徵信和大數據有什麼區別

⑴ 大數據和徵信有什麼區別

央行徵信是傳統徵信方式，大數據徵信是伴隨互聯網金融發展起來的。
2、央行徵信與大數據徵信差異主要從徵信數據來源、權威性、數據完整性、用途等區分。
3、央行徵信特點：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據循環，權威性高，數據基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等。
拓展資料：
徵信
徵信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他組織的信用信息，並對外提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，幫助客戶判斷、控制信用風險，進行信用管理的活動。相應地，從事徵信活動的機構，就是徵信機構，又稱徵信所。在中國，徵信中心(以下簡稱徵信中心)是建立您的「信用檔案」，並為各商業銀行提供個人信用信息的專門機構。您也可以通過互聯網或者您所在地機構查詢個人信用報告。
什麼行為會影響徵信？
1、不當使用信用卡
信用卡連續三次或兩年內累計六次逾期還款，就會在個人信用記錄中體現，對今後申請貸款有直接影響。另外，被別人冒用身份證或身份證復印件產生信用卡欠費記錄，個人信用卡出現套現等行為都會影響個人徵信。
2、個人負債
助學貸款、房貸、車貸等貸款沒有及時還款;為第三方提供擔保時，第三方沒有按時償還貸款(對外擔保也是債) ; 貸款利率上調，仍按原金額支付「月供」或分期，產生欠息逾期等行為都會影響到個人徵信。
3、個人徵信被多次查詢
不管是個人自己查詢還是授權別人查詢，徵信查詢次數過多側面表明客戶潛在負債壓力較大，客戶潛在風險較高。
4、配偶的信用是否良好有很重要因素
如果是已婚人士，那麼配偶如果信用不好，有信用卡的逾期記錄，或者負債過高，都會影響個人的徵信評級。
5、不良公共記錄
比如欠繳物業費，水費，電費，燃氣費用，電話欠費，欠交稅費等，都會導致信用評級降低。同時，交通違法信息也在試點納入徵信系統。另外，對於法院判決還款未執行的「老賴」，會被列入「失信名單」，那麼徵信「污點」自然不可避免。

⑵ 大數據徵信與央行徵信有什麼不一樣的

兩者之間的區別在於央行徵信是傳統徵信方式，大數據徵信是伴隨互聯網金融發展起來的；央行徵信與大數據徵信差異主要從徵信數據來源、權威性、數據完整性、用途等維度區分；央行徵信特點：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據循環，權威性高，兩者之間的區別在於央行徵信是傳統徵信方式，大數據徵信是伴隨互聯網金融發展起來的；央行徵信與大數據徵信差異主要從徵信數據來源、權威性、數據完整性、用途等維度區分；央行徵信特點：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據循環，權威性高，數據基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等；而大數據；數據主要來自互聯網各大平台，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信數據，資質再好一點的企業可以申請接入央行徵信，權威性不如央行徵信，但隨著互聯網金融的發展會越來越重要，數據完整性各大數據徵信平台不同，主要用於互聯網金融。所以對於目前消費金融的迅速發展，不管P2P公司還是銀行，數據互通是未來發展趨勢，據了解，91徵信聯盟與考拉徵信合作，就是大數據徵信與央行徵信互通的一個真實案例。

⑶ 問一下大數據徵信與央行徵信之間的差異在哪裡呢

兩者之間的區別在於央行徵信是傳統徵信方式，大數據徵信是伴隨互聯網金融發展起來的；央行徵信與大數據徵信差異主要從徵信數據來源、權威性、數據完整性、用途等維度區分；央行徵信特點：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據循環，權威性高，數據基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等；而大數據；數據主要來自互聯網各大平台，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信數據，資質再好一點的企業可以申請接入央行徵信，權威性不如央行徵信，但隨著互聯網金融的發展會越來越重要，數據完整性各大數據徵信平台不同，主要用於互聯網金融。所以對於目前消費金融的迅速發展，不管P2P公司還是銀行，數據互通是未來發展趨勢，據了解，91徵信聯盟與考拉徵信合作，就是大數據徵信與央行徵信互通的一個真實案例。

