用还呗借款真的靠谱吗?还呗利息高吗?

发布网友发布时间：2022-04-22 21:20

共15个回答

懂视网时间：2022-04-11 15:30

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scorecardbundle.feature_discretization import ChiMerge as cm # ChiMerge特征离散
from scorecardbundle.feature_encoding import WOE as woe # WOE编码实现
from scorecardbundle.model_training import LogisticRegressionScoreCard as lrsc # 模型训练-逻辑回归
from scorecardbundle.model_evaluation import ModelEvaluation as me # 模型评估


# 01读取数据
def read_csv():
 bd_data = pd.read_csv(r‘20200326.csv‘, encoding=‘utf_8‘, low_memory=False)
 bd_data = bd_data.set_index(‘bd_code‘) # 设置bd_code索引
 # 将object转化为float
 col = list(bd_data.columns)
 bd_data[col] = bd_data[col].apply(pd.to_numeric, errors=‘coerce‘).fillna(0.0)

 # 获取关键字表
 bd_data = bd_data[bd_data[‘con_num‘] > 5] # 合同数小于0的BD不参与评分
 bd_data = bd_data[[‘amount_char_rate‘, ‘loss_num_rate‘, ‘loss_rate‘]]

 # 归一化
 bd_data = normalized(bd_data, ‘amount_char_rate‘) # 归一化
 bd_data = normalized(bd_data, ‘loss_num_rate‘) # 归一化
 bd_data = normalized(bd_data, ‘loss_rate‘) # 归一化
 bd_data.to_csv(‘01归一化后的样本集.csv‘, header=True, index=True)
 return bd_data


# 归一化
def normalized(X, feature_name):
 max_x = X[feature_name].max()
 min_x = X[feature_name].min()
 X[feature_name] = X[feature_name].apply(lambda x: (x - min_x) / (max_x - min_x))
 return X


def mark_score(train_data, column, flag):
 train_data[column + ‘_num‘] = train_data[column].rank(ascending=flag, method=‘dense‘)
 max_num = max(train_data[column + ‘_num‘])
 train_data[column + ‘_num‘] = train_data[column + ‘_num‘] / max_num * 100
 return train_data



# 03 样本标注
def feature_goal(dataset):
 dataset[‘score_num‘] = dataset[‘amount_char_rate‘] * 0.5 + dataset[
 ‘loss_num_rate‘] * 0.25 + dataset[‘loss_rate‘] * 0.25

 q95 = dataset.score_num.quantile(0.95)
 q05 = dataset.score_num.quantile(0.05)
 # 截尾，避免离群值对数据造成影响
 dataset = dataset.loc[lambda x: x[‘score_num‘] > q05]
 dataset = dataset.loc[lambda x: x[‘score_num‘] < q95]

 # 平均值
 truncated_average = dataset.score_num.quantile(0.5)
 dataset.loc[dataset[‘score_num‘] >= truncated_average, ‘score_num‘] = 1
 dataset.loc[dataset[‘score_num‘] < truncated_average, ‘score_num‘] = 0

 dataset.rename(columns={‘score_num‘: ‘tag‘}, inplace=True)
 dataset.to_csv(‘02标注后的样本集.csv‘, header=True, index=True)

 # 获取训练集
 train_data = dataset.sample(frac=0.75, random_state=0)
 # 获取测试集
 test_data = dataset[~dataset.index.isin(train_data.index)]

 train_data.to_csv(‘03训练集.csv‘, header=True, index=True)
 test_data.to_csv(‘04测试集.csv‘, header=True, index=True)
 # 拆分特征和标签
 train_X, train_y = train_data[[‘amount_char_rate‘, ‘loss_num_rate‘, ‘loss_rate‘]], train_data[‘tag‘]
 test_X, test_y = test_data[[‘amount_char_rate‘, ‘loss_num_rate‘, ‘loss_rate‘]], test_data[‘tag‘]
 X, y = dataset[[‘amount_char_rate‘, ‘loss_num_rate‘, ‘loss_rate‘]], dataset[‘tag‘]
 return train_X, train_y, test_X, test_y, X, y


# 04特征离散化（基于ChiMerge）分箱
def ChiMerge(train_X, train_y):
 trans_cm = cm.ChiMerge(max_intervals=6, min_intervals=5, output_dataframe=True)
 result_cm = trans_cm.fit_transform(train_X, train_y)
 return result_cm


# 05特征编码(基于证据权重WOE)
def woe_fun(result_cm, train_y):
 trans_woe = woe.WOE_Encoder(output_dataframe=True)
 result_woe = trans_woe.fit_transform(result_cm, train_y) # WOE运行很快，此任务仅需1秒
 return trans_woe, result_woe


