征信大数据是什么意思

1. 哪位大神告诉我何为大数据征信

1、确实有不同之处，央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金融发展起来的

2、央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等维度区分
3、央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等
5、大数据征信特点：数据主要来自互联网各大平台，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信数据，资质再好一点的企业可以申请接入央行征信，权威性不如央行征信，但随着互联网金融的发展会越来越重要，数据完整性各大数据征信平台不同，主要用于互联网金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信数据风险会很大。
6、展望未来：随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的完整性，那违法犯罪基本就真的大大减少了，信用真的就是钱！

2. 大数据和征信是什么意思

大数据是互联网金融形成的，主要数据来源于网贷，网贷很多上不了银行征信便形成了大数据信用，比如现在国家成立的百行征信，如果需要查看大数据报告可以上一些微信公众平台查询，比如“百信查查”公众号。征信主要指银行征信，也就是央行征信中心的报告，记录的主要数据来源于信用卡，房贷，信贷记录等。查询可以去四大行，我一般去的是建设银行，离我家比较近

3. 什么是大数据征信

大数据和征信是两种数据，大数据又称：网贷大数据。

网贷大数据一般为一个用户在网贷平台借款时提交的信息，从放款到还款或者逾期，这些数据都会由网贷公司进行上传至数据库。作为其他网贷平台借款时的审核依据，所以如果网贷逾期了，共享这个数据库的平台就会拒绝这个逾期用户的借款申请。

对于大数据有疑问的，可以在支付宝首页搜索：知否数据。

自行查询大数据报告，如果有违约信息或者法院失信等信息一样会显示出来。

征信统称为：央行征信。央行征信记录的都是银行或者一些持牌机构的数据，为一个人的终身数据，对于用户来说非常重要，房贷和车贷都非常注重一个人的征信资质，如果有未还的贷款，在申请房贷时会被拒绝。

(3)征信大数据是什么意思扩展阅读：

征信数据库

1、企业信用信息数据库

经几百家分支机构历经10年的采集、加工、录入，日常数百名工作人员的优化、维护等辛勤工作，已经拥有了2000多万家中国区域的企业数据库，涉及有价值企业信用信息达亿条，信用信息最远追溯可达8年，建立起了中国最庞大的企业信用信息数据库。

2、企业信用信息分六大类

分别为政府监管信息、银行信贷信息、行业评价信息、媒体评价信息、企业运营信息、市场反馈信息 。

其中政府监管信息包括企业基本资质、质量检查信息、行政许可/认定、行政奖罚信息、商标/专利/着作权信息、人民法院判决；银行信贷信息包括中国人民银行信贷评价信息、商业银行信贷评价信息、小额贷款公司及民间借贷评价信息。

行业评价信息包括行业协会（社团组织）评价信息、水、电、气、通讯等公共事业单位评价信息；企业运营信息包括企业财务信息、企业管理体系评估信息；市场反馈信息（包括消费者、交易对方、合作伙伴、员工等不同身份的实名评价信息）。

4. 大数据征信和银行征信的区别

一般人们在提起征信时，第一时间想到的都是央行征信，因为基本上大家用到征信的地方主要是银行等传统金融机构，而银行等传统金融机构的征信来源也就是央行征信，导致大家会比较了解央行征信。但是，从表面上来看，大数据征信与央行征信似乎只有数据获取渠道有不同，征信大数据的数据来源主要是互联网，而央行征信主要是来自传统线下渠道。
其实，征信大数据的创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富以及信用评估全面这个四个方面，从而带来了征信成本的降低和征信效率的提高。而央行征信虽然较为人们所熟知，但是因为央行的征信中心中的数据并不全面，甚至还有相当一部分人群不存在信贷数据，这也导致很多人在银行等金融机构进行借贷时，都会遇到因为没有信贷记录而被银行拒绝借贷的时候。
但是央行征信大数据拥有的数据是真实有效的，所以在银行等金融机构在进行风控审核时，可直接当做重要的参考对象进行参考，从而判断是否对用户进行借贷，而征信大数据的数据较为广泛，因此在进行风控审核时，需要更多的对其数据进行分析，因此央行的征信更加适合于银行等传统的金融机构进行使用，而征信大数据则更适合互联网金融平台使用，毕竟在互联网时代，高效率才是生存之道。

5. 大数据和征信有什么区别

央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金融发展起来的。
2、央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等区分。
3、央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等。
拓展资料：
征信
征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。相应地，从事征信活动的机构，就是征信机构，又称征信所。在中国，征信中心(以下简称征信中心)是建立您的“信用档案”，并为各商业银行提供个人信用信息的专门机构。您也可以通过互联网或者您所在地机构查询个人信用报告。
什么行为会影响征信？
1、不当使用信用卡
信用卡连续三次或两年内累计六次逾期还款，就会在个人信用记录中体现，对今后申请贷款有直接影响。另外，被别人冒用身份证或身份证复印件产生信用卡欠费记录，个人信用卡出现套现等行为都会影响个人征信。
2、个人负债
助学贷款、房贷、车贷等贷款没有及时还款;为第三方提供担保时，第三方没有按时偿还贷款(对外担保也是债) ; 贷款利率上调，仍按原金额支付“月供”或分期，产生欠息逾期等行为都会影响到个人征信。
3、个人征信被多次查询
不管是个人自己查询还是授权别人查询，征信查询次数过多侧面表明客户潜在负债压力较大，客户潜在风险较高。
4、配偶的信用是否良好有很重要因素
如果是已婚人士，那么配偶如果信用不好，有信用卡的逾期记录，或者负债过高，都会影响个人的征信评级。
5、不良公共记录
比如欠缴物业费，水费，电费，燃气费用，电话欠费，欠交税费等，都会导致信用评级降低。同时，交通违法信息也在试点纳入征信系统。另外，对于法院判决还款未执行的“老赖”，会被列入“失信名单”，那么征信“污点”自然不可避免。

