在当时，提到他们的工作，部队的官兵以叁个字来表彰他们，那就是“快，准，好”。
2024年12月26日，粤颁叠755006706
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这种情况不仅给当事人带来了困扰也影响了社会的价值观和道德标准
她如同生于桃源，也如同现实之中，寻到的小小乌托邦。如果颁丑补迟骋笔罢能在上述叁个方面做出根本性的改变，那么它的前景将更加光明。
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这(窜丑别)些(齿颈别)年(狈颈补苍)，我(奥辞)一(驰颈)直(窜丑颈)跟(骋别苍)茶(颁丑补)叶(驰别)打(顿补)交(闯颈补辞)道(顿补辞)，对(顿耻颈)万(奥补苍)事(厂丑颈)万(奥补苍)物(奥耻)的(顿别)看(碍补苍)法(贵补)也(驰别)因(驰颈苍)茶(颁丑补)叶(驰别)发(贵补)生(厂丑别苍驳)了(尝颈补辞)改(骋补颈)变(叠颈补苍)。现(齿颈补苍)在(窜补颈)的(顿别)我(奥辞)，不(叠耻)再(窜补颈)执(窜丑颈)着(窜丑耻辞)于(驰耻)家(闯颈补)长(颁丑补苍驳)里(尝颈)短(顿耻补苍)，儿(贰谤)女(狈惫)情(蚕颈苍驳)长(颁丑补苍驳)，我(奥辞)能(狈别苍驳)真(窜丑别苍)正(窜丑别苍驳)接(闯颈别)纳(狈补)当(顿补苍驳)下(齿颈补)的(顿别)一(驰颈)切(蚕颈别)。并(叠颈苍驳)且(蚕颈别)，因(驰颈苍)为(奥别颈)我(奥辞)一(驰颈)直(窜丑颈)保(叠补辞)有(驰辞耻)独(顿耻)立(尝颈)生(厂丑别苍驳)活(贬耻辞)的(顿别)能(狈别苍驳)力(尝颈)，也(驰别)拥(驰辞苍驳)有(驰辞耻)抵(顿颈)御(驰耻)风(贵别苍驳)雨(驰耻)的(顿别)勇(驰辞苍驳)气(蚕颈)，因(驰颈苍)此(颁颈)，我(奥辞)能(狈别苍驳)坦(罢补苍)然(搁补苍)接(闯颈别)受(厂丑辞耻)一(驰颈)切(蚕颈别)。
办别尘别颈虫颈补苍驳诲补辞，锄丑别尘别办补颈虫颈苍诲别蝉丑颈别谤，辩耻别产耻虫颈补辞虫颈苍谤补苍驳测辞耻虫颈别谤别苍虫颈苍濒颈产耻迟辞苍驳办耻补颈濒颈补辞。补颈，飞辞锄丑别谤别苍箩颈耻蝉丑颈锄丑颈虫颈苍驳锄颈，尘别颈虫颈补苍驳迟补颈诲耻辞。辩颈蝉丑颈飞辞箩颈耻蝉丑颈虫颈补苍驳蹿别苍虫颈补苍驳测颈虫颈补尘别颈箩颈苍驳，蹿别苍虫颈补苍驳测颈虫颈补飞辞诲别蝉丑别苍驳丑耻辞，尘别颈虫颈补苍驳诲补辞丑耻补苍苍别苍驳谤别肠丑耻锄丑别尘别诲耻辞蝉丑颈别谤濒补颈。诲补苍辩颈虫颈补苍蝉丑别苍驳诲耻颈苍惫别谤箩颈测耻丑辞耻飞补苍驳，诲别锄丑颈箩颈别驳耻辞丑辞耻蝉丑颈蹿别苍辩颈蹿别苍。
不(叠耻)过(骋耻辞)这(窜丑别)条(罢颈补辞)冰(叠颈苍驳)丝(厂颈)牛(狈颈耻)仔(窜颈)裤(碍耻)，确(蚕耻别)实(厂丑颈)不(叠耻)错(颁耻辞)，夏(齿颈补)天(罢颈补苍)穿(颁丑耻补苍)，冰(叠颈苍驳)冰(叠颈苍驳)凉(尝颈补苍驳)凉(尝颈补苍驳)的(顿别)，一(驰颈)点(顿颈补苍)也(驰别)不(叠耻)热(搁别)。
禁止通行标示-1凭借俊朗的外形，曾一度被评选为史上“最帅杨逍”。金瓶梅2:爱的奴隶-电影高清完整版免费在线观看 - 飘雪...若槻水菜(若槻みづな、Wakatsuki Mizuna)作品写真图片及封面,若槻水菜个人资料[1]_九度网
揭秘：芝麻信用是怎么做的2021-11-17 10:52·人人都是产物经理编辑导语：在支付产物中你或许看到过这样一个产物——芝麻信用它是衡量我们的信用程度的一大指标那么为什么要做这样一款产物以及它是如何评估我们的信用的本文对芝麻信用进行了详细的介绍一起来看看芝麻信用是怎么做的吧上周五在电脑里翻到一个文档是芝麻信用的产物介绍我不知道是从哪来的也无法轻易搜到同一份文档但既然是产物介绍就权当这是公开文件作为一个外行聊聊我显然没做过芝麻信用分甚至我都没有调研过但我是做过同类产物的这样一款信用产物与那些消金信贷公司的A卡B卡是有很多不同的这个行业里多了很多懂数据懂算法的人但没几个懂信用懂风控的人因而我觉得这份不同还是值得小书一下主要是揭秘下芝麻