花呗降额到1000打人工有用吗(有朋友跟我说支付宝的花呗和借呗可以人工提额，这是真的吗？)
有朋友跟我说支付宝的花呗和借呗可以人工提额，这是真的吗？
假的，应该不能人工提额，如果有软件建议用360手机卫士查杀安全性
“不要和用花呗的人做朋友”
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年轻人给自己挖坑，往往从盲目自信开始
作者：小狼女
大家好，我是小俊同学。
你身边有用花呗的朋友吗？
反正我身边用花呗的朋友是很多的，毕竟用花呗买东西是真的很方便。
我认识一个同事，今年三月刚拿到第一份实习工资，2500元。
当天晚上，他就去网上分期买了台苹果pro，17999元，12期，每月1600元多。
他盘算得很清楚：每月1600元，还剩900，吃住在学校，基本没啥开销。
毕业后转正，工资至少5000，除去还款，吃住都可以搞定，分期的费用完全可以承担。
年轻人给自己挖坑，往往从盲目自信开始。
毕业后，他和朋友一起找房，预算每人500一个月，合租。这个价格只适合城中村，两人都看不上，楼层低、面积窄，没阳光、没信号。
最后他们找到了一套小区里的房子，两房一厅，3200一个月，押二付一。他咬牙从借呗里借了5000出来，全部交给了房东。
网易严选的厨具、宜家的办公桌和沙发、搬家费、宽带费，他狠了狠心，又把第一张信用卡刷爆了，额度不高，5000块。
美好的毕业生活从还债开始，每个月的状态就是：工资还没发，银行账单就到了。
最穷时，他连2块钱公交车费都快拿不出来，晚上回来清水煮面条，没有油只有盐和生抽，最狠的时候，一瓶老干妈吃了半个月。
毕业不到半年，他已经欠了5万块，还不算利息。我已经猜到，接下来三年，他会越欠越多，开更多的卡，借更多的网贷、高利贷，拆东墙补西墙。
典型的贫民窟青年，表面上风光无限，背地里狂风呼啸。
一边消费着根本不符合身份的日用品，一边承受着这个收入根本承受不起的债务。一步步把自己的人生推向债务深渊，万劫不复。
你说他蠢吗？大学毕业，智商应该不低。
你说他不蠢吗？人生还没开始，就让自己背了一身的网贷，还自诩有为青年。
这样的财商，老实说，是真蠢。该*吗？该！我觉得该狠狠地*，不然永远不会清醒。
像这样的年轻人多吗？多。
红星新闻报道，90后女护士李玫深陷网贷，母亲替她还了23.7万后，她还偷偷借，加起来共借了60万。母亲受不了，说出她是领养的真相。
李玫月收入不过8000元，每月开销却高达三四万。
问她花哪里去了，她说：
“每天上下班只坐网约车，中午叫外卖，下午一杯星巴克，固定消费三四百。平时无聊的时候就上淘宝，看到喜欢的就买。”
“爱上了说走就走的旅行，一张机票，周六去，周日回，去过不少城市打卡。不去打卡周末也一定会出去玩，有时会请朋友吃饭。”
60万的贷款，除了消费，还有犯贱的创业。
2014年，李玫看到某个辞职的同事在朋友圈卖面膜，感觉做的还可以，就出了一点小钱，算是合伙，帮忙推广面膜。频繁发圈的结*就是被拉黑，李玫没做下去，合伙的钱又打水漂。
我身边有不少这样的朋友，每个月就五六千块收入，背着四五十万贷款。
他们和李玫一样，欲望大于能力，用最精致的产品，借最昂贵的网贷。甚至是丧心病狂的裸贷、高利贷。
汇丰银行调查显示，现在90后的负债额是月收入的18.5倍，已经步入社会工作的90后，人均负债超过10万。
我国90后在借贷市场中占比高达49.31%，位居亚洲同龄人首位，有28.57%的人使用消费贷款，是为了偿还其他贷款。
全中国有一半贫民窟青年在消费贷里挣扎，呐喊，越陷越深、越走越偏。
那些每天在朋友圈岁月静好的年轻人，很可能就在负“债”前行；那些天天鸡血的年轻人，说不定超前消费已经到了2021年。
在消费贷坑里的人，彷徨焦虑久了，其实很绝望。
什么杀死了希望？
是妄想症。上流社会妄想症。
闺蜜单位有个女下属，家里农村，条件不好，也不知道什么时候被某些观念洗脑，开始念叨着女人永远不要亏待自己的话。每月发工资，两周就花完，没钱了就刷信用卡。
后来结了婚，老公也是打工族，没攒什么钱，两人也没钱买房子。女方花销不低，朋友圈里光鲜的不得了，去个好地方就要发照片，包包鞋子都不便宜，明明没钱也不亏待自己，鞋子一买就是几双，衣服经常换，但私下经常和同事借钱，一次200、300，过一周还。
工作倒是没少努力，慢慢做到了财务副总，但存不到钱，想了很多办法才凑到了房子的首付。现在还房贷，压力大的要命，脸憔悴了很多，看起来老了十岁。
就这样，朋友圈还是没少发买买买的照片。
一个人活得好不好，还真别看朋友圈那些光鲜亮丽的文案和照片，晒什么缺什么。
互联网链接了10亿人，每个人都好像得了上层社会妄想症，总觉得去四季酒店吃个自助餐，买个绝世爱马仕，就觉得自己身价百万。
可大多数人没有驾驭这些奢侈品的能力，你的灵魂就会被侵蚀，你就成为卡奴、房奴、消费贷奴。
《贫穷的本质：我们为什么摆脱不了贫穷》一书中，探讨的是联合国贫困线下的10亿人为什么脱不了贫。
我们虽不是书中描述的那10亿人，但思考问题的方式，对金钱的管理，都和真正那1%的上层社会的人，差了一个银河系。
当哪天生活来个暴击巨浪，贫民窟小公主们小王子们恍然大悟：“OhMyGod！原来我和那最底层的10亿人，毫无区别！”
太多一夜暴富的故事让我们相信：钱很好赚。
李佳琦、薇娅，还有众多小年轻挣到第一个100万的案例，引发了焦虑同时也引发了鸡血。
我曾报过一个写作课，教人如何写稿赚钱的。很多人报名了，也确实有几百人在其中学会了投稿，或者做号。
但投稿市场尽是差别，有5000元的，1000元的，500元的，200元的，也有20~30元的。关键是，这是门技术活，用脑，用力，用时，你的时间有限，能写出来的稿子也有限，写出来能不能用，会不会被拒稿也是个问题。
靠副业赚钱真的那么容易吗？
我有个朋友，接了一个文案策划的活，3000元，看起来很多，结果是熬夜通宵改了一个星期，还是不通过，前后磨了两周的时间才弄好，甲方还打了折，说了各种问题，最后我朋友才收到600块。
通宵两周换来600元看似还不错，但我朋友那段时间整个人变得极其暴躁，休息了一整个月才恢复过来。
