支付宝借呗到底上不上征信?

本文解析了支付宝蚂蚁借呗是否影响个人征信的问题。对于淘宝店主,借呗被视为经营性贷款,会上征信;而对于普通消费者,则不会上征信。文章同时提醒用户注意维护良好信用。

经常有人在讨论这个支付宝的蚂蚁借呗到底上不上征信,有的人说肯定上,我自己查征信都看到了,而有的人说不上,说借了好多次征信上都没有。

 

 

那这到底是怎么一回事儿呢?目前网络上也有很多说逾期才上征信,没有逾期不上征信,其实并不是这样的,下面来给大家科普下,到底上不上征信!

 

A:上征信

 

凡有开通淘宝店铺不论有没有经营,这类群体向借呗贷款属于个人经营性贷款,会肯定上征信的,征信显示为重庆阿里巴巴小额贷款有限公司。还有另外一种情况,如果是在PC电脑端申请的卖家淘宝贷款,这个也是会上征信的,征信显示为浙江网商银行。

 

B:不上征信

 

凡未开通过淘宝店铺的买家,这类群体向借呗申请贷款属于个人消费贷款,这个是不上征信的。

再备注一点:花呗是不上征信的,属于个人消费分期,大家以后不用再到处问了。

 

提示:不要以为不上征信就可以不还,恶意逾期会影响你的芝麻信用分,且数额大会被依法起诉的。

随着社会发展,以后用的到信用的事情会越来越多。所以,为了更好的生活,无论什么时候都要保持良好的信用,从点滴积累!关注美信生活,让您的今后信用生活更加便利

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值