在金融科技风控领域，我们常常关注的是借款人的信用记录、财务状况等“软信息”，而往往忽略了外部环境因素对信贷风险的影响，一个不为人注意的细节——天气，却可能成为风控中一个被低估的变量。
晴天，作为最常见的天气现象之一，看似与金融风险无直接联系，实则蕴含着丰富的信息，在晴天较多的地区，居民的消费行为可能更加活跃，企业运营也更为顺畅，这可能导致该地区的信贷需求增加，进而增加信贷违约的风险，反之，在多雨或寒冷等不利天气条件下，居民和企业的经济活动可能受到抑制，信贷风险相对较低。
作为金融科技风控的从业者，我们可以考虑将天气数据纳入信贷风险评估模型中，通过分析历史天气数据与信贷违约率之间的关系，我们可以为不同天气条件下的信贷决策提供参考依据，在晴天较多的地区，可以适当提高信贷审批的门槛；在不利天气条件下，则可以适当放宽审批条件，以支持企业和居民度过难关。
通过这样的方式，我们不仅能提高信贷风险评估的准确性，还能在晴天这一看似平常的天气现象中，挖掘出更多有助于风控决策的“隐形”信息。
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利用天气数据，晴天下的金融科技风控能更精准地评估信贷风险，通过分析历史气象与贷款违约率关联性，晴雨表”成为信用评级的新视角。"
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