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老公背着我借了高利贷20万,该离婚吗

历史羽林郎

2021/6/11 6:24:40

老公背着我借了高利贷20万,该离婚吗
最佳答案:

怎么看似乎都是个死结了,离婚吧,等于是你在他最困难的时候抛弃了他,不离吧,未来又很迷茫。最好的办法也许是让你老公想办法把钱赚回来,但最好别炒股了,看来不是那块料。

股道九杨

2021/6/13 16:50:43

其他回答(1个)

  • 赞播居家

    2021/6/17 21:18:55

    在讨论如何构建微贷的信用风险评估模型前,我们首先要说简单回顾微贷这项业务的主要特征:

    一、总资产基本可分,也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低,任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响;

    二、非系统性风险高度分散,简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系,不存在一个借款人违约,一大批关联借款人同时违约的情况;

    三、信用风险和欺诈风险高度融合,简单来说,评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度,观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况,评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度,观察贷款资产的违约比例,当欺诈风险无法识别的时候,自然就融入到了信用风险中。

    有了业务的风险特征,我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。

    通常来讲,构建信用风险包含三个层面的内容,一是反欺诈,提升资产质量,降低资产内部关联性;二是客户群分层分类,降低整体样本方差;三是产品定价,落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。

    对于第一层面,其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈,或称反信息欺诈,主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性,简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息,进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题,对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉,提升贷款整体质量。降低资产内部关联性,主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款,比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等,对相关贷款进行合并统一管理,降低个体贷款之间的关联性,保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息,对借款人信息进行交叉检验,是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。

    第二层面客户群分层分类,是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分,其主要目的是根据用户特征,包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息,对客户群进行风险等级分类,使每个客户群的风险等级分布更加集中,或者通俗地说,就是让好客户分成一群,让坏客户也分成一群,不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段,比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型,比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型,比较老的则有打分卡模型和专家认定流程(不能称为模型了)等。

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