咱們都知道，金融中介不論大銀行仍是互聯網巨子，在做告貸抉擇方案的時候，其實都是依賴于前史數據產生的硬信息。這些信息就包含你的財富收入信息、學歷工作單位信息、前史履約記載等等?？萍记斑M的結果是什么呢？是使得這些信息的搜集途徑變多，變量變多，但是搜集來的信息無非仍是服務于相同一個意圖，便是判別你是不是一個契合資質的告貸者。
最近，網貸金融行業傳來巨大壓力，不少的中小型貸款平臺持續的衰落或者退出，小贏卡貸保單能退嗎在面臨巨大壓力面前，不管是轉型又或者是消費類型，毫無疑問就是發展的道路。小贏卡貸面對借貸業務一般存在的兩大類信息不對稱、違規高利貸難題的看法以及處理辦法：榜首個就是逆向挑選難題，怎樣去把壞人挑出來；第二個就是道德風險問題，怎樣讓借款人當好人，如約還 款。關于這么兩個逆向挑選和道德風險問題，技能進步，比如說大數據的收集、運算模型的精進、算力的精進，是不是能夠處理這兩類難題呢？
小贏卡貸在這個要敲黑板，問題的要害就在于數據量的增加不一定帶來增量的有用信息，有時候數據量的增加會帶來攪擾信息。
有些社交信息對金融行為的猜測錯誤率就十分高，比如說把你的消費信息、手機使用信息數據拿出來，然后放到模型中去算，其實可能是沒有辦法判別你是不是一個會履約的人的。
有個經驗，便是2014年，P2P途徑盛行時，許多途徑宣稱運用了這些數據或者技術，但是實際上壞賬率依然十分高。許多P2P途徑的告貸用戶，數據看起來都十分美麗，尤其是那些用于評價資質的信譽分、財物、學歷狀況，看起來都特別地夸姣，但其實判別并不精確，并且利率往往十分之高。
搖錢花交易規模之所以迅猛增長，則是量價齊增共同驅動下的結果。財報顯示，其交易量由二季度的290萬筆增至380萬筆，增幅達到31.0%。此外，平均每個用戶的消費額度達5668元，環比增長19.3%。截至2019年9月末，活躍用戶數達33萬，較二季度末增長約50%。
技術前進，它便是使得這些信息搜集的途徑更加多樣，使得金融中介之間的競爭加重了，但是它不意味著信息可以完全對稱。事實上在下降信息不對稱問題上，咱們傳統的金融機構現已做了幾千年持久的嘗試了。小贏卡貸發現，增量數據和科學技術不是僅有的改進途徑，許多大型銀行的告貸抉擇方案，經過長時間和多途徑地接觸企業，堆集關于告貸企業和事務相關信息來做出解決方案。
小贏公司作為國內遙遙領先的公司巨頭，其名下有小贏卡貸和小贏理財等產品，而正是因為擁有這些產品，公司才得以在年度末一轉先前萎靡的趨勢，于今年下半年完成更新的全新類型的產品---搖錢花較為優秀，正逐漸的成為小贏科技迎來新時代風雨中的頂梁柱。
