。还有些银行例如中信审批,他不止看6个月查询,你觉得你当天申请了中农工建再去申请中信,当天如果申请几家最好中信第3次内,不然4.5次会不出额的,当然你只要查询和负债符合条件隔天再申请有机会会再出额。
所以我认为大数据某些方面是可以提高和规避拒绝风险的,欢迎有啥补充互相交流一下。 |
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