# 06模型训练
def model_train(trans_woe, result_woe, train_X, train_y):
 model = lrsc.LogisticRegressionScoreCard(trans_woe, PDO=-5, basePoints=60, verbose=True)
 model.fit(result_woe, train_y)
 model.woe_df_.to_csv(r‘05模型详情.csv‘, header=True, index=False)
 return model


def predict_result(model, X):
 result = model.predict(X) # 得出训练集的结果分数
 result.index = X.index # 使结果对应BD号
 result.to_csv(r‘06预测结果.csv‘, header=True, index=True)
 return result


# 08模型评估
def model_evaluation(y, result):
 evaluation = me.BinaryTargets(y, result[‘TotalScore‘])
 print("模型评估结果：")
 print(evaluation.ks_stat())
 print(evaluation.plot_all())


# 09分数校正
def correction_score(result_score):
 min_score = min(result_score[‘TotalScore‘])
 max_score = max(result_score[‘TotalScore‘])

 print("#####模型分数概况：######")
 print(‘最小值:‘ + str(min_score))
 print(‘最大值:‘ + str(max_score))
 print(‘平均值:‘ + str(result_score[‘TotalScore‘].mean()))
 print(‘中位数:‘ + str(result_score[‘TotalScore‘].median()))

 q5 = result_score.TotalScore.quantile(0.5)
 q7 = result_score.TotalScore.quantile(0.7)
 q9 = result_score.TotalScore.quantile(0.9)

 # D:70以下 C:70-80 B:80-90 A:90-100
 result_score[‘level‘] = result_score[‘TotalScore‘].apply(lambda x: get_level(x, q5, q7, q9))
 result_score.to_csv(r‘07划分等级后的结果.csv‘, header=True, index=True)

# 等级划分函数
def get_level(score, q5, q7, q9):
 if score > q9:
 return ‘A‘
 elif score > q7:
 return ‘B‘
 elif score > q5:
 return ‘C‘
 else:
 return ‘D‘


# 数据结果分布展示
def display(data_df):
 data_df.TotalScore.hist(bins=50)
 # 构建图像
 plt.ylabel(‘BD数量‘)
 plt.xlabel(‘BD信用分‘)
 plt.show()


# 主程序入口
if __name__ == ‘__main__‘:
 # 读取csv,数据处理
 bd_data = read_csv()
 # 样本标注 划分训练集和测试集
 train_X, train_y, test_X, test_y, X, y = feature_goal(bd_data)
 # 离散化处理
 result_cm = ChiMerge(train_X, train_y)
 # 计算woe
 trans_woe, result_woe = woe_fun(result_cm, train_y)
 # 训练模型
 model = model_train(trans_woe, result_woe, train_X, train_y)
 # 预测训练集
 train_result = predict_result(model, train_X)
 # 训练集评估
 model_evaluation(train_y, train_result)
 # 预测测试集
 test_result = predict_result(model, test_X)
 # 测试集评估
 model_evaluation(test_y, test_result)
 # 预测总体
 X_result = predict_result(model, X)
 # 分数简单统计 等级划分
 correction_score(X_result)

Scorecardbundle评分卡模型的实现

标签：ati truncated zed set truncate play fill orm woe

热心网友时间：2022-04-11 12:38

还呗是正规平台，但它看似简单，实则利息高，而且影响我们的正常生活。建议非必要不要借款。

关于还呗

还呗是一款信用卡账单分期APP，服务广大信用卡持卡人，帮用户解决信用卡难题。还呗APP于2016年6月进入市场，由数禾科技与分众小贷联合运营。

还呗是基于生活消费多场景的分期服务APP，面向年轻人提供账单分期和商品分期等多种服务。用户可在购物、消费、还款场景下，享受更灵活、更便捷、更高效的分期生活服务。

安全风控

风险管理上，主要是通过数据、技术和金融三方面的结合的方式，以“规则+评分卡”的方式给用户打分，通过机器学习的方式，对数据模型进行完善。在现有的风控能力上，还呗实现“填资料－自动化评分－马上放款”的“闪电贷”，这对互联网金融的风控能力要求较高。

“还呗”的风控负责人早期也是来自美国capital One，也在招行有十年工作经验。团队主要风控技术也来自于招行信用卡中心。还呗希望通过长期的数据测试和数据沉淀，打磨风控模型，做到风控的优化。