不是说搞副业不行，我一直支持多管道收入。但这事没那么简单，所以就不要在花钱上大手大脚，每一分钱都很重要的。
还有搞什么奶茶店加盟、刷脸支付加盟的，看人家赚钱也去搞，结果赔的倾家荡产。
总有小韭菜们想去踩一脚，绿油油的样子人家不割你都不行。
千禧一代都成长在比较和平安稳的年代，没经历过一些时代的苦难，容易盲目自信，觉得钱很好赚，觉得创业很应该。
还是醒醒吧。如果你从未理性评估过自己的抗风险能力、理财能力，就贸然按着自己的理想主义走，你除了成为大佬们的韭菜，一点用都没有。
所谓抗风险能力，理财能力，都来源于你有没有理财计划。
看过一本书，作者把这个世界的人划分在三个车道上，有人在快车道，有人在慢车道，有人没有资格走在车道上，一生都在人行道上。
走在人行道上的人，永远处于一种破产状态。
“即时满足感”充斥了他们的大脑，手上一有点钱，先想到绝不是存起来，一定是散财——去旅游、买新车、新衣服，或者其他火爆的新品。
这样的人不可能过上高品质生活，哪天发大财也是把钱散掉，因为那样太爽了。
他们陷入“生活方式奴役”的泥潭中，贪恋及时行乐，感官刺激，获取即时满足感。他们更不会有详细的理财计划，每个月的负担渐增。
美国金融危机前，55岁以下的人中，57%的人资产净值为零，甚至为负；金融危机爆发后，85%的家庭存款为零或为负。
中国家庭也不逊色，至少有一半不存钱的。《中国养老前景调查报告》表示，中国新一代年轻人里（35岁以下），56%的人暂未开始储蓄。开始储蓄的44%的人中，平均每月储蓄仅1389元。
没有理财计划，光是寻求即时满足感，就注定会被各种寄生性债务缠身。那就不用喊穷了，因为以后只会更穷。
中国年轻人大部分是被概念养大的，吹牛逼的多，肯踏实的少，爱空想的多，肯实干的少；会花钱的多，懂存钱的少；眼光短浅的多，见识长远的少。
在消费贷如此严重的时代，结合最近看的几本理财书，分享几点建议：
1、先还债
这条建议适合欠消费贷的人，房贷除外。如果你是年轻人，还欠着花呗、借呗、白条、微粒贷、信用卡、各种网贷，那你什么都别想，只做一件事就可以了：还钱！
做个表格，统计下自己欠了多少钱，利息多少，每个月收入多少，仔细算一下，你多长时间可以还清。
中餐和晚餐控制在15元以下，搭2元钱的公交上班，鞋子、衣服、宝宝、电子产品，能不买的就不买，把省下钱把消费贷还清。实在不行，求助父母。
2、再存钱
我认识一大堆的人，花呗欠几千，信用卡刷爆，还厚着脸皮大谈投资机会、理财思维、暴富真理。老实说，我听着都觉得脸红。
给自己定个10万存款的目标，每个月3000，一年就3.6万，三年就够了，别人三年欠10万，你三年存10万，这就是你们的差别。你已经超越了绝大部分年轻人。
3、别创业
很认同半佛仙人的一句话，绝大多数人，根本就不适合搞加盟，他们只适合老老实实上班，高收益对应的从来是高风险，能承担风险的人是极少数，绝大多少数都是自以为能承担，结果出事儿之后哭爹喊娘。
这话同样适用于创业，绝大多数人，不！适！合！创！业！很大概率，你就是那个绝大多数。
再回到开头那句话：年轻人给自己挖坑，往往从盲目自信开始。所以，创业，需谨慎，适用你的，可能是第四条。
4、多渠道
除了本职工作之外，找第二份第三份收入，尤其是大城市，机会多，做一到两份兼职并不难，类似投稿、家教、销售、保险等，门槛不高，只要用心，大部分人能胜任。
让自己的月收入突破1万，再突破2万，甚至是3万，很多月薪3万的，其实都有几份收入，风险低，收入稳定，比创业强很多。
5、少装逼
我读研究生那会，一大学同学结婚，大家聚一起讨论，份子钱多少合适，普遍的说法是1000，这是惯例。我说你们随意，我还读书，最多就200。
其他人工作了，但工资也不高，没买房也没买车，包1000块，何必呢，自讨苦吃。
反倒是后来，我还和这个同学经常有联系，也相互帮忙。
没那个经济实力，就不要趟惯例那浑水，把人情消费降下来，一年能省好多钱。
承认自己目前没钱，不丢人。丢人的是，十年后，你还是没钱。
人力资源成长学习专栏
超过8000+HR从业者订阅学习
支付宝额度降了还可以提升吗？
花呗额度是由支付宝系统对账户基本情况、花呗使用记录进行评估后计算得出的，额度在500-50000元不等。如果用户符合提额条件，系统会自动为用户的花呗提额，人工是无法干预的。想要增加花呗额度，用户要保证按时还款，尽量多使用花呗付款，并增加辅助认证。
无标注数据是鸡肋还是宝藏？阿里工程师这样用它
阿里妹导读：针对业务场景中标注数据不足、大量的无标注数据又难以有效利用的问题，我们提出了一种面向行为序列数据的深度学习风控算法AutoRisk，提出通过代理任务从无标注数据中学习通用的特征表示。这种思想与目前NLP领域前沿的Bert等预训练模型不谋而合，但是由于行为序列数据和业务的特点显著区别于NLP，模型的设计和实现又有很大区别。最终，模型在真实场景中落地并取得了显著的增益；实验验证具有较好的多场景泛化能力；相比纯粹的监督学习，在小样本情况下提升明显。
一、背景
行为序列数据，如淘宝购物，支付宝风控事件等，在内部场景十分常见，也是推荐、风控等问题的源头级输入之一。给定一个用户的交易序列，要求预测他接下来会买什么；给定风控事件序列，要求预测是好人还是黑产，都依赖于将行为序列表示成特征向量，进而实现序列分类的基础能力。
行为序列示意图
传统方法是依据人工经验设计大量的触发、累积等特征，在此基础上训练GBDT等分类器。近年来，一个较为成功的方向是使用RNN、CNN、Attention等神经网络，直接以原始行为序列作为输入，输出分类结果或者特征向量。这种方法充分发挥Everything-to-Vector的思想，避免了繁琐的人工特征工程。例如，我们团队提出的DetailRisk框架，将一个用户的行为序列经过离散字段embedding、文本卷积、多字段融合、事件卷积、Attention等多层网络，最终转化为分类向量，在等多个场景落地，大量减少了人工工作，同时提高了模型效果。
DetailRisk框架示意图
美中不足的是，这类方法大多是监督学习，label样本不足的阴影始终挥之不去：少量样本无法真正发挥神经网络模型容量大的优势；引入multitasklabel辅助又要仔细权衡各个task之间的迁移能力，容易按下葫芦起了瓢。