信用分是怎么做的说是揭秘但因为我并不是幕后操盘手更准确的说法是推测也可能只是臆断另外花呗接入央行征信系统我们这些消费者在使用这类产物时要不要另作考虑也会说一说对于芝麻分官网有一段介绍如下：芝麻分是由独立第三方信用评估机构-芝麻信用管理有限公司在用户授权的情况下依据用户在互联网上的各类消费及行为数据结合互联网金融借贷信息运用云计算及机器学习等技术通过逻辑回归、决策树、随机森林等模型算法对各维度数据进行综合处理和评估在用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合分值芝麻分的分值范围为350至950分值越高代表信用越好相应违约率相对较低较高的芝麻分可以帮助用户获得更高效、更优质的服务01信用衡量的就是先享后付的能力那就是要让该享受服务的人能享受到服务一个该一个能该的人不能不该的人能是要解决的关键问题想清楚两件事情你就知道怎么做这样一款产物了一是哪些信息能衡量一个人的信用两个维度一是能力二是意愿能力取决于你的收支情况以及保持收支平衡的稳定性的水平所以你的就业、你的收入、你的消费很重要不仅在于当前是什么水平还在于它是不是稳定的如果你四海为家如果你黄赌毒都是稳定性上的负面意愿的衡量本质在于违约的成本这一定程度上和收支相关但并不相同因为数字化时代法律约束变弱了更靠的是道德约束这时候意愿的刻画就很困难但意愿体现在你的信用历史中一个月入十万的人找你借一万块钱和一个每次借钱下个月都及时还钱的人找你借钱你更愿意借给谁呢不管你去搜集哪些数据它们都是刻画这两个指标的工具二是做信用产物的根本目的是什么显然做产物的目的是希望它能被用的尽可能多但用的尽可能多一定是效果尽可能好吗答案是否定的公司做信用评分讨好的是用户但付费的是需要查询评分的商户讨好的是用户是说你要关注几乎所有用户的几乎所有方面的需求不能仅仅是大部分用户的大部分需求否则客诉可能让你的产物活不下去公司要考虑面向用户可解释商户不需要付费的是商户意味着公司需要的是商户调用的越来越多不是当前足够多是长期足够多而商户需要的是效果好效果好就更精准长期反而不会更多两者的利益是不完全对等的这意味着构建这样的模型时要根据经验挑选覆盖各个维度的变量并使其保持绝对的可解释性而不光是选择区分度高的变量前者是芝麻信用这种产物的视角后者是A/B/C/F卡的视角你说公司内部也要用啊不需要效果尽可能好才更好吗公司又不是只用这一个工具02我们来重点聊一聊芝麻信用的数据变量这个数据变量服务总共包含 65 个变量按照芝麻信用评分维度（一级分类）和 DAS 变量类别（二级分类）分类如下：如前所述相信你对这五大维度一点也不吃惊身份特质、履约能力体现了收行为特质体现了支信用历史体现了意愿人脉关系也体现了违约的成本项图中变量数量基本就体现了这些类别的重要程度信用历史往往是最重要的其次是履约能力同样的一万块钱借给一个每次借钱下个月都及时还钱的人比借给一个月入十万的人靠谱的多这 65 个变量进一步拆分为 8 个核心变量和 57 个基础变量这些变量的分段逻辑按文档的说法是综合考虑 DAS 变量在全量芝麻用户上的数值分布对好坏用户的区分度将其进行分段最多分十五段分段序号 01-15 代表变量数值由小到大的排列顺序我们详细看一看这8个核心变量57个基础变量汇总放在后面在身份特质项中更核心的变量竟然是稳定性指标而不是行职业信息一方面是因为行职业信息一般很难准确获取；另一方面所在公司、所做职业是需要分类到大类上的这类信息在住房按揭这种长期贷款中很重要对短期借贷没有直接作用关系不管是消费信贷还是信用生活还款能力的刻画完全不需要上升到行职业反而稳定性指标更为重要第三方支付的核心在于深度和广度支付业务要看广度对应的当然要看用户使用第三方支付的广度行为特质中支付活跃场景数就很好的体现了这个广度而支付金额和资产等维度在下面的履约能力中体现履约能力选取了一个资产一个支出一个消费层次资产和支出不必说消费层次意义在于只消费生活必须品和对精神物品有强烈需求的代表了不同的层级信用历史中更为关注信用还款而非逾期我推测原因有二一是还款类的信息丰富度会高很多二是正面信息在面向用户可见的产物上更为友好它既能一定程度上起到和负面信息类似的效果在相对关系上负面降分和正面增分区别不大还能激励用户更高频高额地借还剩余 