欠了还呗的钱还不上会有什么后果。

接下来说说欠还呗的钱还不上都有什么后果，虽然还呗是一款APP，但它提供的服务和服务方式与信用卡类似，而且其本身就有银行背景，所以欠了他们的钱，催还的方式和手段也是基本相同的。当临近还款日期时，必然会发短信提醒，到了约定还款日期不还款时，肯定会有电话客服打电话催还，如果此时不还的话，客服就直接挂断了电话，然后进行记录。可能在往后的几个月里会有电话不断地打过来催还贷款，而这些人分为两类，前期可能是银行的客服，到了后期可能是第三方催债机构。

另外，如果借贷人涉嫌贷款诈骗、且金额较大，如果真的掌握了实质性证据，那么还呗官方必然会报警处理，然后走法律程序追究借贷人的刑事责任，轻则*还款，重则坐牢。

如果不是必要的时候，建议不要借贷。就还呗来说最坑的是注册使用查看额度提供详细信息后，会在最后一步提示你下额度后会扣取将近200块的一个会员费。你想点不要会员都不行。接受霸王条款的按钮有开屏广告那么大，不接受条款的按钮只有开屏广告的倒计时那么小。其次因为小平台很难下额度，注册时会强制读取你通讯录（拿通讯录来干嘛就不明说了）。即便下了额度利息也是相当高的，不能提前还款。

黑猫上关于还呗的投诉

而且有网友反映，在还呗平台借款后，还清贷款和利息发现还有高额担保费，这样一来，就与高利贷没有任何区别。还有网友表示，借款后想一次还清，结果平台不允许，除了高利息、高额担保费，还呗平台还存在扣款失败，导致还款逾期，影响征信、暴力催收，影响正常生活等一系列问题。

当消费*得不到满足时，接踵而至的或许就是不良贷、套路贷等。年轻群体甚至阅历丰富的中老年人被骗的社会新闻并不少见，如何避免悲剧发生也应值得人们思考。尽量不要去这些平台借款，我们应该树立理性消费观，合理规划财务，切勿因冲动消费而造成负担。

热心网友时间：2022-04-11 13:56

付费内容限时免费查看回答您好，我是金融领域的答主，《谈股论金》，有多年从事金融以及法律的工作经验，您的问题我已经看到，正在给您整理相关的答案，打字可能会需要一些时间，请您耐心等待，我将在5分钟时间内，提供给您最详细的解答，不会不回复您的，谢谢！

提问一次性还清他要利息吗？还是分12期要利息。

回答请稍等，亲，我正来看您的问题

提问有人说一次性还清有利息是不是真的。

回答您好，亲，很高兴能为您解答这个问题，还呗是属于正规合法、可靠的代还信用卡账单的应用，持有正规的金融牌照，所以可以放心在里面借款。

利息计算方式如下，

还呗的利息=借款金额×年利率×借款天数÷365，如果用户借款30000元的话，按照年利率9.13%来算，一年的利息2千多元。当然，这是最低年利率的算法，每个人的还呗的利率都可能不一样，具体利率以页面为准，

申请还呗借款需要哪些条件如下，

1、借款人需年满18周岁，是我国合法公民，具有完全民事行为能力；

2、借款人个人信用状况良好；

3、借款人需要拥有6个月以上的信用卡。希望我的回答对您有帮助！感谢提问，

请稍等，亲，马上回复您

提问我看我的借了50,000然后要6000多的利息，怎么那么高一次性还清也要6000吗？

回答亲，还呗是支持提前还款的，不过还呗用户提前还款并不能减免利息费用，用户在还款时需要一次性支付剩余的欠款本金和利息，所以提前偿还欠款对于用户来说比较不划算，如果想提前还款，那么需要将还呗APP更新到最新版本，只有最新版本才可以进行提前还款操作。

提问怎么更新？

回答请稍等，亲

亲，您打开应用商店就可更新最新版本

您也可以打开还呗点击设置那里可以看到查看最新版本

如果您还有其他疑问，可以随时咨询我或者给我留言，我会第一时间回复您，亲，

提问那些版本提前还款的也要利息吗？也要全年的利息吗？

回答亲，不想敷衍您，用户提前还款并不能减免利息费用，用户在还款时需要一次性支付剩余的欠款本金和利息，所以提前偿还欠款对于用户来说比较不划算，

提问好的谢谢

回答不客气，亲，如果您觉得我的回答对您有帮助，请给我一个赞呦，您还可以点击我的头像关注我一下，以便将来有问题方便找到我，谢谢，祝天天好心情，

热心网友时间：2022-04-11 15:31

付费内容限时免费查看回答您好，我是您的答主，《随遇而安》，有多年从事金融以及法律的工作经验，您的问题我已经看到，正在给您整理相关的答案，打字可能会需要一些时间，请您耐心等待，我将在5分钟时间内，提供给您最详细的解答，谢谢！