⑷ 大數據徵信與傳統徵信的區別

傳統徵信在方便個人信貸、輔助金融授信決策、防範信用風險和提升金融獲得性等方面發揮著關鍵作用，但其在互聯網金融領域的局限性也不容忽視。一是全國還有5億左右人口沒有在持牌金融機構的信用活動，從而不被其所覆蓋。二是隨著「互聯網+」的發展，互聯網上產生、沉澱了大量與個人徵信相關的數據，目前還難以被其採用[1]。大數據徵信的出現有助於解決上述問題，並在一定程度上取得了快速發展。據我們研究，大數據徵信得以發展的基本條件有以下三點：一是我國政策扶持和部署所釋放的良好信號；二是以「金融線上化」為代表的互聯網金融更巨大的長尾需求；三是大數據技術的強力支撐。

一、政策扶持

自2013年起，我國陸續頒布了一系列法律法規，為徵信業的健康發展構建了法律制度框架。2013年3月國務院發布《徵信業管理條例》（以下簡稱《條例》），成為我國首部徵信業法規，也是我國徵信法制建設的基石。2013年12月為配合《條例》的實施，中國人民銀行出台《徵信機構管理辦法》，貫徹建立健全社會徵信體系的要求，確立徵信經營活動遵循的制度規范和監管依據。

此外，為提高個人徵信服務水平，引入市場競爭，我國為逐步開放徵信市場做好立法准備。2015年1月中國人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，批准8家機構做好開展個人徵信業務的相關准備工作。2015年7月中國人民銀行等十部門發布《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），《指導意見》提出推動信用基礎設施建設，培育互聯網金融配套服務體系，鼓勵有條件的機構依法申請徵信業務許可。監管的改革措施為大數據徵信的發展創造了良好的外部環境。

值得注意的是，為加快大數據部署，深化大數據應用，推進落實「互聯網+」國家戰略，2015年7月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》和2015年9月國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。《促進大數據發展行動綱要》中最引人注目的就是開放政府數據和推動產業創新，鼓勵大數據在徵信業的應用和發展。相關專家認為，大數據是徵信建設的重要「礦產資源」，徵信建設必須以大數據為依託和支撐，在廣度和深度上運用大數據建立信用體系，提高信用評價的全面性、實時性和授信效率。

大數據時代，數據儼然成為等同於能源的戰略資源，信息公開和數據開放成為當下時代發展的主題。行政機關在履行行政管理和公共服務職責過程中掌握了海量信息，如何通過信息公開管好、盤活這些數據資產，成為行政機關亟待解決的問題。黨的十八屆四中全會《中共中央關於全面推進依法治國若乾重大問題的決定》明確提出要全面推進政務公開，推進政務公開信息化，加強互聯網政務信息數據服務平台建設。數據公開制度的逐漸確立，為社會信息資源的開放、共享與服務提供製度保障。

以上這些法律、法規、條例及制度的制定有利於加強整個徵信市場的管理，規范信息提供者、信息使用者以及徵信機構的行為，保障信息主體的權益。同時，其他配套制度也正在逐步制訂和完善，將與《條例》共同構成徵信法律體系，促進我國徵信業的健康、可持續發展，更好地滿足個人和企業的融資需求。

二、市場需求

近年來，互聯網金融異軍突起，成為我國經濟發展的新興力量。互聯網金融在繁榮發展的同時，由於成立的時間較短，自身風險防控能力較弱，信用評估、風險定價和風險管理等方面都不完善，問題事件不斷涌現。一方面，互聯網金融的用戶大多是具備「長尾特徵」的網路用戶，這部分用戶難以被傳統徵信所覆蓋，且由於行業機構間缺乏信息數據的溝通和交流，致使「一人多貸」重復借款現象突出，整個行業面臨著巨大的信用風險。另一方面，由於徵信體系不健全，互聯網金融公司普遍以線下風控為主，大量盡職調查耗時耗力，既增加了自身的運營成本，且對借款人的信用水平的評估易存有偏差，間接提高融資成本。傳統徵信機制不健全成為制約互聯網金融發展的主要因素。互聯網金融的發展為大數據徵信的發展提供了巨大的應用前景，倒逼徵信跟上時代的步伐，推動徵信機制的變革。

