什么是大数据授信

㈠ 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

㈡ 信用卡大数据指的是什么

其实它就是一种面向贷款机构的第三方征信查询系统，它利用大数据的技术手段将各类网贷平台的贷款记录整合在了一起。在借款用户提交申请时，如果显示该，如果用户的网贷大数据显示的信用记录太差，会影响到借款的申请。信用卡里的大数据是由成千上万的互联网数据组成，也得到了广泛的应用，现在也有很多银行都会利用大数据而作为他们审批贷款和信用卡时的风控参考，则大数据可以检测到个人近期的用卡和用贷情况，互联网消费金融，以及线上线下分期情况，从而来综合评估个人信用状况，通常来说个人的风险指数偏高，就说明此人信用不佳，还款能力不足，处于风险控制考虑，银行自然就会拒绝你的信用卡和贷款申请。通过卡详查获取一份信用卡风险报告，里面会提供你的信用卡消费行为分析和信用卡交易行为分析来解析你的信用卡使用情况，帮助持卡人更好的了解用卡信用卡。

㈢ 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)什么是大数据授信扩展阅读：

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）。

㈣ 信用卡大数据都包含了哪些数据

其实它就是一种面向贷款机构的第三方征信查询系统，它利用大数据的技术手段将各类网贷平台的贷款记录整合复在了一起。在借款用户提交申请时，如果用户的网贷大数据显示的信用记录太差，会影响到借款的申请。信用卡里的大数据是由成制千上万的互联网数据组成，也得到了广泛的应用，现在也有很多银行都会利用大数据而作为他们审批贷款和信用卡时百的风控参考，则大数据可以检测到个人近期的度用卡和用贷情况，互联网消费金融，回以及线上线下分期情况，从而来综合评估个人信用状况，通常来说个人的风险指数偏高，就说明此人信用不佳，还款能力不足，处于风险控制考虑，银行自然就会拒绝你问的信用卡和贷款申请。通过卡详查获取一份信用卡风险报告答，里面会提供你答的信用卡消费行为分析和信用卡交易行为分析来解析你的信用卡使用情况，帮助持卡人更好的了解用卡信用卡。

㈤ 大数据征信与传统征信的区别

传统征信在方便个人信贷、辅助金融授信决策、防范信用风险和提升金融获得性等方面发挥着关键作用，但其在互联网金融领域的局限性也不容忽视。一是全国还有5亿左右人口没有在持牌金融机构的信用活动，从而不被其所覆盖。二是随着“互联网+”的发展，互联网上产生、沉淀了大量与个人征信相关的数据，目前还难以被其采用[1]。大数据征信的出现有助于解决上述问题，并在一定程度上取得了快速发展。据我们研究，大数据征信得以发展的基本条件有以下三点：一是我国政策扶持和部署所释放的良好信号；二是以“金融线上化”为代表的互联网金融更巨大的长尾需求；三是大数据技术的强力支撑。

一、政策扶持

自2013年起，我国陆续颁布了一系列法律法规，为征信业的健康发展构建了法律制度框架。2013年3月国务院发布《征信业管理条例》（以下简称《条例》），成为我国首部征信业法规，也是我国征信法制建设的基石。2013年12月为配合《条例》的实施，中国人民银行出台《征信机构管理办法》，贯彻建立健全社会征信体系的要求，确立征信经营活动遵循的制度规范和监管依据。

此外，为提高个人征信服务水平，引入市场竞争，我国为逐步开放征信市场做好立法准备。2015年1月中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，批准8家机构做好开展个人征信业务的相关准备工作。2015年7月中国人民银行等十部门发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），《指导意见》提出推动信用基础设施建设，培育互联网金融配套服务体系，鼓励有条件的机构依法申请征信业务许可。监管的改革措施为大数据征信的发展创造了良好的外部环境。

值得注意的是，为加快大数据部署，深化大数据应用，推进落实“互联网+”国家战略，2015年7月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》和2015年9月国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。《促进大数据发展行动纲要》中最引人注目的就是开放政府数据和推动产业创新，鼓励大数据在征信业的应用和发展。相关专家认为，大数据是征信建设的重要“矿产资源”，征信建设必须以大数据为依托和支撑，在广度和深度上运用大数据建立信用体系，提高信用评价的全面性、实时性和授信效率。

