『壹』 用微信贷款都有哪些平台
1、微粒贷；2、现金巴士；3、闪电借贷；4、好期贷；5、信用钱包；6、闪电借款；等等。
『贰』 微信怎么贷款
操作环境： 苹果12，ios14，微信版本8.0.13
微信贷款方法：微粒贷是腾讯推出的一款互联网小额信贷产品，贷款的额度在500-30万元之间。首先需要下载最新版本的微信，然后点开“我”，点开“钱包”，在腾讯服务下面找到“微粒贷借钱”，进入微粒贷后会显示你的贷款额度，显示金额后会一同显示日利率，如果可以接受这个利息，那么就点击“借钱”，已上信息都填好后，你可以查看自己所需要支付的利息以及每个月还款的金额，这时候会进入身份验证页面，输入你的全名，身份证需要输入后四位，填写正确后点击确认借钱，最后验证你的微信支付密码，这时手机会收到一条短信验证，输入正确即可。
拓展资料
“微粒贷”是国内首家互联网银行微众银行面向微信用户和手机QQ用户推出的纯线上小额信用循环消费贷款产品，2015年5月在手机QQ上线，9月在微信上线。
产品特点：作为微众银行推出的一款互联网银行贷款产品，“微粒贷”具有以下特点：无抵押、无担保 传统金融机构提供的个人贷款，大部分要求借款人提供抵押等担保，无法提供担保或者名下没有固定资产的个人用户很难获得贷款。“微粒贷”无需抵押和担保，不需要提交任何纸质材料，能够较好的满足信用良好的用户的小额融资需求。7*24小时服务，最快1分钟完成放款 “微粒贷”依托严谨的风险控制规则及完备的技术支持体系，提供7*24小时线上服务，办理手续便捷高效，全部流程都在手机上操作完成，借款可最快40秒到账。 随借随还，提前还款无手续费 传统金融机构大多要求用户在还款日当天还款，用户如果希望提前还款，需要申请并缴纳手续费。除常规默认代扣还款外，“微粒贷”亦支持用户随时结清贷款，且不收取任何其他额外手续费用。
『叁』 有人加我微信让我扫码贷款贷了俩万完了银行卡号输入错误银监会给冻结了让我充值4000不充就让我下月还
首先告诉你下，这个是属于假的，同时这种是骗钱，然后在骗你资料，这种已经认证的假的APP肯定要先处理下
『肆』 手机微信怎么贷款
微信可以借款，借钱步骤：检查自己是否有额度。点击钱包中的微粒贷借钱，点击借钱按钮，进入借钱界面。点击下一步，选择收款银行卡。确认借款信息。输入支付密码，完成借款。
如果您急需用钱的话，建议选择有钱花。“有钱花”是原网络金融信贷服务品牌，运用人工智能和大数据风控技术，为用户带来方便、快捷、安心的互联网信贷服务，申请材料简单，最快30秒审批，最快3分钟放款。可提前还款，还款后恢复额度可循环借款。具有申请简便、放款快、借还灵活、息费透明、安全性强等特点。希望这个回答对您有帮助，手机端点击下方，立即测额，最高可借额度20万。
『伍』 在微信上扫二维码就能贷款么
贷款一般都有程序之类的，这种扫二维码的还是别相信了
『陆』 微信推码贷款犯法么
微信推麻袋是不犯法的，他今个微信经过那个国家银行银监会审核的，基本上是没有什么问题，都是按正规手续来的。
在讨论如何构建微贷的信用风险评估模型前，我们首先要说简单回顾微贷这项业务的主要特征：
一、总资产基本可分，也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低，任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响；
二、非系统性风险高度分散，简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系，不存在一个借款人违约，一大批关联借款人同时违约的情况；
三、信用风险和欺诈风险高度融合，简单来说，评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度，观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况，评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度，观察贷款资产的违约比例，当欺诈风险无法识别的时候，自然就融入到了信用风险中。
有了业务的风险特征，我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。
通常来讲，构建信用风险包含三个层面的内容，一是反欺诈，提升资产质量，降低资产内部关联性；二是客户群分层分类，降低整体样本方差；三是产品定价，落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
对于第一层面，其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈，或称反信息欺诈，主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性，简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息，进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题，对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉，提升贷款整体质量。降低资产内部关联性，主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款，比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等，对相关贷款进行合并统一管理，降低个体贷款之间的关联性，保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息，对借款人信息进行交叉检验，是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。
第二层面客户群分层分类，是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分，其主要目的是根据用户特征，包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息，对客户群进行风险等级分类，使每个客户群的风险等级分布更加集中，或者通俗地说，就是让好客户分成一群，让坏客户也分成一群，不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段，比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型，比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型，比较老的则有打分卡模型和专家认定流程（不能称为模型了）等。不过从各家微贷金融机构和商业银行个人金融业务的反馈来看，老的打分卡模型仍旧是客户群分层分类工作的中流砥柱，无论是K-S值（描述模型分类准确性的一个统计值）还是模型的预测稳定性，打分卡模型都要暂时好于其他相对“先进复杂”的机器学习（统计学习）模型，这也说明风险评估模型并不见得越复杂、越高级就会越有效。
第三层面产品定价，是信用风险评估模型最核心最重要的部分，也是决定评估模型最终是否能够为金融机构带来盈利的部分。金融机构需要对不同层级的客户群，根据历史借还款信息建立相应的贷款损失分布，并根据损失分布确定一个合理定价水平，这个定价既要满足“收益覆盖损失”的要求，又要对该层级的客户群具有足够的吸引力。
举个例子，对于无逾期记录信用卡借款用户群体，假设其12个月借款的历史损失率为1.2%，标准差为1%，非银行金融机构的放款融资成本是7%，如果将贷款利率定为9.88%，则可以保证有95%的概率不会亏钱；如果将贷款利率定为12.2%，虽然可以保证有99%以上的概率不会亏钱，但由于贷款价格过高，而相应客户群因为信用等级较好，有更多的选择空间，贷款产品在市场上就会比较缺乏吸引力。
对于不同的客户群，风险等级越高则贷款资产收益率越高，金融机构需要根据自身的风险偏好进行筛选，选择适合自身风险承受能力的客群，保证既有足够风险带来的资产收益率，同时风险水平不超出自身能承受的最大范围。需要注意的是，这一部分评估模型所需的损失分布函数是很难通过纯粹的模型分析和设计来解决的，必须通过一定量的初始数据积累来形成不同客户群损失分布参数，这也就是为什么一些老牌金融机构可以进行更为准确的、更具有吸引力但更安全的产品定价。
总体来说，微贷类业务的信用风险评估是一个多视角的工作：既要包括从微观视角出发的借款个体行为精准评估，也要包括从宏观视角出发的借款群体定价覆盖损失；既要包括利用专家经验建立客户分层模型的“预设模型法”，也要包括利用历史损失数据形成损失分布模型的“统计模型法”。而具体选择哪个视角，或者更多偏向于哪个视角进行风险评估，则要综合考虑提升风险识别能力带来的增益收入和需要额外投入资源的边际成本。
『柒』 循环贷可以直接放款到到支付宝或微信账户里吗
不可以的，毕竟这个借贷平台支付宝和微信对它的信任度太低，不允许和它有业务往来。
『捌』 会利用微信扫一扫进行恶意贷款吗
贷款需要身份证和人脸识别，简单扫一扫一般不会产生恶意贷款的