而在另一方面，我们的业务中积累了堪称海量的未标注数据，如果能利用这些未标注数据训练模型，学习通用的高层特征，而将有限的label留给下游场景训练一个简单的分类器，将会极大地提高数据的使用率；另外，这些无监督产生的特征向量和人工设计的特征完全不同，融合后更容易取得效果提升。
二、预训练
相同的问题并非只发生在内部业务中，更加本源性的NLP研究从去年开始揭示了一条解决之道：Pretrain(预训练)技术——利用随手可得、但是蕴含知识的代理任务+大量的未标注数据+更深的网络，让模型自动学到有效的高层特征，在下游任务中稍加finetune即可取得很好的效果。进入2018年之后，ELMo、GPT、BERT、GPT2、ERNIE等预训练模型一遍又一遍地刷新了NLP各个基础问题的SOTA，大有长江后浪推前浪之势。其中BERT更是一举刷新11项记录，同时也刷爆了算法工程师的朋友圈。
与训练原理示意图
在CV领域，使用imagenet预训练的大型网络可以追溯到深度学习的寒武纪时代——2014年；在NLP领域，使用word2vec或者glove预训练的词向量也是常规做法。但是，预训练一个像Bert这样大型的、能够显著提高下游任务效果的、还不使用label样本的模型，却直到最近才爆发。作者认为是4个前置条件的达成解锁了这个科技。
代理任务的积累：代理任务并非随便选择，从简单的Cbow和SkipGram，最终到Masked-LM、NSP，代理任务越来越难，也越来越能抓住高层抽象知识，这是Pretrain的关键。
深层网络：越是深层的、大容量的网络，越能抽取高层的特征、存储更丰富的知识。ResNet、各种Norm技术、乃至SBBB（ShortCut、BottleNeck、Branches、BatchNorm）这类构造模式的出现让深层网络的搭建和训练变得简单。
Attention：把Attention单独拎出来提并不过分。可以说它为神经网络提供了专门的memory，以及各种基于memoryaccess的功能：对齐、组合、远程依赖、全*视野等，极大丰富了模型的表示能力。这一点在我们关心的序列数据上尤为明显。
CNN流崛起：相比RNN，CNN原本并非为序列数据设计，但是它天生易并行，对工业应用友好；易堆叠，适合做深层模型；欠缺的全*视野留给Attention去完成。本质上，Transformer也属于CNN流：宽度为1的卷积核加上Self-Attention。最近两年来，ConvS2S，ByteNet，WaveNet，SliceNet，Transfomer等各种CNN流的工业级框架，正在逐步占领曾经属于RNN的天下。
预训练模型Bert所依赖的科技树
三、问题分析
目前，内部一些NLP产品已经率先用上了BERT，但是在NLP之外的领域目前还未见获益。究其原因主要有：
1.数据形式不同。风控、推荐等场景里的数据不是文本，而是行为序列。这不仅导致了谷歌提供的预训练参数不可用，更要求我们的模型去适配以下的数据特点：在每个时刻T都有着多个输入字段、字段之间模态不同、序列长度巨大，没有天然存在的句子分隔，等等。
2.训练开销巨大。这些专为NLP问题设计的模型，走的都是重型武器的路子：单层1600万参数的Transformer，先来个十几二十层，整体参数2亿起；显存杀手Self-Attention，在输入序列长度超过1000时单层就会导致OOM(Out-Of-Memory)；即便显存烧得起，收敛速度也很慢，8台最新的GPU，训练时间也要以月计。为了解决自然语言中复杂的parsing和composing问题这样做是值得的，但是对行为序列数据来说，显得有些浪费。
因此，要享受预训练的好处，我们还需要另起炉灶，根据数据和业务特点，设计并实现自己的Pretrain模型。本文正是基于这种背景，设计并实现了一套行为序列无监督Pretrain框架，同时在实际业务落地中验证了其有效性。由于我们的业务场景是风控，因此将其称作AutoRisk模型。
四、模型设计
4.1代理任务
预训练模型不需要任何实际任务的label，但是需要随手可得的代理任务来驱动训练。代理任务的设计完全决定了模型会挖掘什么样的知识。我们将行为序列数据和文本进行类比，将每个时刻t看成一个词，每个连续序列1:T看成一个文档，那么类似于BERT，我们也设计了两类代理任务：
两类代理任务
词/事件级别的代理任务MaskedLanguageModel。我们掩盖输入序列在某个时刻t处的值，要求模型在t处输出的词级别向量能预测被掩盖的值。显然这个任务会驱动模型去挖掘序列前后的关联，将行为放到上下文中考察。
句子/序列级别的代理任务QuickThought。我们通过采样把每个序列都分割成前后两个子序列，使用孪生网络对两个子序列分别编码为一个向量，再把batch内的子序列们两两随机组合，要求模型预测组合后的pair是否同源。这个方法最早来自SkipGram的句子级别泛化——SkipThought，而后将其中运行较慢的Encoder-Decoder换成速度更快的孪生网络，因此称作QuickThought。显然，qt任务会驱动网络去挖掘序列的标志性特点。
4.2网络结构
代理任务提供了随手可得的label，具体模型结构的核心则是Encoder网络。根据笔者在第二、三章的分析，像BERT、GPT那样直接使用重型武器Transformer是非常低效的。我们提出了一个更加高效的基于卷积和注意力的Encoder结构：
Embedding层，用于把输入字段向量化，例如事件类型、时间、金额、付款渠道、商品名等不同字段，统统embedding表示，然后通过Add或者Concat融合；其中文本字段是List形式，不仅要Embedding，还要通过卷积或者Average等方式汇总成单个向量。
Convolution层，负责抓取*部上下文，我们假设这是行为序列的主要特征（在风控场景中），要做得准确、高效；
Attention层，负责抓取全*上下文，我们假设这是行为序列的次要特征（在风控场景中），重要的是提供额外的视野和能力；
