什麼是大數據授信

㈠ 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

㈡ 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。

㈢ 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。

(3)什麼是大數據授信擴展閱讀：

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）。

㈣ 信用卡大數據都包含了哪些數據

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復在了一起。在借款用戶提交申請時，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制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百的風控參考，則大數據可以檢測到個人近期的度用卡和用貸情況，互聯網消費金融，回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問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答，裡面會提供你答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。

㈤ 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）

㈥ 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。

㈦ 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。

(7)什麼是大數據授信擴展閱讀：

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。

㈧ 什麼是大數據，大數據在哪裡查

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。個人無法查詢。

阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重

(8)什麼是大數據授信擴展閱讀

大數據趨勢

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料來源：網路-大數據

㈨ 什麼是大數據徵信

"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百行徵信，也就是網貸大數據。

查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。

而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。

只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信。

相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。

目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。
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