三、技術支撐

大數據徵信之所以興起，除了上述兩個因素之外，技術支撐也不可或缺。大數據和雲計算技術的進步為大數據徵信的發展提供了支撐和便利，人工智慧演算法模型為全面刻畫用戶違約概率和信用狀況提供了有力補充。一方面，隨著「互聯網+」的發展，老百姓的衣食住行、社會交往與互聯網趨於緊密結合，互聯網上產生、沉澱了大量與個人徵信相關的數據。藉助大數據抓取和挖掘技術、雲計算技術，這些數據的採集、記錄、儲存和分析變得更加容易。另一方面，以機器學習為代表的人工智慧技術相繼被採用，不僅可以分析、歸納和匯總各種渠道獲取的結構化和非結構化數據，還可設計多種預測模型（欺詐模型、身份驗證模型、還款意願模型和穩定性模型等）預測信用主體的履約意願和履約能力，減少違約風險和壞賬率。

[1]謝平,鄒傳偉.發展獨立第三方徵信機構之道.財新周刊,2017-02.

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——大數據徵信與傳統徵信的比較

近年來，伴隨互聯網金融和大數據技術的發展，大數據徵信開始興起。大數據徵信具備覆蓋人群廣泛、信息維度多元、應用場景豐富和信用評估全面四個創新特點，但與傳統徵信相比，大數據徵信在數據范疇和內涵的效用性、徵信機構的獨立性及隱私保護等方面還存在諸多問題，需加以重視。

一、徵信的基本概念

傳統徵信是由專業機構通過固定的模型定向採集財務和金融交易信息並對信息進行加工、處理、報告的專業化信用管理服務。傳統徵信興起於國外，在美國，以1933年成立的鄧白氏公司為代表，在我國主要是以中央人民銀行徵信系統為代表，是目前我國乃至全球范圍內普遍存在的徵信業態。我國徵信機構的設立和徵信業務的開展受《徵信業管理條例》的約束，並且需要申請相應的牌照。

大數據徵信是指通過對海量的、多樣化的、實時的、有價值的數據進行採集、整理、分析和挖掘，並運用大數據技術重新設計徵信評價模型演算法，多維度刻畫信用主體的「畫像」，向信息使用者呈現信用主體的違約率和信用狀況。

大數據徵信活動在《徵信業管理條例》所界定的徵信業務范圍內，其本質仍是對信用主體信息的收集、整理、保存、加工和公布，但與傳統徵信相比，突出大數據技術在徵信活動中的應用，強調數據量大、刻畫維度廣、信用狀況動態交互等特點，可作為徵信體系的有益補充。

二、大數據徵信的創新特點

從表面上看，大數據徵信和傳統徵信似乎只是數據的獲取渠道不同，前者主要來自於互聯網，後者主要來自於傳統線下渠道，但是二者存在較大的差異。大數據徵信創新主要表現在覆蓋人群廣泛、信息維度多元、應用場景豐富及信用評估全面四個方面，由此帶來徵信成本的降低和徵信效率的提高。

首先，覆蓋人群廣泛。傳統徵信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大數據徵信通過大數據技術捕獲傳統徵信沒有覆蓋的人群，利用互聯網留痕協助信用的判斷，滿足P2P網路借貸、第三方支付及互聯網保險等互聯網金融新業態身份識別、反欺詐、信用評估等多方面徵信需求。

其次，信息維度多元。在互聯網時代，大數據徵信的信息數據來源更廣泛，種類更多樣。大數據徵信數據不再局限於金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本信息、賬單信息、信貸記錄、逾期記錄等，還引入互聯網行為軌跡記錄、社交和客戶評價等數據。這些數據在一定程度上可以反映信息主體的行為習慣、消費偏好以及社會關系，有利於全面評估信息主體的信用風險。

再次，應用場景豐富。大數據徵信將不再單純地用於經濟金融活動，還可將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面，如租房租車、預訂酒店、簽證、婚戀、求職就業、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景，在市場營銷支持、反欺詐、貸後風險監測與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現。