提问用还呗借款真的靠谱吗？还呗利息高吗？

回答您好，很高兴能为您解答这个问题，靠谱，平台能提供三种安全保障，持牌金融机构、信息加密基数、安全专业风控，具体如下：

1、持牌金融机构：由持牌金融机构重庆市分众小额贷款有限公司、数禾科技联合运营，为用户提供专业、安全的信贷服务;

2、信息加密保护：用户资料经过加密后传至银行系统保存，并在应用层设置SSL加密保护用户资金安全;

3、专业安全风控：结合互联网资信、申请行为数据等建立新的评价体系等等，官网表示，还呗提供银行还款利息的5折，从这个数据来看，还呗的利息是相当有吸引力的。

假如借款5000元，借款期限是3个月的话，那么每月应还1692.07元，假如借款期限是6个月的话，那么每月应还855.63元，假如借款期限是12期的话，那么每月应还437.52元。

假如借款20000元，借款期限是3个月的话，那么每月应还6768.27元，假如借款期限是6个月的话，那么每月应还3422.53元，假如借款期限是12期的话，那么每月应还1750.07元。

综上所述，还呗还是很靠谱的平台，有持牌金融机构、信息加密基数、安全专业风控三种安全保障。希望我的回答对您有帮助！感谢，

如果您还有其他疑问，可以随时咨询我或者给我留言，我会第一时间回复您，亲，

提问通过审核一般多久可以放款

回答请稍等，我正在看您的问题，

您好，通常情况下，一般到账时间为1-2个工作日，审核通过了就会下款，但是具体的到账时间要看收款行的处理进度，亲，

提问

最上面是什么意思

回答请稍等，我正在看您的问题

因此，借款页面显示有多少额度，不代表额度可以一次性全部借出来，用户可以尝试先申请小额度借款，

提问意思是被拒绝了，要从新申请哟

回答对的，亲，意思是您申请的额度高于放贷额度，

提问两万五的额度，五千算高吗，太假了吧

回答您好，您的心情我完全能够理解，个人也觉得不妥，如果您不理解，可以像客服反映您的实际情况即可，通常会得到妥善解决的，

热心网友时间：2022-04-11 17:22

您好，如果急用钱，可以考虑通过贷款缓解压力，同时也要量力而行，努力赚钱。现在申请贷款的方式很多，您可以通过抵押申请银行贷款，更方便的方式是申请个人信用贷款，建议您申请贷款时候选择正规平台，更好的保障您的个人利益及信息安全。

信誉度高审核到账快的网贷平台有(建议收藏以备不时之需)：

1. 有钱花

有钱花是度小满金融旗下的信贷服务品牌（原名：百度有钱花，2018年6月更名为“有钱花”），大品牌靠谱利率低值得信赖。最快5分钟到账，有钱花-满易贷，借款的额度最高至20万（点击官方链接领福利测额度），日利率低至0.02%起，具有申请简便、利率低放款快、借还灵活、息费透明、安全性强等特点。

2. 拍拍贷

拍拍贷助力年轻人打拼成长的品牌计划，包括拍拍贷千人千万打拼基金和YOUNG计划等，拍拍贷平台借款端服务包括面向广大个人用户的通用性借款和其他借款，借款的额度最高至18万（点击官方链接领福利测额度），借贷流程已实现高度自动化；拍拍贷的累计注册用户超过1.2亿人。是国内众多用户选择的借款撮合服务平台。

3. 安逸花

安逸花用户可以在额度范围内进行取现、分期、消费，年化利率最低7.2%起（单利），在法律法规范围内实施风险定价。根据用户的信用情况，提供500-200000元的贷款额度（点击官方链接领福利测额度），一次授信循环使用，放款最快1分钟。

4. 还呗

还呗APP是一款基于生活消费多场景的分期服务平台，于2016年2月正式进入市场，授信最高额度200000元（点击官方链接领福利测额度）,面向年轻人提供账单分期、信用分期、现金分期、分期商城等多种服务。用户可在购物、消费、还款等场景下，享受更灵活、更便捷、更高效的分期生活服务。发展至今，还呗APP注册用户已超过6500万，为超过1000万用户提供合理信贷服务，助力“向上青年”实现人生小目标。

5. 中邮钱包

中邮钱包贷款是中邮消费金融有限公司的一项贷款业务，其是正规的金融行为。循环借款额度最高至20万（点击官方链接领福利测额度），按日计息，不用不收利息，经中国银行保险监督管理委员会批准成立；由中国邮政储蓄银行等7家企业发起成立，是一家为居民个人提供消费金融服务的全国性金融机构。

