如果你身边有失信人,一定要做好同失信人的数据隔离,在数据上远离这类高风险人群。去年一个学员咨询我,他名下除了房贷没有任何信贷,但是申请信用卡申一个拒一个,不知道是什么原因。当时呢我看了他征信没有问题,我觉得大概率上是大数据的问题。我问他,你单位的同事或者是通讯录里的朋友,有没有高速贷,甚至是还不上款的人,他说有一个关系很要好的朋友欠了一些钱。申请表的紧急联系人填的就是这个朋友。我说你现在给他打电话,你问这个朋友的负债状况。果不其然,电话打过去之后,才知道这个朋友已经是失信人了,做公司欠了几百万,还不上被执行了。这就是大数据对于一个人的影响。有时候不是你的问题,但是你被不良数据关联了,那你也就有问题了。对于信贷来说,征信数据只是其中的一个方面。越是大银行对征信数据的采集深度越浅,因为它有自己的一套成熟的风控系统。而这套风控系统就是大数据沉淀而来的。为什么有的银行不看重负债率,因为负债率并不能完全决定一个人的还款能力。没有负债的人还不需要贷款呢,对不对?
而失信人的数据关联仅仅是一个方面。除了失信人较为严重之外,还有经常预期的人、高负债的人等等。这些呢同样会给你带来影响,最常见的就是夫妻之间的数据串联。如果夫妻之间有一方负债过高或者是其他方面问题,这都会直接影响到另一方的信贷审批,特别是同行的数据关联。假设你有招商信用卡,但是由于长期空卡或者高负债,或者经常逾期,或者经常最低还款等等。这个时候如果你的另一半不做好数据隔离,直接去申请招商。网卡大概率被拒,即便预计好能下下卡额度也很低,且后续的提额难度要大很多。所以在任何时候的信贷包含信用卡以及信用卡后续的使用上,大数据的风险问题,我们都要注意防范。
而远离失信人最重要的一步是隔离这类人群的联系方式。在你的通讯录里,不知根知底的人联系方式不要存,高,负债的人联系方式也不要存在,信贷申请上不要关联到任何自己不了解人的联系方式。很多人工作、生活两个手机,这是很好的一个办法,虽然麻烦了点,但是很多事儿办起来省心很多。
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