最後，信用評估全面。大數據徵信的信用評估模型不僅關注信用主體歷史信息的深度挖掘，更看重信用主體實時、動態、交互的信息，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意願、履約能力和履約穩定性。此外，大數據徵信運用大數據技術，在綜合傳統建模技術的基礎上採用機器學習建模技術，從多個評估維度評價信用主體的信用狀況。

三、大數據徵信存在的問題

大數據徵信藉助大數據技術能夠更全面地了解授信對象，減少信息不對稱，增加反欺詐能力，同時更精準地進行風險定價，從數據維度和分析角度提升傳統徵信水平，可以讓徵信更加科學嚴謹，是一個必要的補充。但從數據范疇和內涵的效用性、徵信機構獨立性及隱私保護等方面看，大數據徵信仍存在諸多問題，需加以重視。

第一，數據范疇和內涵突破「金融屬性」，效用性尚待驗證。傳統徵信的數據主要來源於金融機構和公共部門構成的數據循環，以銀行信貸信息為核心，包括社保、公積金、環保、欠稅、民事裁決與執行等公共信息，數據相對完整且權威性高。大數據徵信採集數據的范疇突破「金融屬性」，數據主要來源於電商類平台、社交類平台以及生活服務類平台等，涵蓋網上交易數據、社交數據及互聯網服務過程中生成的行為數據，這些數據多與借貸行為關系不大，權威性較弱，且各平台的數據完整性各有不同，因而能否作為判斷信用主體信用狀況的主要指標，尚待市場驗證。

第二，數據採集和使用未遵循「獨立第三方」基本原則。傳統徵信堅持獨立第三方徵信原則，徵信機構是「市場中立」的──既不與信息提供者或信息使用者有直接的商業競爭關系，也不介入或影響信息提供者或信息使用者在各自細分市場的競爭。而大數據徵信突破「獨立第三方」的邊界，徵信機構數據的採集和使用多源於並應用於自身開展的業務，這樣徵信報告的有效性得不到保障，公信力備受質疑。而且如果信息提供者或信息使用者控制徵信機構，也很難約束其不濫用徵信數據，或者損害個人徵信權益。另外，徵信機構無形當中會獲取一定的市場影響力，可能扭曲信息提供者和信息使用者的行為,並對收費有操控力。因此，大數據徵信的發展應堅持獨立第三方徵信基本原則，保持「市場中立」。

第三，隱私保護形勢日趨嚴峻。大數據時代，數據挖據和抓取技術廣泛應用，信用主體全方位信息數據得以被全盤收錄，海量信息數據的收集給信用主體隱私帶來巨大挑戰，隱私防護變得更加困難。比如用於特定場合的信息數據被用於其它商業用途，不同機構之間信息數據的交叉驗證，隱私侵犯的風險大大增加。

（作者：南湖互聯網金融學院李雪婷）

⑸ 大數據徵信和銀行徵信的區別

一般人們在提起徵信時，第一時間想到的都是央行徵信，因為基本上大家用到徵信的地方主要是銀行等傳統金融機構，而銀行等傳統金融機構的徵信來源也就是央行徵信，導致大家會比較了解央行徵信。但是，從表面上來看，大數據徵信與央行徵信似乎只有數據獲取渠道有不同，徵信大數據的數據來源主要是互聯網，而央行徵信主要是來自傳統線下渠道。
其實，徵信大數據的創新主要表現在覆蓋人群廣泛、信息維度多元、應用場景豐富以及信用評估全面這個四個方面，從而帶來了徵信成本的降低和徵信效率的提高。而央行徵信雖然較為人們所熟知，但是因為央行的徵信中心中的數據並不全面，甚至還有相當一部分人群不存在信貸數據，這也導致很多人在銀行等金融機構進行借貸時，都會遇到因為沒有信貸記錄而被銀行拒絕借貸的時候。
但是央行徵信大數據擁有的數據是真實有效的，所以在銀行等金融機構在進行風控審核時，可直接當做重要的參考對象進行參考，從而判斷是否對用戶進行借貸，而徵信大數據的數據較為廣泛，因此在進行風控審核時，需要更多的對其數據進行分析，因此央行的徵信更加適合於銀行等傳統的金融機構進行使用，而徵信大數據則更適合互聯網金融平台使用，畢竟在互聯網時代，高效率才是生存之道。

