征信逾期严重 还能成功下卡吗?

本文解释了“heihu”的概念,即多次逾期还款的情况,并探讨了这类人群如何提高信用卡申请的成功率。文章提供了三个建议:一是立即还清欠款;二是保留逾期记录的信用卡并继续正常使用;三是尝试通过特殊渠道申请。

小美最近在看各大网站的论坛,发现一些有趣的事情。很多社区和论坛有很多帖子,都在教授“heihu“也能成功下卡的方法。吸睛的标题,让人忍不住想点击,点进去看到的还是陈腔滥调。小美给大家捋一遍,”heihu“的定义,以及这类群体是否能成功下卡。

1“heihu”指什么?

曾经办过信用卡和贷款,且有多次不还款的记录,这就是逾期还款,也就是现在很多人说的“heihu”。值得注意的是,这里的贷款并不是网络小贷,网络小贷很多都是不上征信的,也就没有逾期这一说法。这里的贷款统一指的是银行机构办理的贷款。

2征信逾期严重能还能成功下卡吗?

看你自己怎么做了。

 

小美看过很多教授“heihu”下卡的办法,其实都是一样的道理。

 

1、还清所欠款项。即刻还清信用卡或贷款中所欠款项,这是第一大前提。征信逾期记录是所有银行共享的,不要以为你在这家银行逾期了,换家银行申请,银行不知道。所有银行在收到你的申请资料后,都会去查询你的征信报告。如果征信报告显示你有多次逾期记录,银行绝对会拒绝你的申请,所有银行都适用。

 

2、不要消除有逾期记录的卡片。还清信用卡欠款后,不要消除信用卡,保留并继续使用。逾期记录虽然会在你还清欠款的5年后消除,但银行一般会参考你最近24个月的用卡还款情况。保留这24个月是按时还款的,也有很大几率下卡。

 

3、曲线申卡。做到了前面几步,最后可以试试曲线申卡。比如申请单位发卡工资的银行信用卡,比如申请一些审核没那么严格的银行。

 

总之,逾期严重的你想要再次成功申请信用卡,从按时还款开始做起。


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,同时也在不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...
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