一个Convolution层和一个Attention层组成一个Block，使用ResNet的形式叠加多个这样的Block形成一个Encoder，就如同叠加多个Transformer形成一个BERT一样，能够帮我们实现信息的抽象、整合。
AutoRisk模型结构示意图
■ 4.2.1Convolution层改进
Convolution用于序列时，需要叠加多层以增大视野，这就带来了两个副作用：1.梯度弥散，优化变难，2.参数和计算量巨增。为了解决这两个问题，我们结合两类特殊的卷积以替代一般卷积：GatedConv和DepthwiseSeparableConv。首先使用与LSTM类似的门机制来抑制梯度弥散问题，可以叠更多的层数；再将一次卷积分解成depthwise和pointwise两步，使得参数量和计算量都从减少到，以特征维度D=256，卷积核宽度K=5为例，参数和计算量从32万降到6万，仅为原来的20%；若采用K=31这样的大卷积核，甚至仅为原来的3.6%。改进后的卷积层显著提高了模型的收敛速度和最终效果。
卷积改进
■4.2.2Attention层改进
Attention带来了优秀的视野和能力，但代价是的显存占用，因为它需要在序列内做两两对比。实践中，在序列长度超过1000时，一层Self-Attention就会造成显存溢出OOM，而1000在行为序列问题中还并不算很长。出于现实考量，我们研究了FixedSizeAttention或者BlockAttention替换一般的Self-Attention，以微小的性能降低为代价，分别将显存占用率优化到O(2NK)和，最终实现在单GPU上，对长度4000的序列，能够叠加3层改进后的Attention，顺利覆盖业务需求。
注意力改进
要训练一个这样的大型网络，还有很多trick要用到，本篇不再赘述，后续由系列文章分享。
4.3训练
经过以上一系列优化，我们最终仅用一张显卡实现：
在长度4000的序列上训练3层Encoder叠加的网络，而基于Transformer的Bert模型最多只能在1000以内的序列上训练一层网络。
2~3倍于Transformer的batch训练速度（序列越长越显著）和更少的收敛步数，一天之内就可以完成千万级别数据的训练。
下面这张图对比了使用不同Encoder结构的训练过程，可以发现：
使用卷积+注意力Encoder比仅使用卷积Encoder或注意力Encoder都要好；
卷积对Loss的贡献更大，发挥主要作用，注意力发挥次要作用；
叠加多层Block效果更好。
五、应用效果
5.1业务增益
首先，我们评估AutoRisk模型对业务的增益。我们使用的风控行为序列包括登录、改密、交易等重点风控行为。我们从全体用户中随机采样了部分作为训练集，训练了一个三层、hidden=128的网络，然后对其他用户，推断其向量。最后将这些向量加入到特征池子中，比较AUC效果提升。参与比较的有：
人工特征SOTA：人工特征的state-of-the-art，如资产能力、信贷信用等，这些都是在消费金融、信贷、先享后付等场景久经考验的特征。
+AutoRiskpretrain：在人工特征SOTA的基础上，加上原始的AutoRisk向量。
+AutoRiskfinetune：在人工特征SOTA的基础上，加上场景finetune之后的AutoRisk向量。
可见，加入AutoRisk向量之后，AUC取得3~6个点的显著提升，说明无监督的AutoRisk能够从行为序列中提取到有用的特征；在具体场景中finetune一下网络参数会比不做finetune更好，这一点与Bert等也是相同的。为了简化对比，这张图只展示了使用风控事件作为序列数据的效果。
5.2多场景效果
由于pretrain模型的训练过程没有用到任何具体的场景label，因此学到的知识比较通用。我们尝试了不同场景，包括一些看似无关的预测性别和年龄的问题，既不加任何人工特征，也不做finetune，只用最简单的LR分类器，分别做train-test，结果比较惊喜，有的甚至AUC达到0.9。一个潜在的业务价值是，也许可以用超低的代价，实现对各个业务的通用补充特征。
为何仅用LR就可以取得这样的效果？可以这样理解：AutoRisk将行为序列的信息比较完整地保留到一个性质较好的Embedding空间中，对不同的任务可以找到各自适合的线性分类界面。下图展示了消费金融套现场景的测试集样本和分类平面，由于使用了降维算法（Umap）将128维的向量降到3维，分类性能损失了大约6个点的AUC，但是依然可以清晰地看到：
1.套现和非套现商户具有明显的分类平面；
2.空间具有明显的流形结构，具体每个簇代表什么含义我们还没有去分析，但是可以肯定的是簇中的点具有相似的行为模式。
5.3小样本学习
Pretrain带来的另一个优势是小样本福音。深度学习模型因为参数众多，一般在label样本较少时效果不佳，而Pretrain模型已经通过无监督代理任务学会了大部分知识，因此少量label样本就可以取得更好的结果，更适合冷启动或者label昂贵的业务。我们在先享后付场景B上对两类不同的行为序列数据分别进行了实验，结果都表明AutoRisk会比从零开始训练一个监督学习的神经网络要好的多；在行为日志数据上，甚至都不用finetune，仅用AutoRisk+LR，就比监督学习更好。训练集的label样本数量已经达到4万（正负样本各2万），监督学习还没有能够追上AutoRisk+finetune。
5.4序列Analogy
Analogy，即单词类比，是WordEmbedding的一个有趣特性。在Embedding空间里，国王(King)-男人(Man)=王后(Queen)-女人(Women)，中国(China)-北京(Beijing)=法国(France)-巴黎(Paris)，类似的等式从侧面证明了Embedding空间确实抓住了高层语义。那么，我们的AutoRisk空间中的序列有没有这种特性呢？我们同样进行了一个A-B=C-D的实验，对100万个样本构成的集合，选定A、B和D，通过与A-B+D向量的余弦相似度召回C。为了看得更清楚，我们将不同的字段分开展示，但训练过程还是多字段一起的。