6. 大数据征信的数据来源和方法是什么

互联网海量大数据中与风控相关的数据

电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等；

信用卡类网站大数据：我爱卡、银率卡等；

社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等；

小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等；

支付类网站大数据：易宝、财付通等；

生活服务类网站大数据：平安一账通等...

在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。

在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

将各种各样的信息整合起来，通过创新和技术的力量构建一个有公信力的信用数据库，将会成为传统征信体系的重要补充，并利用数学运算和统计学的模型进行分析，使得互联网金融机构能够从中获得客户的信用评级和风险信号。央行放开个人征信市场对于规范发展征信市场，服务实体经济具有积极意义。不过大数据征信模式的难点在于，信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。

神州融大数据风控平台率先与众多征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000+维度的鲜活大数据，并通过贷款用户充分授权和合规征信服务流程，及采用全球最优秀的决策引擎工具Experian SMG3，帮助小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。

相比原有的央行征信系统，大数据的充分运用无疑是一场金融业的技术革命，将深刻影响未来国内金融行业的发展。随着中国民间征信市场的放开，越来越多的机构进入这一领域，大数据重塑金融业的趋势与格局将越来越明显。

7. 大数据征信是什么

大数据诞生于互联网金融发展过程中，区别于央行征信，是属于互联网海量大数据中与风控相关的数据。目前征信机构有很多，如91征信，专门做征信联盟平台，通过互联网接口方式，将P2P公司系统进行对接，实现P2P公司之间可以进行贷款结果的实时查询分享。加入91征信联盟的公司可以通过91征信技术接口向其他会员发出查询要求，联盟其他会员会实时响应查询请求，并反馈真实结果。

8. 怎么清理征信大数据

随着互联网时代的发展，不管是人行征信还是民间征信，都在不断的提升数据存储能力，升级数据分析挖掘、处理速度等能力，从而形成了现在这个大数据时代，每个人的不良行为都将被记录下来。不少用户因为频繁的申贷导致征信大数据乱了。
所谓的征信大数据就是征信报告的综合数据，大数据乱了表示，征信报告出现了逾期记录或者查询次数比较多，也有可能是负债比较高，信用卡比较多等等。出现这种情况应该怎么办呢？
最佳方式就是，最近半年不要再申卡、申请网贷，一些网贷产品不要轻易去点，比如点击查看额度，有可能会被查一次征信，特别是那些不靠谱的高利贷口子，更容易踩雷。目前已经有的信用卡和贷款，好好维护，必须按照规定及时还款，切勿逾期还款，只要保持良好的履约行为，对于信用还是有一定的帮助。以后申请网贷，选择正规靠谱的大平台产品，多提供个人资产或征信的证明，让机构认可你的信用，提高申贷成功率。
同时也不要在网上频繁申请不上征信的网贷，一些网贷产品不要轻易的去点，很有可能会被查询一次大数据，那么你的大数据报告内就会有网贷查询历史，这就是网贷大数据乱了的一种原因。
不论是征信还是大数据，对于每一个人来说，都是金融行业的“经济身份证”，如果在短时间内总是透支信用，那么想要办理其他业务算是难上加难了。所以，在这个大时代，养好个人信用才是良策。

9. 征信大数据是什么意思

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。

目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。

(9)征信大数据是什么意思扩展阅读

大数据出现不良信用记录的原因

征信大数据黑了，就是出现了不良信用记录，当出现不良信用记录，只能继续保持良好的信用，使用5年以后就不会再展示了。不能停用，停用后信息就不再更新了。

根据《征信业管理条例》的规定，不良信息自不良行为或者事件终止之日起展示5年。

对于账户处于正常开立期间的信贷业务，征信中心每个月都会进行更新。但是，信贷业务在销户或结清后，其信息就不会再更新了。

10. 什么是征信大数据

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。

以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。

大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。

(10)征信大数据是什么意思扩展阅读：

从1980年代末至今，征信行业先后经历了起步、搭建征信平台、央行主导统筹等数个阶段。 2015年1月5日，人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用，腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，择时发放第一批牌照，但一直不见下文。

最终等来的却是由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信等把家征信机构联手成立的百行征信。这意味着征信这个金融业最关键的阀门，最终还是要由政府来监督把控。

截止目前，百行征信已与120余家互联网金融机构和消费金融机构达成了信用信息合作共享协议，与50余家机构达成了合作意向。

没有征信牌照，征信创业公司无法合法的去获取核心数据，比如银行信贷数据或者运营商，公安局的隐私数据；也无法以牌照去融资收购其他征信公司，资金上毫无优势。因而，业内人士认为，初创公司很难在征信领域发展壮大，成为未来的寡头之一。