什麼是徵信大數據

A. 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。

B. 大數據徵信的數據來源和方法是什麼

互聯網海量大數據中與風控相關的數據

電商類網站大數據：阿里、京東、蘇寧等；

信用卡類網站大數據：我愛卡、銀率卡等；

社交類網站大數據：新浪微博、騰訊微信等；

小貸類網站大數據：人人貸、信用寶等；

支付類網站大數據：易寶、財付通等；

生活服務類網站大數據：平安一賬通等...

在進行數據處理之前，對業務的理解、對數據的理解非常重要，這決定了要選取哪些數據原料進行數據挖掘，在進入「數據工廠」之前的工作量通常要佔到整個過程的60%以上。

在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。例如一個虛假的借款申請人信息就可以通過分析網路行為痕跡被識別出來，一個真實的互聯網用戶總會在網路上留下蛛絲馬跡。對徵信有用的數據的時效性也非常關鍵，通常被徵信行業公認的有效的動態數據通常是從現在開始倒推24個月的數據。

將各種各樣的信息整合起來，通過創新和技術的力量構建一個有公信力的信用資料庫，將會成為傳統徵信體系的重要補充，並利用數學運算和統計學的模型進行分析，使得互聯網金融機構能夠從中獲得客戶的信用評級和風險信號。央行放開個人徵信市場對於規范發展徵信市場，服務實體經濟具有積極意義。不過大數據徵信模式的難點在於，信息過多引起的數據雜亂，整合多方數據困難，且數據相關性分析需要較長時間和實踐來檢驗，短期內信用評價數據精準性較低。

神州融大數據風控平台率先與眾多徵信機構對接，整合了國內權威的第三方徵信機構和電商平台等信貸應用場景的3000+維度的鮮活大數據，並通過貸款用戶充分授權和合規徵信服務流程，及採用全球最優秀的決策引擎工具Experian SMG3，幫助小微金融機構實現全信貸生命周期的風控管理和優化。

相比原有的央行徵信系統，大數據的充分運用無疑是一場金融業的技術革命，將深刻影響未來國內金融行業的發展。隨著中國民間徵信市場的放開，越來越多的機構進入這一領域，大數據重塑金融業的趨勢與格局將越來越明顯。

C. 什麼是徵信大數據

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。

(3)什麼是徵信大數據擴展閱讀：

從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。

最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。

截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。

沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。

D. 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。

(4)什麼是徵信大數據擴展閱讀：

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）。

E. 大數據和徵信有什麼區別

大數據和徵信的區別如下：
1.類型不同。徵信所採用的是同業信息分享模式，大數據所採用的是海量數據和用戶信息從安全、財富、守約等多個維度進行評判然後建立信用報告的模式。
2.優缺點。徵信模式所面臨的問題是數據不全、上傳數據不積極、更新不及時、接入門檻過高，但是數據准確可靠，有權威性。大數據模式的數據來源廣泛，這樣就彌補了徵信的不足，但數據類型多樣化，可能存在干擾信息，影響判斷的准確性。另外通過某些渠道獲取的大數據目前也面臨著法律風險，個人隱私保護上比較難把控。
拓展資料
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

F. 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

G. 信用卡大數據指的是什麼

其實它就是一種面向貸款機構的第三方徵信查詢系統，它利用大數據的技術手段將各類網貸平台的貸款記錄整合在了一起。在借款用戶提交申請時，如果顯示該，如果用戶的網貸大數據顯示的信用記錄太差，會影響到借款的申請。信用卡里的大數據是由成千上萬的互聯網數據組成，也得到了廣泛的應用，現在也有很多銀行都會利用大數據而作為他們審批貸款和信用卡時的風控參考，則大數據可以檢測到個人近期的用卡和用貸情況，互聯網消費金融，以及線上線下分期情況，從而來綜合評估個人信用狀況，通常來說個人的風險指數偏高，就說明此人信用不佳，還款能力不足，處於風險控制考慮，銀行自然就會拒絕你的信用卡和貸款申請。通過卡詳查獲取一份信用卡風險報告，裡面會提供你的信用卡消費行為分析和信用卡交易行為分析來解析你的信用卡使用情況，幫助持卡人更好的了解用卡信用卡。

H. 大數據徵信是什麼

大數據誕生於互聯網金融發展過程中，區別於央行徵信，是屬於互聯網海量大數據中與風控相關的數據。目前徵信機構有很多，如91徵信，專門做徵信聯盟平台，通過互聯網介面方式，將P2P公司系統進行對接，實現P2P公司之間可以進行貸款結果的實時查詢分享。加入91徵信聯盟的公司可以通過91徵信技術介面向其他會員發出查詢要求，聯盟其他會員會實時響應查詢請求，並反饋真實結果。

I. 徵信大數據是什麼意思

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。

目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

(9)什麼是徵信大數據擴展閱讀

大數據出現不良信用記錄的原因

徵信大數據黑了，就是出現了不良信用記錄，當出現不良信用記錄，只能繼續保持良好的信用，使用5年以後就不會再展示了。不能停用，停用後信息就不再更新了。

根據《徵信業管理條例》的規定，不良信息自不良行為或者事件終止之日起展示5年。

對於賬戶處於正常開立期間的信貸業務，徵信中心每個月都會進行更新。但是，信貸業務在銷戶或結清後，其信息就不會再更新了。