事件类型：A（淘宝花呗付款）-B（淘宝余额付款）=C（站外花呗付款）-D（站外余额付款）。A-B得到的淘宝付款方式的差异向量，加到站外付款用户D上，同样会把他的付款方式从余额变成花呗，说明模型学到的Embedding空间中，有一些方向是专门记录付款方式的。
金额：A（大金额用户）-B（小金额用户）=C（大金额用户）-D（小金额用户）。召回的C也刚好和A一样是8000和10000，看来模型对数字分档的记忆力还是不错的。
商品名称：A（打车高频用户）-B（充币高频用户）=C（打车高频用户）-D（充币高频用户）。注意商品名与其他字段不同，需要经过一个CNN或Average的子网络处理成向量，还能有这样的特性，而且召回了一些与"滴滴快车"相似但不同的"汽车票"、"乘车时间"等，说明网络对文本描述具有一定的泛化能力。
六、总结
我们提出了一种行为序列深度学习算法AutoRisk，不需要具体label训练，而是基于类似于Bert的代理任务预训练思想，从大量的未标注数据中，挖掘上下文关联和标志性特点，生成有用的高层特征，解决了label样本不足而unlabel样本又难以利用的问题。我们特别针对数据和业务特点设计模型结构，以方便快速训练部署。该方法在我们的实际业务中落地，取得了明显的效果提升；由于训练过程不需要label，模型结果对其他场景的泛化能力较强；另外，对小样本场景提升明显；序列Analogy的实验侧面印证了AutoRisk向量空间能够捕捉高层语义。后续，我们将持续这部分工作，扩展到更多类型的数据源和应用场景，并检验其他的代理任务，包括历史积累的多场景label作为代理任务等。
项目组成员| 羿之、晗枫、丰缘、形参、北远
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11欧大，您住在哪里？上海？北京？
望京
12欧大，二房三房四房五房……其实买几房的升幅会更好？
小三房
13 朗咸平包养空姐小三给其买房房产证写的对方姓名可否看成恶意房票代持？朗是怎样把写了对方姓名的房子抢回自己名下的？
他做的赠与，然后赠与撤销。
14欧神，新的征信系统，还能做零账单吗？
能做，只不过有破绽
15老大，很远方亲戚做住家阿姨帮忙带孩子帮其独生子解决国企工作其子刚毕业陷入高利贷我们借钱给他还清几年后可以升项目副总监给阿姨工资市场价阿姨是农村户口，乡下有地阿姨和其子这样的可以做房票吗？不好意思，再问一次据平时表现看好像不是很感恩的样子……借钱是配偶瞒着我借给她们的后来被我发现，和配偶是坦白了，旁敲侧击了几句阿姨还是假装不知反正就是不说有点担心欠钱不还配偶想扶持其子我考虑用他的sfsd做房票若fp出纠纷是否基本拿不回来？
跟你说了别用。听不懂么
16欧大，老婆的亲姨公务员离异单身带一女娃50岁，老婆的表弟24未婚。这两个做贷票有什么要注意的当面吗？
50岁可以试试。24岁会结婚坏事。
17 欧大好，请问平时说的A几包括家庭吗？比如两人结婚，生俩，标准422家庭，8个人一共A8:5
数字就是数字
18欧大，这是你说的吗？
“龙华开心他爸”编的。我说的是，“我让你去买振业城时28000，现在都40000多了。别矫情”
19 您说的刷卡不要超过额度的70%包括临时额度吗？
不超过30%基础额度。
20堂妹夫把自己名下单位经济保障房出售(资金紧张)，还未办产权。家人(同单位)想买下，签买卖协议。此房目的扛通胀，也有一定的自住需求。坐标海南，离高铁站10分钟车程，20分钟海边，高层，新房去年自装修完毕，带家具，价格比同小区低15%.问题1.这种房子有什么需要注意小心的吗？2.妹夫欠信用卡和花呗所以想卖房，这种房可以捡漏吗？
什么价格，海南85%折并不是买入理由。85折以后，依然可能超贵的。人品你自己把握。
21 神对属相和生辰八字的看法是什么？有用吗？
伪科学
22我神，王陶陶的历史怎么样
正经科班出身，功底扎实。但是超纲就不行了。
23殴大，无比赞同你的广告学那三篇文章广告投放要精准，要投到产品受众上。有些土豪地方企业的老板要来投资刘德华演唱会，虽然他们有钱，不过我都劝他们不要来投。因为刘德华演唱会是全国性的演出，你的产品只是本地，去听刘德华演唱会的受众一般都是30岁以上群体，你的消费群体都是20来岁，我拉你的赞助我可以赚钱，但是对你来说没用，等你以后明白了你会恨我，所以还是劝你不要投！
+1
24欧大，微博上发的SY第一波大概什么时候来？怎么点进去就几个问答啊，到底什么时候来啊？
微博V+社区，其实就是小密圈截屏。
25Cq一套房子，帮房东解押然后申请按揭，按揭放款后房东会归还12万。但是工行迟迟不放款。房东急用钱去买新房子，一直催我和中介。现在银行通路子费用3500，是否要支付？
贷款709
26强势有什么不好，强势的女生才不容易被人欺负。对该对的人温柔就够了。欧大，这句话对吗？
典型的晒SB.听谁的意见，不是看你死犟硬嘴，而是看谁更有道理。
27我的固定额度4万，临时额度10w，我在临时额度期内刷了5w多。账单刚出来5w多。这样会有不良后果吗？上午申光大信用卡，人问我是否有消费80%的额度。我也是虚了。
不会。临额就是给我刷的。长期刷出临额才是不佳。
28 欧神！从奥派角度如何看待胡波这个人，以及他的作品大象席地而坐？
抱歉，不了解
29欧桑，我弟弟16年问前女友借了15万用于买房的首付，然后购房合同上写了两人的名字。当时首付一共32万，房子一共160万。女方只出了15万首付，其余首付和贷款都在弟弟一人名下，都是弟弟承担所有还贷。现在房子升值到大概320万，女方说房子是共同投资的，现在要求得70万，这个价合理吗？
产证二个人，就是各一半。你和她之间还有没有金钱结算，要看书面合同。
30先知，大学生入学一年军训，何时开始？
1989+1
31请教下租客养狗，发现有个坑，算100元一个坑够吗，，周围三排实木地板都空了
10个洞1000可以。1个洞得300师傅拆一下板就得“上门”，尽管也就10分钟。
32Jackma，退休后也能保住他的资产吧？学Billgates做慈善是什么梗？
