信用评分和风险管理

Webtransfer 网络中的每个参与者都有一个社会信用评级，该评级是根据他们的社交关系和信任链内其他用户的互动历史、信用活动、评级和评论确定的。

该评级在发放无担保贷款以及设定限额、利率和所需抵押品水平以最大限度地降低风险方面发挥着至关重要的作用。

Webtransfer致力于开发和实施基于对用户社交、财务和行为数据的综合分析的先进信用评分模型。该系统将利用人工智能和机器学习的多因素评分模型来实时评估信用度。

历史背景下的创新：

Webtransfer 是世界上第一个实施目视DNA法 使用基于以下内容的测试来评估借款人的性格特征“五大”模式。这样可以更深入地了解用户的动机和偏好，从而提高他们作为借款人的可靠性评估。

评分的关键方面：

• 社会信用等级： 每个用户都会根据他们在网络中的互动、信用记录、评论和其他用户的评级而形成个人评级。
  
• 综合数据分析： 分析算法将考虑广泛的因素，包括资金流、社会关系、在线行为以及宏观经济和人口数据。
  
• 适应性贷款条件： 贷款条件将根据信用评级和借款人财务状况的变化自动调整。

额外的信用评分参数——担保人评级

参数说明：

另一个信用评估参数是参与者的信用合作社或合作伙伴网络内的担保人数量。该指标反映了参与者在其他系统参与者中享有的信任程度及其吸引担保人的能力。

信用评分模型的整合机制：

1. 担保人的量化评估： 每个担保人根据自己的信用记录和评级，在信用评级上添加一定数量的积分。该评级还考虑了发放的贷款，允许担保人在信贷网络中进行活动。
   
2. 担保人核实： 自动化系统检查每个担保人的状况和信用背景，以确保其适当性和相关性。担保人的主动贷款不得超过担保期限并作为抵押品，这一点至关重要。
   
3. 限制和限制：设置可以影响评分的最大担保人数量，以防止数据失真。
   
4. 动态评级更新： 根据担保人构成及其信用评级的变化定期更新评级。如果担保人已偿还已发放的贷款并从信贷池中提取资金，则借款人的评级应发生变化。保证期间，保证人不得提取相当于保证担保物的金额。

担保的引入加强了相互信任，促进创造更稳定的信用环境，提高信用度并获得更好的贷款条件。然而，存在共谋和滥用的风险，这需要严格的审计和控制程序来维护信用体系的完整性。

连续的提高：

Webtransfer 平台上积极实施人工智能方法增强了信用评分系统。利用反馈并分析用户行为将有助于提高借贷条件的准确性和公平性，降低金融风险并增强用户之间的信任和忠诚度。

这种方式不仅提高了信用系统的效率，而且强化了去中心化Webtransfer信用网络内的信任和互助原则，促进为所有参与者创造更公平、更安全的金融条件。