❶ 我想问一下 就是有人加微信办贷款 然后他告诉我可以裸贷 但是我没有同意 这样的话我可是起诉他吗
可以起诉！办理贷款可以，但是裸贷不可以！现在裸贷已经违法了，他这样说，已经是违法行为！不过，你要保留聊天记录，这样起诉成功的几率比较大！不过，话又说回来，这种事毕竟是小事，也可以不起诉，毕竟是你情我愿的事！如果你不愿意，就算了，没必要搞那么多的事情出来！
❷ 用微信私发别人裸体照片 犯法么
最好是不要，因为一旦传播面过大就是犯法的，轻易不要发给不了解的人
❸ 微信告诉别人用网贷收服务费违法吗
不违法。
不超过合理范围的服务费合法，如果是单纯的直接向银行贷款，不会有服务费；办理贷款，贷款人需要承担的费用如下：1、手续费。目前有些银行会打着不收利息的贷款方式来吸引顾客的眼球，实则是通过收取手续费的方式收取利息；2、利息费用。利息费用的多少取决于贷款人所选择的银行或者贷款人的个人贷款条件，不同的银行对于收取的贷款费用是不同的，如果贷款人的条件比较好，相对收取的贷款利息比较低；3、违约金。个人在与银行签订贷款合同的时候，如果未能按照合同进行按时还款，银行有权利通过签订的合同规定的金额来收取违约金。
❹ 微信上要身份证复印件和全身照的有什么用 说的是他要贷款，用我开户，他担保，能骗我吗
你好，他不但骗你，而且你们两个在骗银行，这已经涉嫌合谋骗贷犯罪，最好不要图小便宜，最好鸡飞蛋打。
❺ 微信上发布贷款信息违法吗
《华民共广告》第四条：广告含虚假内容欺骗误导消费者
第五条：广告主、广告经营者、广告发布事广告应遵守律、行政规遵循公平、诚实信用原则
第七条第二款第（三）项：广告使用家级、高级、佳等用语；
第三十九条：发布广告违反本第七条第二款规定由广告监督管理机关责令负责任广告主、广告经营者、广告发布者停止发布、公更没收广告费用并处广告费用倍五倍罚款；情节严重依停止其广告业务构犯罪依追究刑事责任
《华民共反竞争》第九条：经营者利用广告或者其商品质量、制作、性能、用途、产者、效期限、产等作引误解虚假宣传
广告经营者明知或者应知情况代理、设计、制作、发布虚假广告。
在微信上，以盈利为目的违法广告的发布者，将根据新《广告法》查处。但会根据具体情况，区别对待，并非转发虚假广告一定会被罚。
❻ 在微信上以贷款名义被骗裸照和视频怎么办
可以帮你，无前期，
❼ 朋友叫我去他那里上班，说是只要加别人微信 让他们贷款 注册，就行。这是合法的吗
你要先确定你朋友说的那个地方是否正规，正规贷款的地方就只能是银行了，如果是银行我觉得是比较可信的。如若不是，那可能就是搞传销，或者放高利贷的，这都是违法的行为，建议你不要去。世上没有白吃的午餐，虽然每个人都想吃，但如果真的轻轻松松就能获得自己想要的，那人生也没什么意义了。做人脚踏实地一步一个脚印，那你所付出的，跟付出后所得的收获一定是成正比的，祝你生活愉快！
❽ 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。
❾ 微信上冒充贷款被骗1000多。用小号加了又威胁我让我发裸照他就吧我发
截取记录报警，还记得裸贷案吗？裸照发了就会不停敲诈你
❿ 我在微信上裸条贷款,给了资料和视频人就联系不上了是骗人的吗
最后威胁你了吗？就怕拿资料给自己贷款。