⑹ 大數據和徵信是什麼意思

大數據是互聯網金融形成的，主要數據來源於網貸，網貸很多上不了銀行徵信便形成了大數據信用，比如現在國家成立的百行徵信，如果需要查看大數據報告可以上一些微信公眾平台查詢，比如「百信查查」公眾號。徵信主要指銀行徵信，也就是央行徵信中心的報告，記錄的主要數據來源於信用卡，房貸，信貸記錄等。查詢可以去四大行，我一般去的是建設銀行，離我家比較近

⑺ 網貸大數據和徵信有什麼區別

在這個社會中，信用變得非常重要。三種主要的信用系統：芝麻信用、央行徵信、網貸大數據，以幫助您理解和區分這些系統。

1.資料庫組成信息不同

芝麻信用與我們的支付寶狀態密切相關。它主要包括五個維度：信用歷史，行為偏好，履約能力，身份特徵和人脈關系。

央行徵信主要包括我們在銀行，信貸機構機構和其他平台上的信用交易記錄。它還包含一些公共信息記錄。這些維度包括個人基本信息，信息摘要，信貸交易信息詳細信息，公共信息詳細信息和本人聲明、異議處理和查詢記錄等七個部分。

網貸大數據主要是我們的在線貸款申請和使用記錄，重點是在線貸款借款人的還款信息和違約風險指數。

2.顯示信用的不同方式

芝麻信用狀態以芝麻信用點表示，分數范圍為350-950分。分數越高，信用等級越高。

央行報告不會給用戶一個非常主觀的評價，也不會建立一個「黑名單」，而只會真實，客觀地記錄用戶的借貸狀況。

除了記錄貸款信息外，網貸帶數據還將評估此信息並相應地繪制黑名單，從而可以快速識別風險狀況較差的借款人。

3.不同的應用場景

央行信用報告主要用於信用卡和貸款的審批過程。一些銀行不僅會查看借款人的信用信息，還會在批准過程中查看其芝麻信用狀態。

芝麻信用在更多地方使用。有人做了統計。芝麻信用可用於數百種情況，例如信用卡，消費金融，酒店，學生服務和婚姻。

網貸大數據主要用於在線貸款機構的評估和審查過程中。此外，除在線貸款外，一些金融貸款機構還包括一些銀行。他們會認為中央銀行的信貸參考資料來源有限，反映出信貸條件不完整。弱點，因此我們還將在風險控制評估中使用在線貸款大數據作為央行信用調查的補充。

4.不同的查詢方法

芝麻信用，相信大家都知道，可以通過支付寶查詢芝麻信用的狀態；

央行徵信報告可以在中央銀行信用信息中心及其部分授權銀行查詢；

網貸大數據可以在微信查找：藍冰數據，可以查詢。

那麼，如何保持良好的個人信用呢？

首先，我們應該養成按時按時還款的良好習慣。如果逾期，貸款平台和信用卡中心通常會相對較快地將信息上傳到信用資料庫。

其次，要注意一些外部信用信息。當前的中央銀行信用信息將記錄借款人的公共信息，而在線貸款大數據還將記錄一些外部數據，例如借款人的消費信息，交通違規信息和法院不誠實信息。

另外，使用貸款時，不要過多增加機構的查詢數量。有時，注冊貸款可能會增加對信用報告的查詢次數。還要記住，不要過多地授權芝麻信用。如果您的信用記錄不佳，則可能會對芝麻信用造成影響。

⑻ 央行徵信和大數據徵信的不同之處是啥

要好好的，真信，基本上都是一些正規金融機構的徵信，比如，銀行的，還有一些持牌的小貸公司的，擔保公司的這些呢，大數據的話基本就是一些企業推出的，查詢服務，主要就是查詢網貸這些，沒有辦法，上徵信的，貸款，也是屬於這一種，補充，他們倆就相當於是一個互補的關系。

⑼ 什麼是大數據徵信

大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。

網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。

對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。

自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。

徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

(9)徵信和大數據有什麼區別擴展閱讀：

徵信資料庫

1、企業信用信息資料庫

經幾百家分支機構歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。

2、企業信用信息分六大類

分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息 。

其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。

行業評價信息包括行業協會（社團組織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。