遂宁加成贷不看大数据

为何在加成贷业务中不看重大数据

近年来，随着技术的不断发展，大数据已经成为了很多行业重要的一环。特别是在金融领域，各家银行和金融机构均将大数据应用于风险管理、决策过程等方面。但在加成贷业务中，却有一些不同。本文将会探讨为何在加成贷业务中不看大数据的原因。

什么是加成贷

加成贷是一种借款方式，相对于传统的贷款方式，加成贷的利率通常更高。加成贷在给出贷款申请的同时，还会明确一份还款计划，使用借款人的收入来作为还款的依据，同时通常会需要借款人提供一些个人或企业资产并指定其依据作为抵押，来保证借款人的还款能力以及保护借款人的借款安全。在加成贷中，重要的是借款人的还款能力和资产的价值，而大数据的应用在此环节是有限的。

加成贷业务的特点

对于加成贷业务而言，其最大的特点就是难以用大数据进行准确的风险评估。在加成贷业务中，借款人的还款能力和资产价值是最主要的评估指标。这些数据在大数据中并不能得到体现，因为这些数据无法通过统计或算法建模等方式得出。相反，判断逻辑的主要由两个方向，首先是借款人的信用记录；其次是需要评估借款人的资产价值，考虑质押、担保等多种方式。因此，在这些方面，加成贷业务并没有太大数据可应用价值，这导致了大数据在加成贷中的应用极为有限。

加成贷中的信用记录

对于加成贷中的信用记录，其最主要的评估指标是借款人的个人信用以及还款意愿。在此方面，大数据当中我们可以获取到的主要是借款人的信用报告以及过往的还款记录。但是，这些数据对于加成贷的信用评估帮助较小。我们需要的是思考透彻，要了解贷款人人际关系，家庭背景，努力程度等因素，是信用报告无法提供的东西，是一种更为深度和精细的数据分析（例如人工智能）。

加成贷中的资产价值

在加成贷中资产价值是另一个关键指标。但是，资产价值往往具有高度异质性和难以量化的特点，这大大降低了大数据的应用价值。根据不同的产权结构、定位、面积和建筑年代等因素，不同房地产的价值差异会很大。同理，对于“产权的抵押价值”和“品质”因素进行细致评估时，难以用算法解决。此时需要的是追求精度、深度和体验的人工智能。

总结

在加成贷业务中，大数据的应用是有限的。相对于数据量的多样和复杂，这种业务更需要精确的判断和手工的操作。如果计算和准确性不能保证，策略准确性和商业成功独立账户是不能保证的。