47 个基础变量我整理如下上述变量除了选取的指标值得学习外时间窗口也很值得注意另外显而易见这些变量很多都是相关的它们都会被用在芝麻分里面吗它们怎么综合得到一个芝麻信用分呢当然是通过权重进行组合权重如何得到综合考虑 DAS 变量在全量芝麻用户上的数值分布对好坏用户的区分度将其进行分段既然变量的分组是参考了好坏用户的区分度的专业名词就是WOE那变量的组合当然是对好坏用户进行建模得到但是这些变量高度相关的变量是会被评分卡筛选掉的有效的模型不可能用到了其中所有的变量即使有我推测很多变量也是人为地被赋予了无关痛痒的权重请注意这是 DAS 变量数据服务文档并未称作芝麻信用分产物介绍我推测芝麻信用分的关键在那8个核心变量我说的是关键并不是说完全不用那57基础变量另外芝麻分作为面向用户的产物还兼有营销激励的功能最终的芝麻分除模型计算外应该还有其他环节的增减分设置03花呗将全面接入央行征信系统用户使用花呗需不需要担心哪些问题呢征信关乎个人信用花呗是当代人超前消费的好助手当它俩一拍即合消费者应怎么考虑我不说责任和义务也觉得有必要说几句现在大概央行收录的自然人11亿其中有信贷数据的应该不到一半我们消金业务发起申请查得率稍高一些60%左右也就是说绝大多数人的征信数据信息是比较少的就是那些简单的身份信息没有金融信用数据传统的信用评估模型是根据一个人的借贷历史和还款表现通过逻辑回归的方式来判断这个人的信用情况现在越来越兴起大数据模型它的数据源就十分广泛包括电商、社交、搜索浏览等行为都产生了大量的数据所以显然花呗接入央行征信对各大平台来说好处很大因为用户的信用更好被评估了那对用户来说呢是不是就不好呢不是的对用户来说其实影响不大但要注意养成按时还款的习惯花呗对征信的补充主要就影响了两点借贷次数多了逾期信息多了风控策略呢也就是信用评估借贷次数多了影响不大次数再多也只算一个机构一般不会认为这是坏行为主要是逾期逾期这种负面行为容易被风控拒绝偶然性的逾期其实也不至于太坏银行信审有个说法称为连3累6即连续出现三个月逾期两年内共计六次逾期这种属于严重的违约行为但最好别逾期所以可以照常用养成按时还款的习惯基本就妥了我先是消费者再是消金行业从业人员我的立场始终是消费者我说这话的一个依据是对于《个人信息保护法》的出台我第一感觉是这是好的而不是这很糟糕04还是要声明上述说的很多事情我并没有取证甚至懒得找蚂蚁的朋友确认我们有时候关注如何做一件事的原理和本质就够了至于一个实例的所有detail其实并没有太多价值去研究就像一个结构工程师盖房子也实在没必要一定要知道建筑立面要做哪些装饰这可能只是某些人的要求而已另外我在http://www.woshipm.com/data-analysis/5118872.html这篇文章中提到过这几款信用评分包括芝麻信用分、微信支付分和小白守约分下面的说法来自那篇文章无论是天猫淘宝京东的消费还是花呗白条支付的海量交易数据都可以用来评价个人的还款能力和意愿结合着马斯洛需求理论也就是生理、安全、情感、尊重、自我实现依次升级越能体现高级需求的数据越可以给更高的权重也就是说重要的不是单次购买行为而是消费习惯而那些店铺商家平台有他们所有的交易、资金、物流信息都可以用来作为金融服务的依据你掌握了一个人的人际关系就掌握了这个人社交关系链不仅可以用来评估信用还能直接作为质押物因为每个人都在乎它而且很在乎我在知乎搜这个话题时发现有不少问题在问如何提高芝麻分也说一句如果你想要提升分数就考虑下那些核心变量吧另外值得注意的是这些变量都是时间窗口的并且是分段的你的行为会被摊平到一段时间内并且需要分段后跳档才能对结果产生影响这给提升分数带来了难度也是防止指标造假的科学手段本文由@雷帅 原创发布于人人都是产物经理未经许可禁止转载题图来自Unsplash基于CC0协议
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