他是手套。不一定能善退。
33欧大，北京，东三环某CBD周边，同一栋楼。图上方这个户型有两套，1.59平405万，3层，2.57平（无阳台），360万，1层。3.下面这个64平一套，435万，8层。做凤冰的话选哪个？
仔细研究了半天，觉得户型几乎对称，没什么区别。我会选C，楼层太低不可接受。
34欧神早安。您说A7可以出国博汇率差。汇率差主要还是看收入吧？三线城市，一年工资+副业到手30-40万，还考虑出国博一把吗？普通人出国又能做什么呢，不是程序员，英语水平一般，出去是不是只能干体力活？
欧美国家，一般预期收入8w美金蓝领，可以存下一半。国内收入超过16w，就没有移民的价值了。（算法是:USD=2RMB）
35我神，好奇一问，这样的人如何被选中做手套的？？就是命好被砸中了？只是演员按剧本演戏么？雷风做好事都有人拍照，但传言雷是私二代您也有耳闻吧，这杰克莫非也是遗珠么…… ……………………他一个杭州卖黄页的。市**的英语老师。成立当日，就有高盛的高级经理，放弃180w美金年薪加入。成立六个月，就可以找孙正义谈入股。你TMD成立一家新公司，六个月找找孙正义的办公室大门在哪里。
领导可以接触的人，是非常有限的。市府办公厅出入，又不是体制内，还能做生意口才好……
36殴大，目前有七八张卡，养了一年，五十万总额度了。最近有几张卡的APP显示都要给我提额了。我担心提额了以后，占用总额度，就不好去办其他银行的信用卡了。这种担心对不对？该不该提这几张卡的额度？
提额不就等于颁新卡么。
37 欧大，朋友在银行工作，让我帮他完成任务，要我申请他们银行的信用贷，二三十万，6点几利率，据说不用就不上征信。我应该帮他么？会对我征信有影响么？
要的
38欧大，外地工作，上海集体户口。外地有房，上海无房。如果只是考虑买房放个户口，地段不挑，用300以内启动资金，在上海买套房值得吗？何时入手？还是在其他城市再转一圈回来？
一线城市有套落脚，还是很有吸引力的。首房首贷，普通住房。
39神，长青南街要建高架，周围的楼盘会有什么影响
噪音折价
40 国有化之后，负面新闻就没有了。请问didi已经国有化了吗？
不正在逼迫么。这么多股东，每人吐30%股份出来，协调需要时间的。
41欧大，小白想问一下怎么操作能把房贷和信用卡的还款日期都集中到某一天呢？
42欧神，在西安用几个房票一直摇号限价比较大的一手房，这种操作怎么样？
不清楚
43欧大经常说的祖，宗，帝，有level的差异吗？
礼法限制，三祖三宗其他只能称帝
44OS，俺基本面是这样的，目前自住小县城，有志炒菜，可以筹募集60w首付吧，子弹少所以略谨慎，不知到底入cq还是sy，还是再等等下一站
看你南方人北方人，至少得泡一个月，了解200套才行。所以要生活习惯惯。
45请问欧dd，租的房子，有这样的斜面，应该怎么处理好？不靠窗的我可以放柜子挡起来，靠窗一面应该怎么办？谢谢您
就斜着，多漂亮
46 代持的话有没有政策风险万一**突然发文否认一切代持打土豪分田地肿么办？
《你的房子，不是你的产证》
47欧大，很多人都说西方人普遍数学好，中国人不行，从小数学好的人，是不是主要靠天赋?
一直到研究生阶段，中国人的数学都是秒杀西方。教授阶段，主要是薪酬。
48欧大，去上海找婚票结婚买房，买完可以落户吗？
落户需10年，没有婚票等你。
49 不好意思啊欧大我一个问我，让我帮他看一下贵阳六盘水的房子，我跟他说六盘水的4钱多干嘛不买沈阳的。我心里没底麻烦您一下。贵州六盘水的房子，板楼，内部价4200，90平到110平，南北通透。感谢
对中小城市没有兴趣。易进难出
50 欧大，上海SFSD，内环边500万老大楼，绿皮带看，准备用大房鸭，可能会有哪些风险，需要专门找贷款中介吗，上海贷款服务费参考行情多少？神辛苦～
不明白你在问什么。你一切合规，就不需要其他中介。
51欧大，做技术做到35，再转到和之前工作经验不相干的领域去，是不是没人要了。哪怕低职位，情愿招应届生也不要你？
对的
52 od，您说小孩未来竞争不靠读书，那看什么呢？怎么培养?
拼爹啊
53神，办卡期间，卡办下来以后一直不激活会被降额吗？
不会
54欧大请问我工作每个月有5000左右月薪但还不能每月按时发。和别的公司大型国企，私人公司有合作协议也开税票，今年大概签了100多万合同，买房的时候可以算流水吗？怎么算？需要把合作合同和协议提供吗？有的时候直接给的支票。
固定月薪*100%+不定期入账*10%
55欧大，内地去香港、国外可以办信用卡吗？门槛高不高？
Visa卡不值钱。银联限额8w
56神，你说sh的sfsd要留着，是不是等大涨前再入？500～700总价的如果追求涨幅，还是看徐泾，泗泾这里次新还是到内环比如北外滩这里淘笋？
你总是需要一线城市落脚的。到时候再看价格。
57如何克服嫉妒情绪，自己辛辛苦苦筹钱买房，朋友家拆迁一下就有了几套房。
这事怨你爹。
没那么多，500000粉
59欧大，房子出租，有什么注意事项吗？
这种问题没法回答。多收押金。
二条烟
61欧大好！北京新手，预留了18个月月供，大约200万现金，您看这笔资金如何打理比较好？
贷款买套沈阳
62 欧大同意?一夜暴富有三个杀招，疯狂借钱、打通关系和赌对国运。
暴富路子多着呢。有人结婚有人手套有人发币水库只是崆峒派。
63网上那些说自己出轨以后想重新做人改过自新，对配偶好一点但是发现已经不是从前的是不是还是因为low？自己足够强大的话就能够若无其事，被发现了也能坦然应对？
配偶也分很多种，有多种契约。
64欧大，怀孕时间的选择问题。如果不能在明年9月1日前把娃生下来，是不是干脆暂时不怀，等明年再怀。如果9.1后生，要四周岁才能上学，这样小孩一路都是班上大龄儿童，处处比别人慢一年，对小孩心里有不良影响，对吧。
每年你都是班上成绩最好的。
65欧大，高盛的经理和孙正义都是红二，或者是国资？
孙正义都不认识。别浪费我时间了。
66 欧大请问得房率是考虑因素吗，比如一套76%和一套81%的，需要敏感一下吗
很少，最多差2%
67沈抚新区怎么样？好像**动作频繁
太远
68除了w，还会有像80年代那样阶层快速流动的机会吗？
