Ⅰ 網上那些人加你微信說可以幫你貸款。收前期費的能相信嗎
千萬不要信網上這些騙子，要永遠記住一句話，天上永遠不可能掉餡餅，如果有，那一定是有毒的，騙子就是靠這種手段讓你似信非信，但是給了你極強的誘惑，最後你耐不住這種貸款的誘惑，從而聯系騙子，被騙子騙取錢財，一定要忍住這種誘惑，面對這種情況，最好是及時的報警，及時的舉報，千萬不要相信
Ⅱ 微信上發布貸款信息違法嗎
《華民共廣告》第四條：廣告含虛假內容欺騙誤導消費者
第五條：廣告主、廣告經營者、廣告發布事廣告應遵守律、行政規遵循公平、誠實信用原則
第七條第二款第（三）項：廣告使用家級、高級、佳等用語；
第三十九條：發布廣告違反本第七條第二款規定由廣告監督管理機關責令負責任廣告主、廣告經營者、廣告發布者停止發布、公更沒收廣告費用並處廣告費用倍五倍罰款；情節嚴重依停止其廣告業務構犯罪依追究刑事責任
《華民共反競爭》第九條：經營者利用廣告或者其商品質量、製作、性能、用途、產者、效期限、產等作引誤解虛假宣傳
廣告經營者明知或者應知情況代理、設計、製作、發布虛假廣告。
在微信上，以盈利為目的違法廣告的發布者，將根據新《廣告法》查處。但會根據具體情況，區別對待，並非轉發虛假廣告一定會被罰。
Ⅲ 微信上有一個人加我，說可以給我貸款，然後就問我資料，他們會不會拿我資料去貸款
您好，首先遇到這種情況不要輕易相信，資料不要給他，如果有需要辦理貸款業務您可以通過正規的金融機構或銀行申請辦理，這種網上通過微信QQ聯系您的一般都是騙人的，還請您謹慎看待，以免上當受騙！
Ⅳ 今天微信有一個人想加我 驗證信息上顯示我惡意拖欠貸款費用要起訴我和吿知家裡人這是真的嗎
這種情況還是不予理睬為宜，因為一旦被黏上，就需要拿出相當的精力去應付，陪不起哪！
但如果你確實存在逾期或拖欠貸款的行為，就需要認真對待了。正所謂蒼蠅不盯無縫的蛋，無風不起浪。
這就是在提醒你，債權人已經沒有耐心聽你叨叨，已經或將把債務追償交給律所，如果你無法與銀行就還款事宜達成共識，，被起訴是不可避免的。且逐漸演變成為判決後依法申請強制執行，進而被納入失信被執行人名單，最終導致徵信受損，出行受限，後患無窮的局面。
Ⅳ 朋友叫我去他那裡上班，說是只要加別人微信 讓他們貸款 注冊，就行。這是合法的嗎
你要先確定你朋友說的那個地方是否正規，正規貸款的地方就只能是銀行了，如果是銀行我覺得是比較可信的。如若不是，那可能就是搞傳銷，或者放高利貸的，這都是違法的行為，建議你不要去。世上沒有白吃的午餐，雖然每個人都想吃，但如果真的輕輕鬆鬆就能獲得自己想要的，那人生也沒什麼意義了。做人腳踏實地一步一個腳印，那你所付出的，跟付出後所得的收獲一定是成正比的，祝你生活愉快！
Ⅵ 微信加你問要不要貸款他說是跟銀行合作的是不是真的
假的！銀行的貸款現在都是想要貸款不給貸款的，所以這種以私人名義棒銀行放款的都是假的，小心被騙！
Ⅶ 微信推碼貸款犯法么
微信推麻袋是不犯法的，他今個微信經過那個國家銀行銀監會審核的，基本上是沒有什麼問題，都是按正規手續來的。
在討論如何構建微貸的信用風險評估模型前，我們首先要說簡單回顧微貸這項業務的主要特徵：
一、總資產基本可分，也就是每一筆貸款占總貸款的比例很低，任何一筆貸款的風險都不足以對貸款整體質量產生影響；
二、非系統性風險高度分散，簡單來說就是借款人和借款人間沒有私下關系，不存在一個借款人違約，一大批關聯借款人同時違約的情況；
三、信用風險和欺詐風險高度融合，簡單來說，評估欺詐風險就是把視角降低到每個借款個體的高度，觀察個體是否存在隱瞞材料或提交虛假材料的情況，評估信用風險則是把視角提高到整體貸款資產高度，觀察貸款資產的違約比例，當欺詐風險無法識別的時候，自然就融入到了信用風險中。
有了業務的風險特徵，我們就可以大致來談談如何構建微貸的信用風險評估模型。
通常來講，構建信用風險包含三個層面的內容，一是反欺詐，提升資產質量，降低資產內部關聯性；二是客戶群分層分類，降低整體樣本方差；三是產品定價，落實風險偏好要求和收益覆蓋損失原則。
