银行大数据综合评分是什么意思？贷款风控审批不过关怎么办？

一年看两三千份征信，90%都是花的。

要不查询一个月十几次，

要不小贷网贷十几笔，

要不信用卡刷到爆。

经常听到客户说，每次去银行贷款，都是秒拒，于是开始以贷还贷，懒得再去银行试错。

为什么大家自认为资质还可以，却总是在贷款的步——大数据风控审核，就被拒了呢？

每家银行的风控系统虽然不一定相同，但是维度都差不多。市面上有100多家大数据评分系统，个别银行会同时接入几家，提高审核门槛。

名字不用去记，反正一般统称为：大数据。

那这个大数据的评分标准和维度是怎样的？熊哥整理了一份参考表格。

不同维度，有不同的分数权重。越重要的维度，评分占比越高。

大数据风控筛选的目的，是通过已有的客户画像数据，最短时间内判断你的还款能力。

因为银行借钱给你，本质是赚你利息，你得有还款能力才行，不然银行就得承担坏账的风险。

问题很多的小明会问，还款能力不就是收入吗？

NO，NO！

我举个例子。

A没上班，副业5w，小贷负债50w，月供5万。

B国企上班，公积金基数1w，银行负债20w，月供5k。

银行更喜欢哪个，当然是B。

好单位，有缴纳公积金，以银行负债为主，月供低。

大数据审核也是为了节省人工成本，一般扫个码就知道你的综合水平如何。

有些银行是在自己内部系统扫码，有些是直接给你二维码扫码。

如果没问题，就出个预审额度，或者进一步提交人工审核。

既然我们知道银行会通过大数据去预审客户画像，那我们如何把自己的大数据养好呢？

或者说，怎样才算一个好的大数据画像，熊哥把重要维度单独列一下。

当然，资质方面，还有很多维度，由于篇幅问题，这里就不穷尽了。

那么，大数据良好的客户，是怎样的呢？我们举个栗子：

一般上班族只要不乱造（小贷多、查询多、负债高等），大数据评分就不会低。

当然，大数据评分只是银行贷款预审的步。并不是你的大数据通过了，就能贷款。

信用贷款属于定制方案，具体问题，具体分析，再具体落地。