现在已经非常快了
69这个钱肯定是有的，毕竟勤恳上班多年，家里还使劲给攒，但是没到彩礼阶段就都吹了，1.您觉得常年在一个公司一个部门上班是不是很限制认知能力，毕竟圈子小，2.如何改变，他不想辞职的话多参加各种俱乐部可行吗，3.这样的怎么找对象会好找一些～～～非房圈问题，麻烦神了。
那就是他本身有问题，是gay么
70大大，1.tty奇葩户型，还是有单价三万以内的顶复的。2.同样的总价，有面积小一些的户型更规整的中苑的顶复，但是单价就会超过3.5左右。您是不是选1？但是，2肯定好卖很多
户型溢价很小，面积过大略有折价。
71欧大，想在碧海西乡一带购置一套自住兼投资，碧海湾站附近的次新单价到7了，且有航道，噪音着实不小，您觉得这个价格是不是太贵了要站岗的？
贵
72不好意思给您发读后感，我觉得这篇确实牛逼。神怎么看？ 链接：物理学步入禅境：缘起性空（朱清时）
禅**个鬼，老子道教徒。
73欧神，毛坯房想出租，接触了几个都是要求长租（5年以上）。这种长租合同的话，一般怎么签比较好呢？主要是租赁方式和租金确定。
每年递增+10%
74欧大，周围人老是说生多于一个小孩，以后小孩长大了互相推脱，不照顾父母，怎样解释或反驳能让他们信服？
他干嘛不说吃豆酱直接噎死。这种缺乏基本逻辑的人，不和他们来往才是正道。
75 我神，毛衣站时至今日，越演愈烈，你估计最终如何收场？多谢。
赶紧怂啊
76 欧大，北京和悦华锦，5.3w，90m，小洋房，是不是很一般，8号线在建，sfsd有没有推荐的区域
没什么兴趣。完全不觉得笋。
77欧大，中行金卡14万额度，现在中行主动给了一张2万额度的长城环球通白金卡，年费800/3600选项，可以用积分抵，值得激活不？
销
78 殴大，xyk金卡到10万之后，通常会选择升级小白金继续养，还是还一张3-5万的金卡继续养到10万;目前中信和民生金卡到10万了
换家银行养
79 殴大，重庆目前一些新盘限价，同一个小区二手17000，新房13000。这种是不是新房完胜？这种符不符合你说的#限价新房不等于真的便宜#的理论吗？
那就买13000的。另外也要确认，17000是不是中介假数据。
80欧大，新手去深圳一般需要多大资金量？
三价合一之后，建议300
81欧大，外企职员，税前年入60，目前xyk总授信120万。卡还有开发潜力吗？（单核）如有，可向多大总额度努力？谢谢
没有。最多再叠一张50w白金。
82大大，银行发了一个这样的通知，一般这样是可以商量还是必须还款啊？
可以商量。找你的信贷经理。
83 O大师，你认为房价上涨的主因是货币超发，我也常常听到人工费涨价等消息，但是，十年，F产是原来的三倍，但是租金连翻倍都没有！说好的人工贵，人工费上涨，工人都有钱了，怎么租房的市场这么差？每年要不不涨，要不涨100块，做个房东好难
《买卖是买卖，租赁是租赁》另外，租赁也涨了三四倍的，不慢的。
84 欧大，我在北京。望京东北方向的这一片新开启别墅区，龙湖原著系列、首开别墅、泰禾院子，十分扎堆聚集。问题：1、按照您的经验，这样的区域将来会如何发展演变？2、想买一家老小住的，目前纠结买“A这些远点的别墅”，还是“B望京的品质高层”，您觉得单纯这俩选项比较哪个投资跑赢好用心好好回答哦，么么哒
一般是鸟不拉屎，永远没人气起不来。看价格，单价差不多的话，还是别墅好。
85 殴大，抵押出大几百万现金，准备年末找笋，钱放在什么理财可靠，能抵冲一点利息，减小持有成本。又要足够灵活？
存抵贷
86欧大，今天的新闻房地产税已进入立法程序，且具可靠消息存量也征。按照港媒的40p每人的免税额度，请问您名下的房产将如何应对呢？是不是打算生十七八个孩子
基本忽略假新闻
87 od及各位圈友，请问：sy二手房按揭贷款，是否一年以内不能提前还款呢？
关系好也能通融的。
88马云为啥要辞职？
逃他从王林时代就想逃。
89欧大，11楼的房子，5到1楼也是98、95、92、88、85折吗，我感觉因为采光略好些，折扣应该少一点，谢谢
小高层，折价缩减。
90 欧大，结婚是女性第二次投胎，那好的投胎是说男方家庭好还是两人契合度？那女性工种重要度是婚姻的几成？
男人人品好。30%
91神，如果一家银行的信用贷在使用中，接着办卡的话是优先申请这家行的呢还是先回避？
基本不影响。无区别。
92欧大，好友打篮球时遇到一些小冲突，一般都是隐忍，作为朋友看到这种情况是应该帮他出头还是随着他？
非我所长。出头就要每次出头，别人报复怎么办。
93煮老师是白手套吗？
不像
94 殴大，康城一复地是不是以极其实用为主？如果放在静安黄埔就行不通了？
静安黄浦就是天价了。住房多紧张。
95殴大，埃克森美孚在华建独资公司，说明我们还是在努力开放吧？
有的是地方卡你。25之前尤其不会让你碰石油。
96灯塔，您赞同画生那篇“欧神投降了”里面写的观点吗？特别是普通人现在已经没法通过买房升阶了的观点
他后来自己删除了
97 哥哥，同户型，19楼跟39楼（次顶楼）单价可以差到12%？每层0.6%*20？
是的
98 欧大，办卡200W是指夫妻一个人额度，还是夫妻俩的办卡额度？
5～6个人
99欧大神好，工作几个选择，1.服务集团关联的几个子公司，提高集团主营业务在子公司的销售额，2.做外部渠道3.直客（大客户），怎么选择规划？
信息不足，无法判断哪条线在大老板面前露脸机会多。
100 神，你好！请教一下。房地产经纪人资格证和房地产评估师哪个有前途，还是都没有。谢谢您！
都没有
102OS，能请教这位老人是做什么的吗?律师?会计?高三老师?提问:老人满60岁，退休后在不同企业接大量私活，目前月入18万左右，大部分上税。有能开发的大额信贷资源吗？名下上海一套600万的老破。小额的资源估计也没时间去
估计年薪18，笔误
103欧大，渔村主场刚LP按揭了一套一手房等放款，LH状态，现我手上有一红本老破小还可以dyd出200，这200怎么用呢？可以继续以自己或LP名全款一个老破小再抵押？夫妻xydxyk没开发，家庭无业也无其他收入
做做小单子（外省）练手。
104游戏监管的目的是什么？要股份？
要钱。