温馨提示：以上信息仅供参考，不作任何借贷建议。在网络贷款过程中，一定要注意防范风险，为了保障资金安全，防止套路贷等，建议您全面了解清楚后通过自身判断自主选择正规银行或正规贷款平台，根据自身实际情况合理借贷。

热心网友时间：2022-04-11 19:30

借款平台都不靠谱，还呗让我填资料，然后放款失败，我再去注销账号，显示我有正在开通的会员，可是我根本就没有点击开通会员，都是套路

热心网友时间：2022-04-11 21:55

像还呗这类合规平台是没问题的，利息也很正常，自己记得按时还钱，别逾期就行了。您的采纳给我提供源源不断的动力，很高兴您能满意

热心网友时间：2022-04-12 00:36

还呗贷款逾期后，与他们协商还款，已经一次性还款1个多月了，一直不给开结清证明，平台还一直说你长期逾期未还款，现在还不知道怎么解决，千万别信托的话，千万不能借

热心网友时间：2022-04-12 03:34

还呗还信用卡可以享受信用卡最低还款年利率的五折优惠，信用卡最低还款利率是18.25%，打五折利率为9.13%，但实际上大部分用户的还款利率都是大于9.13%的。可以这么说，只要还呗的利率不高于18.25%，那么利息就不算高的，毕竟比信用卡最低还款的利息要低。

热心网友时间：2022-04-12 06:49

还呗放款可不是一般的块，一但进入，款放到手，你将会后悔的跳楼，穷死都不能用还呗，要账犹如*！利率高至三分多！

热心网友时间：2022-04-12 10:20

是靠谱的是支付宝最新出的一个借钱的平台，只要是你按时还款他的利息是不高的

热心网友时间：2022-04-12 18:13

您好，可选择靠谱借款平台有很多，还呗借款平台是靠谱的吗，还呗借款平台是正规靠谱的，但是还呗利息太高了，而且相比其他贷款方式，网贷平台的贷款申请方便、放款快，但申请网贷注意选择正规的大平台，能更好的保障个人利益和信息安全。同时注意不要缴纳贷前费用，以免被骗。

推荐您使用有钱花，有钱花是度小满金融旗下的信贷服务品牌（原名：百度有钱花，2018年6月更名为“有钱花”），大品牌靠谱利率低值得信赖。有钱花-满易贷，借款的额度最高至20万（点击测试额度），日利率低至0.02%起，具有申请简便、利率低放款快、借还灵活、息费透明、安全性强等特点。

和您分享有钱花的申请条件：有钱花的申请条件主要分为年龄要求和资料要求两个部分。一、年龄要求：在18-55周岁之间。特别提示：有钱花谢绝向在校大学生提供消费分期贷款，如您是在校大学生，请您放弃申请。二、资料要求：申请过程中需要提供您的二代身份证、本人借记卡。注意：申请只支持借记卡，申请卡也为您的借款银行卡。本人身份信息需为二代身份证信息，不能使用临时身份证、过期身份证、一代身份证进行申请。

热心网友时间：2022-04-12 22:34

还呗是正规平台，但大家反馈都说利息比较高。还呗运营主体是重庆市分众小额贷款有限公司，属于数禾科技的全资子公司。

据了解，还呗提供最高20万元的贷款，用户可以在额度范围内进行借款、信用卡账单分期、购物分期等，额度可循环使用。另外，还呗借1万日息为2元起，信用卡账单分期支持3、6、12期灵活分期。

还呗根据每个人的信用等级给出差异化的借款利率和最高借款额度，分3期借款年化利率范围在8.99%到15.99%之间，分6期借款年化利率范围在9.49%到16.49%，分12期借款年化利率范围在9.99%到16.99%之间。额度最高30000元。信用越好，利息越低，最低至银行信用卡分期利率五折，在同类产品中也有明显的优势。除了分期利息，还呗不向用户收取任何管理费用，是真正的低息代还信用卡产品。

如有资金周转需求，推荐您使用有钱花，有钱花是度小满金融旗下的信贷服务品牌（原名：百度有钱花，2018年6月更名为“有钱花”），大品牌靠谱利率低值得信赖。有钱花-满易贷，借款的额度最高至20万（点击官方免费测额度），日利率低至0.02%起，具有申请简便、利率低放款快、借还灵活、息费透明、安全性强等特点。

热心网友时间：2022-04-13 03:12

还呗靠谱吗？利息多少，能选择额度吗

热心网友时间：2022-04-13 08:07

利息高的离谱，相当于高利贷，不建议使用。