在当今社会，随着金融科技的不断发展和创新，网贷平台作为一种全新的借贷方式已经成为了人们生活中常见的选择。然而，在这个领域里面存在一个重要问题：如何评估借款人的信用？这既是对于借款人自身利益保护需要考量的问题，也是对于整个行业风险控制与合规管理上亟需解决之事。

首先我们来关注一下究竟什么样的信息可以被纳入到网贷机构进行信用评估呢？

据悉, 网络债务公司通常通过以下几种途径获取相关数据:

1. 传统征信报告：包括但不限于银行流水、社保公积金缴存情况等；
2. 社交网络资料分析：例如微博、微信朋友圈等反映用户日常消费状况及还款意愿；
3. 消费场景数据采集：涉及用户线下购物记录以及支付宝花呗/京东白条使用情况等；

除此之外, 还有更多相辅相成且间接地衡量出其稳健性或者风险程度。

同时值得注意到许多专家学者指出目前该市场依赖大量非结构化数据，并没有充分挖掘各类信息资源。正因如此, 很容易造就过高甚至低估某些群体违约率; 另外由于中国法定征信系统尚未完善并覆盖所有居民群体所致导致部份特殊对象无法真实反映他们应有能力.

那么针对以上提到可能引起误差现象是否表示当前模型设计都存在漏洞? 其实从另一个角度来说答案是否定！
根据笔者调查显示主要原因系恪守“小额散标”理念--将海量零碎客户综合打包形式转变为具备可观价值! 大幕后功劳则归诸神经网络算法（深度学习），基本素材来源广泛即取长补短确立清晰画像！

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