對於第一層面，其包含反欺詐和降低資產內部關聯性兩部分內容。反欺詐，或稱反信息欺詐，主要通過多信息源交叉校驗、信息自洽校驗等分析模型來驗證借款人提供信息的真偽性，簡單來說就是從借款人本人外的多個渠道收集借款人信息，進而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隱瞞信息或提供虛假信息的問題，對造假問題突出且情節惡劣的借款人則直接篩選掉，提升貸款整體質量。降低資產內部關聯性，主要是通過人群關系網路、小微企業集群等圖計算模型發現具有高度關聯性的借款，比如說家族類借款、企業主導員工消費借款等，對相關貸款進行合並統一管理，降低個體貸款之間的關聯性，保證非系統風險得到充分分散。這一層面的模型分析評估工作需要引入較多的第三方外部信息，對借款人信息進行交叉檢驗，是整個微貸風險評估模型/架構中的基礎部分。
第二層面客戶群分層分類，是目前信用風險評估模型中內容最豐富的部分，其主要目的是根據用戶特徵，包括客戶自行提供的信息、徵信信息和金融機構在前文提到的過程中收集的其他外部信息，對客戶群進行風險等級分類，使每個客戶群的風險等級分布更加集中，或者通俗地說，就是讓好客戶分成一群，讓壞客戶也分成一群，不同層級的客戶區別管理。目前對客戶群分層有非常多的模型和手段，比較常用的有神經網路、深度學習等復雜模型，比較偏傳統的有Logistics回歸模型、LDA演算法等統計學習模型，比較老的則有打分卡模型和專家認定流程（不能稱為模型了）等。不過從各家微貸金融機構和商業銀行個人金融業務的反饋來看，老的打分卡模型仍舊是客戶群分層分類工作的中流砥柱，無論是K-S值（描述模型分類准確性的一個統計值）還是模型的預測穩定性，打分卡模型都要暫時好於其他相對「先進復雜」的機器學習（統計學習）模型，這也說明風險評估模型並不見得越復雜、越高級就會越有效。
第三層面產品定價，是信用風險評估模型最核心最重要的部分，也是決定評估模型最終是否能夠為金融機構帶來盈利的部分。金融機構需要對不同層級的客戶群，根據歷史借還款信息建立相應的貸款損失分布，並根據損失分布確定一個合理定價水平，這個定價既要滿足「收益覆蓋損失」的要求，又要對該層級的客戶群具有足夠的吸引力。
舉個例子，對於無逾期記錄信用卡借款用戶群體，假設其12個月借款的歷史損失率為1.2%，標准差為1%，非銀行金融機構的放款融資成本是7%，如果將貸款利率定為9.88%，則可以保證有95%的概率不會虧錢；如果將貸款利率定為12.2%，雖然可以保證有99%以上的概率不會虧錢，但由於貸款價格過高，而相應客戶群因為信用等級較好，有更多的選擇空間，貸款產品在市場上就會比較缺乏吸引力。
對於不同的客戶群，風險等級越高則貸款資產收益率越高，金融機構需要根據自身的風險偏好進行篩選，選擇適合自身風險承受能力的客群，保證既有足夠風險帶來的資產收益率，同時風險水平不超出自身能承受的最大范圍。需要注意的是，這一部分評估模型所需的損失分布函數是很難通過純粹的模型分析和設計來解決的，必須通過一定量的初始數據積累來形成不同客戶群損失分布參數，這也就是為什麼一些老牌金融機構可以進行更為准確的、更具有吸引力但更安全的產品定價。
總體來說，微貸類業務的信用風險評估是一個多視角的工作：既要包括從微觀視角出發的借款個體行為精準評估，也要包括從宏觀視角出發的借款群體定價覆蓋損失；既要包括利用專家經驗建立客戶分層模型的「預設模型法」，也要包括利用歷史損失數據形成損失分布模型的「統計模型法」。而具體選擇哪個視角，或者更多偏向於哪個視角進行風險評估，則要綜合考慮提升風險識別能力帶來的增益收入和需要額外投入資源的邊際成本。
Ⅷ 有微信客服加我問我需要貸款嗎，後來他讓我
讓你幹嘛
Ⅸ 現在加我微信的朋友，他說可以幫我申請貸款是真的嗎
貸款請通過正規渠道，使用不正規的渠道，謹防上當