『壹』 用微信貸款都有哪些平台
1、微粒貸；2、現金巴士；3、閃電借貸；4、好期貸；5、信用錢包；6、閃電借款；等等。
『貳』 微信怎麼貸款
操作環境： 蘋果12，ios14，微信版本8.0.13
微信貸款方法：微粒貸是騰訊推出的一款互聯網小額信貸產品，貸款的額度在500-30萬元之間。首先需要下載最新版本的微信，然後點開「我」，點開「錢包」，在騰訊服務下面找到「微粒貸借錢」，進入微粒貸後會顯示你的貸款額度，顯示金額後會一同顯示日利率，如果可以接受這個利息，那麼就點擊「借錢」，已上信息都填好後，你可以查看自己所需要支付的利息以及每個月還款的金額，這時候會進入身份驗證頁面，輸入你的全名，身份證需要輸入後四位，填寫正確後點擊確認借錢，最後驗證你的微信支付密碼，這時手機會收到一條簡訊驗證，輸入正確即可。
拓展資料
「微粒貸」是國內首家互聯網銀行微眾銀行面向微信用戶和手機QQ用戶推出的純線上小額信用循環消費貸款產品，2015年5月在手機QQ上線，9月在微信上線。
產品特點：作為微眾銀行推出的一款互聯網銀行貸款產品，「微粒貸」具有以下特點：無抵押、無擔保 傳統金融機構提供的個人貸款，大部分要求借款人提供抵押等擔保，無法提供擔保或者名下沒有固定資產的個人用戶很難獲得貸款。「微粒貸」無需抵押和擔保，不需要提交任何紙質材料，能夠較好的滿足信用良好的用戶的小額融資需求。7*24小時服務，最快1分鍾完成放款 「微粒貸」依託嚴謹的風險控制規則及完備的技術支持體系，提供7*24小時線上服務，辦理手續便捷高效，全部流程都在手機上操作完成，借款可最快40秒到賬。 隨借隨還，提前還款無手續費 傳統金融機構大多要求用戶在還款日當天還款，用戶如果希望提前還款，需要申請並繳納手續費。除常規默認代扣還款外，「微粒貸」亦支持用戶隨時結清貸款，且不收取任何其他額外手續費用。
『叄』 有人加我微信讓我掃碼貸款貸了倆萬完了銀行卡號輸入錯誤銀監會給凍結了讓我充值4000不充就讓我下月還
首先告訴你下，這個是屬於假的，同時這種是騙錢，然後在騙你資料，這種已經認證的假的APP肯定要先處理下
『肆』 手機微信怎麼貸款
微信可以借款，借錢步驟：檢查自己是否有額度。點擊錢包中的微粒貸借錢，點擊借錢按鈕，進入借錢界面。點擊下一步，選擇收款銀行卡。確認借款信息。輸入支付密碼，完成借款。
如果您急需用錢的話，建議選擇有錢花。「有錢花」是原網路金融信貸服務品牌，運用人工智慧和大數據風控技術，為用戶帶來方便、快捷、安心的互聯網信貸服務，申請材料簡單，最快30秒審批，最快3分鍾放款。可提前還款，還款後恢復額度可循環借款。具有申請簡便、放款快、借還靈活、息費透明、安全性強等特點。希望這個回答對您有幫助，手機端點擊下方，立即測額，最高可借額度20萬。
『伍』 在微信上掃二維碼就能貸款么
貸款一般都有程序之類的，這種掃二維碼的還是別相信了
『陸』 微信推碼貸款犯法么
微信推麻袋是不犯法的，他今個微信經過那個國家銀行銀監會審核的，基本上是沒有什麼問題，都是按正規手續來的。
在討論如何構建微貸的信用風險評估模型前，我們首先要說簡單回顧微貸這項業務的主要特徵：
一、總資產基本可分，也就是每一筆貸款占總貸款的比例很低，任何一筆貸款的風險都不足以對貸款整體質量產生影響；
二、非系統性風險高度分散，簡單來說就是借款人和借款人間沒有私下關系，不存在一個借款人違約，一大批關聯借款人同時違約的情況；
三、信用風險和欺詐風險高度融合，簡單來說，評估欺詐風險就是把視角降低到每個借款個體的高度，觀察個體是否存在隱瞞材料或提交虛假材料的情況，評估信用風險則是把視角提高到整體貸款資產高度，觀察貸款資產的違約比例，當欺詐風險無法識別的時候，自然就融入到了信用風險中。
有了業務的風險特徵，我們就可以大致來談談如何構建微貸的信用風險評估模型。
通常來講，構建信用風險包含三個層面的內容，一是反欺詐，提升資產質量，降低資產內部關聯性；二是客戶群分層分類，降低整體樣本方差；三是產品定價，落實風險偏好要求和收益覆蓋損失原則。
