移动互联网发展到今天赫尔城球员表现亮眼，值得期待后续发展，大数据智能无处不在，大到全国GDP增速几何，小到赫尔城球员表现亮眼，值得期待后续发展你每月用几只杜蕾斯，什么时间该订购卫生巾，莫不在计算机的掌控之中。而在科技应用的最前沿----金融业，就连你用手机填写资料时的一举一动也被纳入大数据风控。想知道怎么做才是填写资料的正确姿势吗？现在且听小编娓娓bibi~
过去咱普通老百姓想借一笔钱，得到银行线下网点提供各种资料、证明，看营业员脸色，各种求爷爷告奶奶，还要等上好些日子才能拿到钱，经常是等贷款批下来了，黄花菜都凉了，导致不少人走上了高利贷或非法集资的不归路。
现在不一样了，在90后都被称为中年人的时代，Fintech的发展，让互联网金融迅速普及，纯线上、无抵押的信用贷款越来越多。借钱变得越来越便捷，一部手机就能轻松搞定，快速申请，然后打着王者农药，坐等到账，钱买不买皮肤再说。
但即便在已经实现纯线上快捷借款的当下，仍有很多有迫切需求的用户没法获得借款，并不是因为他们是“坏人”，而是由于各信贷公司无法断定他们是“好人”，就像是玩狼人杀，因无法判定而导致“宁可杀错100个好人，也不放过1个坏人”的情况频频出现。这直接剥夺了许多普通用户充分享受金融便利、实现个人目标的权利，显然与普惠金融的原则相悖。
为了减少误杀，准确揪出每一个“坏人”，解决“无法为更多优质用户提供服务”这个痛点，国内金融科技的新生代“钱帮金融”联合了国内领先的征信服务商“算话征信”，试图通过深度分析用户行为（User Behavior）和贷后表现之间的关系，建立新一代的信用评分模型，更多的用户能够更便捷地体验信贷服务。
所谓用户行为包括APP下载来源、APP跳转频次、APP停留时间、填写资料时间及准确度等全方位的用户使用情况；贷后表现就是用户的还款情况。此前缺乏基于正确的视角和方式建立精准的信用评分模型，这些数据一直被当作弱变量。
钱帮金融和算话征信的联合团队，历时3个月梳理了海量的用户行为数据，共同完成了UBP（User Behavior-Performance）信用评分模型。UBP信用评分模型在建模时采用传统评分卡的方式，经过模型设计、变量处理、逻辑回归、分数转换等过程后，最终得到评分值表。模型KS分值较高，区分能力表现优异；同时该模型排序能力准确，即随着评分的增高，坏账率有序降低，且评分群体稳定性（PSI）小于0.1，评分结果稳定性很高。
说了这么多，结论就是：
钱帮金融和算话征信共同建的这个模型棒棒哒，让用户数据形象更立体，为借款审批提供了强有力的支持，以后“好人”借钱更高效，“坏人”更易被系统“查杀”啦，真是社会我钱帮，精准借钱快~~~
以前，有人为了更好更快借到更多的钱，通过中介机构在名下多挂别墅、豪车，不过，在资质上造假容易，但改变一个人的行为却很难，俗话说，三代培养不出一个贵族，填写资料的姿势很可能随时会出卖你，聪明的审批系统进而怀疑那些别墅与豪车是否真的属于你赫尔城球员表现亮眼，值得期待后续发展！
举个局部而片面的栗子：如果你填写资料有一丢丢慢时，大数据智能风控系统会怀疑你是不是你，连自己的资料都记不住，对你的印象就会减分；但如果你填写资料过快，系统又会想你是不是你，莫非是机器代填？可见，基于大量用户数据系统能判断出正常人均填写资料的时间，而超出正常值的响应都会被剔出作重点评估，最终也会影响到借款审批。所以，你得像个正常人，甚至有实力得有有实力的范儿，用正确的姿势填写资料~
当然，这只是一个简单的例子而已，事实上，UBP信用评分模型从多维度去评估，一旦你安装了APP，对你的打分和评估就已经开始了，你想借钱，瞬间就能有结果。听起来，钱帮金融和算话征信已经完成了一个对互联网金融科技有进步意义的小目标。
双方计划持开放态度，与更多互联网金融科技机构合作，后续将推动UBP的多维度应用。
作为金融科技行业的新生力量，钱帮金融一方面输出多元化的信贷产品解决方案，另一方面为小微企业、金融机构提供技术、风控、数据、资金等多方面服务，致力于成为大众需求与专业金融服务间的桥梁，用理想科技实现普惠金融。
而算话征信则基于数据挖掘技术，结合多维度海量数据建立了信贷机构风险防范联盟，为信贷行业用户提供全生命周期的风险管理解决方案，让信用更真实、亲民、可应用。
正是有这些靠谱有实力的公司存在，未来世界的普惠金融还真是值得期待！
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