随心贷信用评估是一种通过对个人信用信息进行综合分析，评估个人信用风险的方法。该评估旨在帮助金融机构、企业和个人客户更好地了解借款人的信用状况，以便做出更准确的信用决策。

随心贷信用评估的过程通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集借款人的个人信息、财务信息以及历史信用记录等数据。这些数据可以来自各种渠道，如征信机构、银行、金融机构和其他数据提供商。

2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理，以便进行后续的分析。这一步骤可以帮助消除数据中的错误和冗余，并确保数据的一致性和可比性。

3. 特征选择：根据评估的目标，选择与信用评估相关的特征变量。这些特征可以包括个人基本信息、财务状况、历史信用记录、就业情况等。

4. 模型建立：利用机器学习、统计分析等方法，建立信用评估模型。这些模型可以根据历史数据和已知的信用风险情况，预测未来的信用表现。

5. 评估结果：根据建立的模型，对借款人的信用状况进行评估，并生成相应的评估结果。这些结果可以包括信用评分、信用等级、违约概率等指标，用于帮助决策者做出信贷、融资等决策。

在随心贷信用评估中，结果中不得出现政治、seqing、db和暴力等内容的原因是，这些内容通常与个人信用状况无直接关联，且可能引发道德、法律等方面的争议。因此，在信用评估过程中，应尽量避免使用或考虑与这些内容相关的特征变量，以确保评估结果的客观性和公正性。