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网贷都正常还款,为什么再次申请会被秒拒?

    最近有用户反应,自从央行征信更新之后,想要获批贷款似乎变得更难了。此前从未有过逾期记录,如今申请贷款也会被秒拒,实在是有些困惑。


    其实,并不是贷款变得更难,而是贷款的风控水平变得愈发严格。


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    新版征信数据维度全面提升


    2020年,随着新版央行征信的推出,个人的信用信息已经越来越完善。“二代征信系统”在提供的信用报告中,对用户的基本信息和信贷信息内容进行丰富,改进了信息展示形式,提升了信息更新效率,用户的信贷信息将得到更全面的展示。

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    以往的征信内容基本只覆盖传统借贷维度的数据,比如信用卡、贷款等的额度和还款及逾期情况;而新版的征信还包含了个人的学历、婚姻、资产等各种维度的数据。


    为什么数据维度越来越多呢?


    因为传统的征信内容已经不能满足越来越庞大的金融需求,以往能在银行或一些非银渠道借到钱的人基本都是“信用优质”客户,或是有好工作、或是有好资产。而现在随着群体的不断下沉,越来越多的“信用次级”用户的金融需求开始爆发。如果对这部分群体仍以传统征信来度量个人的信用状况,显然不尽合理,新的贷款审批必须要依托新的维度。


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    大数据风控愈发严格


    不知大家有没有发现,在银行或部分非银金融机构贷款时,明明自己的征信很好,没有逾期并且按时还款,可最后申贷的时候还是被拒了!而结果只有一句话——“信用评分不足”。>>点击查看“信用评分不足怎么办

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    许多人就纳闷了,这是怎么回事呢?其实这是一套信用机制发挥了作用-----大数据风控。


    什么叫做大数据风控呢?为了弥补传统征信的不足,许多金融机构已经开始拓宽数据来源,利用更多维度的一些弱数据来补充个人的信用画像,比如:手机运营商信息、工作职位信息、社保公积金缴存信息、信用卡账单信息等。


    与此同时,随着网贷机构逐步接入征信,越来越多的个人信用信息可以被及时查询到,而这些信息为贷款审核增加了新的维度。例如:社交风险系数、消费能力指数、共债档案、是否命中借贷黑名单、交通违章记录、常驻地址是否稳定、是否涉及公安不良等等。


    利用这些数据可以预测个人的过去及未来的信用状况、还款能力以及还款意愿,是否涉及欺诈等,是对传统征信未能覆盖的范围较为有效的补充。为什么会利用这些数据呢?下面详细说明一下!


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    个人信息多元化,全覆盖


    社交风险系数:从个人的运营商记录推测社交风险,比如经常联系人中涉及黑名单的人数、联系频率和占比、是否经常和金融类公司联系等数据,都可以作为判断一个人目前信用状况的依据。


    消费能力指数:主要是通过电商的消费数据判断一个人的消费能力,以及是否涉及超前消费、过度消费、透支消费!如果银行判断你有可能过度消费,那基本也就不太可能会贷款给你了。

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    共债档案:共债信息,通俗的解释就是“多头借贷”,主要是评判借款人是否涉及在多个平台或多个渠道进行过借款,是否涉及借新还旧等行为。


    借贷黑名单:查看借款人是否命中银行或非银金融机构的黑名单,一般来说只要命中了黑名单,正规渠道就基本与你无缘了!


    交通违章记录:查看借款人的交通违章记录,评判借款人的性格及还款意愿。


    常驻地址:常驻地址稳定与否,主要是判断借款人的居住地是否稳定,有没有经常换居住地或换工作的行为发生。一般来说,在一个常驻地址居住越久,那么就可以在一定程度上证明这个人的稳定度越高,获批贷款的成功率也会提升。


    公安不良:查看借款人是否涉及违法犯罪记录,一般只要涉及到违法记录,想要贷款就基本不可能了。


    以上是一些大数据信用当中比较典型的数据例子,相信未来,也还有很多维度的数据会加入到金融机构的信用模型当中。


    也许是你的社交关系风险系数较高、也许银行认为你可能过度消费了、或者申请借款的机构过多、或者手机号码命中了黑名单。这些情况都有可能成为金融机构拒绝给你贷款的理由!


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