同盾拒绝后可以贷款的平台？

同盾分是什么意思

同盾在2015年成立以提供反欺诈服务切入，逐渐形成“反欺诈－信用建设－智能数据分析”的数据服务公司。

同盾贷前审核报告中，同盾分范围是0-100分。评分分三个档次，0-20低风险区，系统建议通过审核；20-80分，较大风险区，系统建议进行人工审核；80-100分，系统检测出高危风险，建议直接拒绝。

简洁来说，同盾分是一种征信分数，分数越高，表面信用风险越大。

扩展资料

同盾是其他大电商平台很难做到的，优势：

系统完全自有，数据稳定；

只做风险，独立第三方，不做市场引流，不做信贷业务；

创新建模方法论，以传统建模为主；

负面客群识别效率高，补充负面信息，提高覆盖范围；

对于线上行为识别高效，拥有6~7亿的线上设备量。

同盾的应用已经很广泛。同盾已与合作的7000多家机构实现对接，涵盖金融、电商、银行、保险、证券基金、理财、游戏、社交网络、社区等领域。其中，金融行业占比50%，包括招商银行、兴业银行、微粒贷、宜人贷、拍拍贷等。同盾单日API调用量过亿，调用总量已达230亿，日借贷调用量超500万。

据资料，同盾已监测到100万人的欺诈人群，占中国从事网络欺诈人群总数约160万的62.5%；在同盾的人工智能反欺诈模型中，被拒绝的10%的人群中有90%是欺诈分子。

参考资料

人人都是产品经理-消金风控之同盾分

同盾分是什么意思？

同盾在2015年成立以提供反欺诈服务切入，逐渐形成“反欺诈－信用建设－智能数据分析”的数据服务公司。

同盾贷前审核报告中，同盾分范围是0-100分。评分分三个档次，0-20低风险区，系统建议通过审核；20-80分，较大风险区，系统建议进行人工审核；80-100分，系统检测出高危风险，建议直接拒绝。

简洁来说，同盾分是一种征信分数，分数越高，表面信用风险越大。

扩展资料

同盾是其他大电商平台很难做到的，优势：

系统完全自有，数据稳定；

只做风险，独立第三方，不做市场引流，不做信贷业务；

创新建模方法论，以传统建模为主；

负面客群识别效率高，补充负面信息，提高覆盖范围；

对于线上行为识别高效，拥有6~7亿的线上设备量。

同盾的应用已经很广泛。同盾已与合作的7000多家机构实现对接，涵盖金融、电商、银行、保险、证券基金、理财、游戏、社交网络、社区等领域。其中，金融行业占比50%，包括招商银行、兴业银行、微粒贷、宜人贷、拍拍贷等。同盾单日API调用量过亿，调用总量已达230亿，日借贷调用量超500万。

据资料，同盾已监测到100万人的欺诈人群，占中国从事网络欺诈人群总数约160万的62.5%；在同盾的人工智能反欺诈模型中，被拒绝的10%的人群中有90%是欺诈分子。

贷款公司说我同盾分高需要支付386元他们公司可以帮我刷低同盾分，我可以相信嘛？目前我还没有支付。

这是明显的套路你的，劝大家不要相信网络平台发布的这种信用贷，实惠贷等的放贷公司或个人，基本上都是骗人的，有钱就不贷款了，千万不要给他们汇钱，你搜一下看看每天都有很多人上当受骗的。央视曝光了好多次这类的案件了。

不需要综合评分的贷款

不需要综合评分的贷款有:

我来贷，借款额度：3000-50000，借款期限：2-12个月。

闪银，申请入口：下载APP，借款额度：100-50000，借款期限：2-12个月。

曹操贷，借款额度：500-3000借款期限：7-42天。

个人信用评分指信用评估机构利用信用评分模型对消费者个人信用信息进行量化分析，以分值形式表述，是指通过使用科学严谨的分析方法，综合考察影响个人及其家庭的内在和外在的主客观环境，并对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估。

针对不同的应用，信用评分分为

风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。

综合信用风险评分——鹏元 800

2005年4月底，鹏元征信有限公司自主研发的个人综合信用风险评分——“鹏元800”，正式对授信机构及个人提供信用评分查询服务。

“鹏元 800”通过建立数学模型对个人信用信息进行统计分析，以预测未来一段时间内发生违约风险的可能性，并用一个分数综合反应个人信用状况。

该信用评分体系共设6个等级，从320分到800分，每80分一级， 把个人信用状况详细量化， 每个分数对应一个违约概率 ，分数越高表示违约风险越低 。

评分模型选用了与个人信用相关的四十多个变量，概括起来可分为个人基本信息、银行信用信息、个人缴费信息、个人资本状况四类变量，其中，银行信用信息所占权重最大，接近50%，其余三类变量所占权重大致相当。

目前征信系统数据库中有银行信用记录的客户仅占总体人群的25%，由于银行信用信息是影响个人信用状况最重要的变量，对于没有银行信用记录的客户，模型选取了其他与银行信用相关的变量予以替代。今后随着数据的逐渐完善，我们会将更多的变量加入模型，不断提高模型的准确性、精确度和普适性

对于不需要同盾分贷款和同盾拒绝后可以贷款的平台的总结分享本篇到此就结束了，不知你从中学到你需要的知识点没 ？如果还想了解更多这方面的内容，记得收藏关注本站后续更新。