大数据时代，数据俨然成为等同于能源的战略资源，信息公开和数据开放成为当下时代发展的主题。行政机关在履行行政管理和公共服务职责过程中掌握了海量信息，如何通过信息公开管好、盘活这些数据资产，成为行政机关亟待解决的问题。党的十八届四中全会《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》明确提出要全面推进政务公开，推进政务公开信息化，加强互联网政务信息数据服务平台建设。数据公开制度的逐渐确立，为社会信息资源的开放、共享与服务提供制度保障。

以上这些法律、法规、条例及制度的制定有利于加强整个征信市场的管理，规范信息提供者、信息使用者以及征信机构的行为，保障信息主体的权益。同时，其他配套制度也正在逐步制订和完善，将与《条例》共同构成征信法律体系，促进我国征信业的健康、可持续发展，更好地满足个人和企业的融资需求。

二、市场需求

近年来，互联网金融异军突起，成为我国经济发展的新兴力量。互联网金融在繁荣发展的同时，由于成立的时间较短，自身风险防控能力较弱，信用评估、风险定价和风险管理等方面都不完善，问题事件不断涌现。一方面，互联网金融的用户大多是具备“长尾特征”的网络用户，这部分用户难以被传统征信所覆盖，且由于行业机构间缺乏信息数据的沟通和交流，致使“一人多贷”重复借款现象突出，整个行业面临着巨大的信用风险。另一方面，由于征信体系不健全，互联网金融公司普遍以线下风控为主，大量尽职调查耗时耗力，既增加了自身的运营成本，且对借款人的信用水平的评估易存有偏差，间接提高融资成本。传统征信机制不健全成为制约互联网金融发展的主要因素。互联网金融的发展为大数据征信的发展提供了巨大的应用前景，倒逼征信跟上时代的步伐，推动征信机制的变革。

三、技术支撑

大数据征信之所以兴起，除了上述两个因素之外，技术支撑也不可或缺。大数据和云计算技术的进步为大数据征信的发展提供了支撑和便利，人工智能算法模型为全面刻画用户违约概率和信用状况提供了有力补充。一方面，随着“互联网+”的发展，老百姓的衣食住行、社会交往与互联网趋于紧密结合，互联网上产生、沉淀了大量与个人征信相关的数据。借助大数据抓取和挖掘技术、云计算技术，这些数据的采集、记录、储存和分析变得更加容易。另一方面，以机器学习为代表的人工智能技术相继被采用，不仅可以分析、归纳和汇总各种渠道获取的结构化和非结构化数据，还可设计多种预测模型（欺诈模型、身份验证模型、还款意愿模型和稳定性模型等）预测信用主体的履约意愿和履约能力，减少违约风险和坏账率。

[1]谢平,邹传伟.发展独立第三方征信机构之道.财新周刊,2017-02.

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——大数据征信与传统征信的比较

近年来，伴随互联网金融和大数据技术的发展，大数据征信开始兴起。大数据征信具备覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富和信用评估全面四个创新特点，但与传统征信相比，大数据征信在数据范畴和内涵的效用性、征信机构的独立性及隐私保护等方面还存在诸多问题，需加以重视。

一、征信的基本概念

传统征信是由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。传统征信兴起于国外，在美国，以1933年成立的邓白氏公司为代表，在我国主要是以中央人民银行征信系统为代表，是目前我国乃至全球范围内普遍存在的征信业态。我国征信机构的设立和征信业务的开展受《征信业管理条例》的约束，并且需要申请相应的牌照。

大数据征信是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。

大数据征信活动在《征信业管理条例》所界定的征信业务范围内，其本质仍是对信用主体信息的收集、整理、保存、加工和公布，但与传统征信相比，突出大数据技术在征信活动中的应用，强调数据量大、刻画维度广、信用状况动态交互等特点，可作为征信体系的有益补充。

二、大数据征信的创新特点

从表面上看，大数据征信和传统征信似乎只是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存在较大的差异。大数据征信创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富及信用评估全面四个方面，由此带来征信成本的降低和征信效率的提高。

首先，覆盖人群广泛。传统征信主要覆盖在持牌金融机构有信用记录的人群。大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群，利用互联网留痕协助信用的判断，满足P2P网络借贷、第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。