105如果正义的定义是，物种的生存。那么法国姑娘都在爷爷手里是不是不道德？性能力，精子质量的下跌。那么可否推导出只是延长寿命是不道德的。
爷爷是不是比孙子强？你的逻辑有漏洞。孙子娘炮呢。
106欧老师，看你说壳公司法人办信用卡是负面影响，那法人身份是能显示在银行征信上？还是他们通过别的渠道查出来了？
征信
107急问，请问上海有靠谱的拆借圈儿吗?什么利率?谢谢
不接受陌生人。别整天匿名提问，套餐。
108 欧大，沈阳有每年涨2000的品质吗？还是翻倍就出？
十年+2w，不止啊
109科技创业这种小微企业贷款苏州好像行不通了，刚问了银行的同学，谁要一年的流水，好像越来越严了，有何解法？
他要什么资料你给什么资料，懂么。
110欧大，为什么十楼八楼的小区景观房比不上顶楼次顶呢？
越高越空旷
111殴大，刚看到你圈里说的以前买了重庆的就趴着不动了，现在要买要看信贷程度了，自己找的渠道是首付本来四多可以gp到三，利息跟现行的差不多，以前本来有多套贷款已还清，这种算是比较好的好的信贷渠道么？
办成算好。
112欧神，您是准备开始考察海外置业市场了吗？
呵呵
113大，内地去香港、国外怎么办信用卡呢？有没有渠道呀？准备在国外刷出来再黑市换汇
直接去柜台申请。
114殴大:坐标杭州，有2套商住，每套173方。正在办理dyd。因产权人是老丈人快70岁了，而银行对抵押人有年龄限制，因此建议房子过户到我们子女名下后再办抵押。请问商住性质房子如何过户成本最低？谢谢欧神！
抵押第三人房产试试。
115神，1.华岩板块单价10000的14年洋房（一楼送一半地下室），总价150万；2.茶园板块单价10900的16年高层（中高楼层），总价140万；都在地铁步行700米以内的地方。选哪个？
我喜欢送地下室的。
116无意挑衅，真心想知道答案。
她二个A9男朋友呢。
117无所不知的欧哥哥请教您A.1718鹰派冲击波太大了，我们魔都的多军2020能迎来涨幅大反攻？B.魔都整体市场5年内能翻番？C.5年能到达内20-中15-外10的位置？D鸽派上去后会维持几年？感谢欧哥哥
货币永远涨。货币永远涨。无论鹰派鸽派，货币都比五年前多了太多。这才是大势
118 欧大，几个问题请教您，1净资产A8.4到A8.5区间级别的家庭，在京沪比例是0.2%？2那是指就是1000个人中有2个人达到标准，3家庭按三口之家算，1000个家庭中有2个家庭达到标准？谢谢欧大
上海800w家庭。1.6w户8.5
你可以看到，他是新写的。龙哥飞刀都出来了。
120殴大，抵押出大几百万现金，准备年末找笋，钱放在什么理财可靠，能抵冲一点利息，减小持有成本。又要足够灵活？存抵贷殴大，存抵贷确实好，可是名下没有房贷了，只有JYD，全款两套抵押出来的，是不是不能开通存抵贷了？如不能存抵贷，其它次优的选择是什么？谢谢殴大
经营贷也可以存抵贷的，咨询你的信贷员。要不进入多军拆借网络。
121OS，请问男人的重要品质是什么？如何考察一个男人的人品?女性从事什么工种是加分项?谢谢！
对你负责呀。可以早下班的职业。
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花呗人工客服电话是多？
花呗客服24小时电话人工服务是95188。如果银行卡上没钱却想要提前消费，那么就可以使用花呗来付款，但想用花呗的话，很多人却不知道怎么找花呗的人工客服，所以只要拨打95188就能够解决这一困难。
花呗是蚂蚁金服在2015年推出的消费信贷产品，只要申请开通后，就能够获得500~50000元不等的消费额度，对于普通的老百姓来说，这些额度完全是够用的，而且能够解决一时的困难。
我上个月26号吧花呗额度从2400调到1000了为什么这个月恢复不了？
虽然我很聪明，但这么说真的难到我了
蚂蚁花呗额度降低了
您好，是不可以借出来的，等你把额度全部还完之后，额度是根据你每个月的信用积分和信用记录来判定在此给你额度，或许给你更大的额度，或许给您降额度，建议您多多使用支付宝，还款、充值、缴费、转账、购物等业务。希望回答能够帮助您
花呗额度突然降到1000还会恢复吗？
花呗额度降低之后要将额度调回来是视情况而定的，造成花呗额度降低的原因不同，对于花呗额度的影响也是不一样的。若是因为用户逾期还款造成花呗额度降低是很难调回来的，要知道现在花呗已经接入了征信系统，一旦用户逾期就会被上报至征信；若是因为长时间不使用花呗导致的额度降低，那么只要用户之后保持良好的使用记录，花呗额度还是可以恢复的。花呗是属于支付宝的信贷消费产品，通常情况下，用户开通花呗的时候，其额度是根据申请人的资质情况来授予的，而随着用户使用花呗的时间变长，并保持良好的使用记录，花呗的额度会逐渐升高。而有时候用户违规使用或长时间不使用也是会导致花呗额度降低的。花呗额度降低之后要将额度调回来是视情况而定的，造成花呗额度降低的原因不同，对于花呗额度的影响也是不一样的。若是因为用户逾期还款造成花呗额度降低是很难调回来的，要知道现在花呗已经接入了征信系统，一旦用户逾期就会被上报至征信，建议客户赶紧还清欠款，然后好好养3到6个月的信用再说。如果逾期情节不严重，那恢复的估计会快一些。若是因为长时间不使用花呗导致的额度降低，那么只要用户之后保持良好的使用记录，提高账户的活跃度，并保证按时还款，额度应该要不了多久就能恢复回来。系统差不多每隔一个月会评估审核一次，然后可能会根据综合评估结果相应调整额度。
花呗额度突然降到1000第二天恢复？
如果你的花呗额度突然降至1000元，那么第二天并不一定就会恢复。花呗额度的变化通常是根据用户的信用状况、消费记录等因素而定的，如果某些因素发生了变化，花呗额度就可能会进行相应的调整。
如果你的花呗额度出现了突然变化，可以首先确定一下自己的信用状况是否有所变化，比如是否存在过期未还款、信用评级下降等情况。如果信用状况没有明显变化，你可以和花呗客服人员联系，询问额度变化的原因和恢复额度的方法。
具体来说，联系花呗客服可以通过支付宝App或网站的帮助中心或客户服务页面，或拨打服务热线进行咨询。你可以向客服人员提供自己的花呗账户信息及变化情况，然后通过客服人员的帮助进行额度恢复或调整的处理。
