借錢微信截圖有法律效益嗎（微信借錢截圖有法律效應(yīng)嗎）

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在討論如何構(gòu)建微貸的信用風(fēng)險評估模型前，我們首先要說簡單回顧微貸這項業(yè)務(wù)的主要特征：
一、總資產(chǎn)基本可分，也就是每一筆貸款占總貸款的比例很低，任何一筆貸款的風(fēng)險都不足以對貸款整體質(zhì)量產(chǎn)生影響；
二、非系統(tǒng)性風(fēng)險高度分散，簡單來說就是借款人和借款人間沒有私下關(guān)系，不存在一個借款人違約，一大批關(guān)聯(lián)借款人同時違約的情況；
三、信用風(fēng)險和欺詐風(fēng)險高度融合，簡單來說，評估欺詐風(fēng)險就是把視角降低到每個借款個體的高度，觀察個體是否存在隱瞞材料或提交虛假材料的情況，評估信用風(fēng)險則是把視角提高到整體貸款資產(chǎn)高度，觀察貸款資產(chǎn)的違約比例，當(dāng)欺詐風(fēng)險無法識別的時候，自然就融入到了信用風(fēng)險中。
有了業(yè)務(wù)的風(fēng)險特征，【借錢微信截圖有法律效益嗎（微信借錢截圖有法律效應(yīng)嗎）】我們就可以大致來談?wù)勅绾螛?gòu)建微貸的信用風(fēng)險評估模型。
通常來講，構(gòu)建信用風(fēng)險包含三個層面的內(nèi)容，一是反欺詐，提升資產(chǎn)質(zhì)量，降低資產(chǎn)內(nèi)部關(guān)聯(lián)性；二是客戶群分層分類，降低整體樣本方差；三是產(chǎn)品定價，落實風(fēng)險偏好要求和收益覆蓋損失原則。
對于第一層面，其包含反欺詐和降低資產(chǎn)內(nèi)部關(guān)聯(lián)性兩部分內(nèi)容。反欺詐，或稱反信息欺詐，主要通過多信息源交叉校驗、信息自洽校驗等分析模型來驗證借款人提供信息的真?zhèn)涡?，簡單來說就是從借款人本人外的多個渠道收集借款人信息，進而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隱瞞信息或提供虛假信息的問題，原文http://beachsiam.com/對造假問題突出且情節(jié)惡劣的借款人則直接篩選掉，提升貸款整體質(zhì)量。降低資產(chǎn)內(nèi)部關(guān)聯(lián)性，主要是通過人群關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、小微企業(yè)集群等圖計算模型發(fā)現(xiàn)具有高度關(guān)聯(lián)性的借款，比如說家族類借款、企業(yè)主導(dǎo)員工消費借款等，對相關(guān)貸款進行合并統(tǒng)一管理，降低個體貸款之間的關(guān)聯(lián)性，保證非系統(tǒng)風(fēng)險得到充分分散。這一層面的模型分析評估工作需要引入較多的第三方外部信息，對借款人信息進行交叉檢驗，是整個微貸風(fēng)險評估模型/架構(gòu)中的基礎(chǔ)部分。
第二層面客戶群分層分類，是目前信用風(fēng)險評估模型中內(nèi)容最豐富的部分，其主要目的是根據(jù)用戶特征，包括客戶自行提供的信息、征信信息和金融機構(gòu)在前文提到的過程中收集的其他外部信息，對客戶群進行風(fēng)險等級分類，使每個客戶群的風(fēng)險等級分布更加集中，或者通俗地說，就是讓好客戶分成一群，讓壞客戶也分成一群，不同層級的客戶區(qū)別管理。目前對客戶群分層有非常多的模型和手段，比較常用的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜模型，比較偏傳統(tǒng)的有Logistics回歸模型、LDA算法等統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型，比較老的則有打分卡模型和專家認(rèn)定流程（不能稱為模型了）等。不過從各家微貸金融機構(gòu)和商業(yè)銀行個人金融業(yè)務(wù)的反饋來看，老的打分卡模型仍舊是客戶群分層分類工作的中流砥柱，無論是K-S值（描述模型分類準(zhǔn)確性的一個統(tǒng)計值）還是模型的預(yù)測穩(wěn)定性，打分卡模型都要暫時好于其他相對“先進復(fù)雜”的機器學(xué)習(xí)（統(tǒng)計學(xué)習(xí)）模型，這也說明風(fēng)險評估模型并不見得越復(fù)雜、越高級就會越有效。
第三層面產(chǎn)品定價，是信用風(fēng)險評估模型最核心最重要的部分，也是決定評估模型最終是否能夠為金融機構(gòu)帶來盈利的部分。金融機構(gòu)需要對不同層級的客戶群，根據(jù)歷史借還款信息建立相應(yīng)的貸款損失分布，并根據(jù)損失分布確定一個合理定價水平，這個定價既要滿足“收益覆蓋損失”的要求，版權(quán)haohaoyun.com又要對該層級的客戶群具有足夠的吸引力。
舉個例子，對于無逾期記錄信用卡借款用戶群體，假設(shè)其12個月借款的歷史損失率為1.2%，標(biāo)準(zhǔn)差為1%，非銀行金融機構(gòu)的放款融資成本是7%，如果將貸款利率定為9.88%，則可以保證有95%的概率不會虧錢；如果將貸款利率定為12.2%，雖然可以保證有99%以上的概率不會虧錢，但由于貸款價格過高，而相應(yīng)客戶群因為信用等級較好，有更多的選擇空間，貸款產(chǎn)品在市場上就會比較缺乏吸引力。
對于不同的客戶群，風(fēng)險等級越高則貸款資產(chǎn)收益率越高，金融機構(gòu)需要根據(jù)自身的風(fēng)險偏好進行篩選，選擇適合自身風(fēng)險承受能力的客群，保證既有足夠風(fēng)險帶來的資產(chǎn)收益率，同時風(fēng)險水平不超出自身能承受的最大范圍。需要注意的是，這一部分評估模型所需的損失分布函數(shù)是很難通過純粹的模型分析和設(shè)計來解決的，必須通過一定量的初始數(shù)據(jù)積累來形成不同客戶群損失分布參數(shù)，這也就是為什么一些老牌金融機構(gòu)可以進行更為準(zhǔn)確的、更具有吸引力但更安全的產(chǎn)品定價。
總體來說，微貸類業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險評估是一個多視角的工作：既要包括從微觀視角出發(fā)的借款個體行為精準(zhǔn)評估，也要包括從宏觀視角出發(fā)的借款群體定價覆蓋損失；既要包括利用專家經(jīng)驗建立客戶分層模型的“預(yù)設(shè)模型法”，也要包括利用歷史損失數(shù)據(jù)形成損失分布模型的“統(tǒng)計模型法”。而具體選擇哪個視角，或者更多偏向于哪個視角進行風(fēng)險評估，則要綜合考慮提升風(fēng)險識別能力帶來的增益收入和需要額外投入資源的邊際成本。

可以做證據(jù)使。
1、我們可以提供與案件相關(guān)的證據(jù)材料，能否作為證據(jù)使用，需要判斷其是否符合“證據(jù)三性”，微信聊天記錄能夠作為證據(jù)使用；
2、雖然能夠作為證據(jù)使用，但不能僅僅此就進行認(rèn)定，需要與其它證據(jù)相互印證，比如轉(zhuǎn)賬記錄。