其次，信息维度多元。在互联网时代，大数据征信的信息数据来源更广泛，种类更多样。大数据征信数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等，还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。这些数据在一定程度上可以反映信息主体的行为习惯、消费偏好以及社会关系，有利于全面评估信息主体的信用风险。

再次，应用场景丰富。大数据征信将不再单纯地用于经济金融活动，还可将应用场景从经济金融领域扩大到日常化、生活化的方方面面，如租房租车、预订酒店、签证、婚恋、求职就业、保险办理等各种需要信用履约的生活场景，在市场营销支持、反欺诈、贷后风险监测与预警和账款催收等方面具有良好的应用表现。

最后，信用评估全面。大数据征信的信用评估模型不仅关注信用主体历史信息的深度挖掘，更看重信用主体实时、动态、交互的信息，以信用主体行为轨迹的研究为基础，在一定程度上可以精准预测其履约意愿、履约能力和履约稳定性。此外，大数据征信运用大数据技术，在综合传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术，从多个评估维度评价信用主体的信用状况。

三、大数据征信存在的问题

大数据征信借助大数据技术能够更全面地了解授信对象，减少信息不对称，增加反欺诈能力，同时更精准地进行风险定价，从数据维度和分析角度提升传统征信水平，可以让征信更加科学严谨，是一个必要的补充。但从数据范畴和内涵的效用性、征信机构独立性及隐私保护等方面看，大数据征信仍存在诸多问题，需加以重视。

第一，数据范畴和内涵突破“金融属性”，效用性尚待验证。传统征信的数据主要来源于金融机构和公共部门构成的数据循环，以银行信贷信息为核心，包括社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息，数据相对完整且权威性高。大数据征信采集数据的范畴突破“金融属性”，数据主要来源于电商类平台、社交类平台以及生活服务类平台等，涵盖网上交易数据、社交数据及互联网服务过程中生成的行为数据，这些数据多与借贷行为关系不大，权威性较弱，且各平台的数据完整性各有不同，因而能否作为判断信用主体信用状况的主要指标，尚待市场验证。

第二，数据采集和使用未遵循“独立第三方”基本原则。传统征信坚持独立第三方征信原则，征信机构是“市场中立”的──既不与信息提供者或信息使用者有直接的商业竞争关系，也不介入或影响信息提供者或信息使用者在各自细分市场的竞争。而大数据征信突破“独立第三方”的边界，征信机构数据的采集和使用多源于并应用于自身开展的业务，这样征信报告的有效性得不到保障，公信力备受质疑。而且如果信息提供者或信息使用者控制征信机构，也很难约束其不滥用征信数据，或者损害个人征信权益。另外，征信机构无形当中会获取一定的市场影响力，可能扭曲信息提供者和信息使用者的行为,并对收费有操控力。因此，大数据征信的发展应坚持独立第三方征信基本原则，保持“市场中立”。

第三，隐私保护形势日趋严峻。大数据时代，数据挖据和抓取技术广泛应用，信用主体全方位信息数据得以被全盘收录，海量信息数据的收集给信用主体隐私带来巨大挑战，隐私防护变得更加困难。比如用于特定场合的信息数据被用于其它商业用途，不同机构之间信息数据的交叉验证，隐私侵犯的风险大大增加。

（作者：南湖互联网金融学院李雪婷）

㈥ 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。

㈦ 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。

(7)什么是大数据授信扩展阅读：

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。

㈧ 什么是大数据，大数据在哪里查

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。个人无法查询。

阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重

(8)什么是大数据授信扩展阅读

大数据趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料来源：网络-大数据

㈨ 什么是大数据征信

"我国的征信体系分为两种。一种是央行征信，另一种是央行牵头开展的百行征信，也就是网贷大数据。

查询央行征信需要本人携带身份证件前往当地的央行网点，自助打印简版的个人征信报告。

而查询百行征信的话就简单的多， 并且由于百行征信的覆盖面广，应用场合多，报告内容相比央行征信要丰富不少，查询起来也很简单。

只需要打开微信，搜索：飞雨快查。点击查询，输入信息即可查询到自己的征信。

相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。

目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。
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