综合评分不足。
大数据评分不足。
而今这个年代只要是贷款审批未通过得到的答案就是以上两项的任意一项。
这两项暂且不提，讲个小故事：
故事发生在2009年的某省某市某银行，当时一位年轻貌美的年轻女子来大堂咨询贷款事宜，此客户资质良好，有车有房已婚有娃，工作职业是一名地方电视台记者。就这些要素加起来，不出意外的话，20万妥妥的纯信用工薪贷，不到30分钟就打到了客户的卡里。
不出意外的话，还是出了意外，这位客户第一期就逾期了，没错，首期贷款逾期，当时还没有这么多的失信被执行人，起诉立案很快，过程不再赘述，最后您猜为啥逾期？
这姐妹儿贷款是为了给她男朋友投资做生意，前文提过哈，她是已婚，贷款也不是给老公投资，而是给男朋友投资，神奇不神奇？
故事讲完了。
看起来是不是和贷款综合评分没有什么关系？
其实关系很大：
这就是贷款综合评分。
就是一些可能存在，但是比较难以求证的信息，都列到了综合评分里面。
例如说，某客户a申请贷款，最后大数据查到a的通讯录里面100个人里面有98个人都在贷款系统内有信息留存记录，都有贷款申请记录。那即使a资质情况再好，那贷款通过的可能性也几乎为0。
继续哈：
现实生活中，会有很多爱较真的人，你如果告诉他，你征信查询次数多所以拒绝，他马上给你矫情，多少次算多，怎么就多了，自己认为不多。如果你告诉他，因为信用卡空了所以贷款拒绝，他又马上说，我那是为了各种各样问题，我马上就可以把信用卡还掉，还掉，你给我放款。总之呢，就是，你如果给予他一个确切的贷款拒绝原因，他非得给你刨根问底的问到底，而且呢，最后还可能产生客户投诉，无尽的纠纷。搞到最后头脑子疼。
当然，贷款综合评分确实包含很多问题：
包括手机卡使用时长，关联案件，朋友圈关联人各种风险。
说了这么多，想表达什么呢，都知道查询贷款次数多了对征信不好。
如果想在贷款申请之前就了解自己的大数据评分，我有办法。
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