對於第一層面，其包含反欺詐和降低資產內部關聯性兩部分內容。反欺詐，或稱反信息欺詐，主要通過多信息源交叉校驗、信息自洽校驗等分析模型來驗證借款人提供信息的真偽性，簡單來說就是從借款人本人外的多個渠道收集借款人信息，進而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隱瞞信息或提供虛假信息的問題，對造假問題突出且情節惡劣的借款人則直接篩選掉，提升貸款整體質量。降低資產內部關聯性，主要是通過人群關系網路、小微企業集群等圖計算模型發現具有高度關聯性的借款，比如說家族類借款、企業主導員工消費借款等，對相關貸款進行合並統一管理，降低個體貸款之間的關聯性，保證非系統風險得到充分分散。這一層面的模型分析評估工作需要引入較多的第三方外部信息，對借款人信息進行交叉檢驗，是整個微貸風險評估模型/架構中的基礎部分。
第二層面客戶群分層分類，是目前信用風險評估模型中內容最豐富的部分，其主要目的是根據用戶特徵，包括客戶自行提供的信息、徵信信息和金融機構在前文提到的過程中收集的其他外部信息，對客戶群進行風險等級分類，使每個客戶群的風險等級分布更加集中，或者通俗地說，就是讓好客戶分成一群，讓壞客戶也分成一群，不同層級的客戶區別管理。目前對客戶群分層有非常多的模型和手段，比較常用的有神經網路、深度學習等復雜模型，比較偏傳統的有Logistics回歸模型、LDA演算法等統計學習模型，比較老的則有打分卡模型和專家認定流程（不能稱為模型了）等。不過從各家微貸金融機構和商業銀行個人金融業務的反饋來看，老的打分卡模型仍舊是客戶群分層分類工作的中流砥柱，無論是K-S值（描述模型分類准確性的一個統計值）還是模型的預測穩定性，打分卡模型都要暫時好於其他相對「先進復雜」的機器學習（統計學習）模型，這也說明風險評估模型並不見得越復雜、越高級就會越有效。
第三層面產品定價，是信用風險評估模型最核心最重要的部分，也是決定評估模型最終是否能夠為金融機構帶來盈利的部分。金融機構需要對不同層級的客戶群，根據歷史借還款信息建立相應的貸款損失分布，並根據損失分布確定一個合理定價水平，這個定價既要滿足「收益覆蓋損失」的要求，又要對該層級的客戶群具有足夠的吸引力。
舉個例子，對於無逾期記錄信用卡借款用戶群體，假設其12個月借款的歷史損失率為1.2%，標准差為1%，非銀行金融機構的放款融資成本是7%，如果將貸款利率定為9.88%，則可以保證有95%的概率不會虧錢；如果將貸款利率定為12.2%，雖然可以保證有99%以上的概率不會虧錢，但由於貸款價格過高，而相應客戶群因為信用等級較好，有更多的選擇空間，貸款產品在市場上就會比較缺乏吸引力。
對於不同的客戶群，風險等級越高則貸款資產收益率越高，金融機構需要根據自身的風險偏好進行篩選，選擇適合自身風險承受能力的客群，保證既有足夠風險帶來的資產收益率，同時風險水平不超出自身能承受的最大范圍。需要注意的是，這一部分評估模型所需的損失分布函數是很難通過純粹的模型分析和設計來解決的，必須通過一定量的初始數據積累來形成不同客戶群損失分布參數，這也就是為什麼一些老牌金融機構可以進行更為准確的、更具有吸引力但更安全的產品定價。
總體來說，微貸類業務的信用風險評估是一個多視角的工作：既要包括從微觀視角出發的借款個體行為精準評估，也要包括從宏觀視角出發的借款群體定價覆蓋損失；既要包括利用專家經驗建立客戶分層模型的「預設模型法」，也要包括利用歷史損失數據形成損失分布模型的「統計模型法」。而具體選擇哪個視角，或者更多偏向於哪個視角進行風險評估，則要綜合考慮提升風險識別能力帶來的增益收入和需要額外投入資源的邊際成本。
『柒』 循環貸可以直接放款到到支付寶或微信賬戶里嗎
不可以的，畢竟這個借貸平台支付寶和微信對它的信任度太低，不允許和它有業務往來。
『捌』 會利用微信掃一掃進行惡意貸款嗎
貸款需要身份證和人臉識別，簡單掃一掃一般不會產生惡意貸款的