征信大数据（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拆拆，本身产生的结构性风险就较大。

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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，其信银早息就不会再更新了。

参考资料来源：凤凰网锋御雀-征信大数据90%是垃圾 真正有用的数据从哪里来？

大数据和征信有什么区别

大数据和征信的区别如下：

1.类型不同。征信所采用的是同业信息分享模式，大数据所采用的是海量数据和用户信息从安全、财富、守约等多个维度进行评判然后建立信用报告的模式。

2.优缺点。征信模式所面临的问题是数据不全、上传数据不积极、更新不及时、接入门槛过高，但是数据准确可靠，有权威性。大数据模式的数据来源广泛，这样就弥补了征信的不足，但数据类型多样化，可能存在干扰信息，影响判断的准确性。另外通过某些渠道获取的大数据目前也面临着法律风险，个人隐私保护上比较难把控。

拓展资料

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着尺伏团手从三个层面来展开：厅配

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的陵橘基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

什么是大数据征信？与传统征信有何区别？

;     如今大数据概念已经广为传播，什么都能够和大数据扯上关系，似乎有大数据才更可靠。就能贷款的征信系统也开始用上大数据了。那么什么是大数据征信呢？其实支付宝花呗，京东白条，p2p网络借贷等都是建立在大数据基础上的信用贷款模式。

      一般来说，的我国的征信系统数据主要从各种国家及或是金融机构外加例如公共机构的数据为判断。而大数据征信是什么呢？对大数据无公认的定义，一般认为大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为服务于经营决策的资讯。简单的说，例如电商行业比如淘宝网、京东电商做出判断的消费数据信息就是大数据征信，他们和一些第三方的互联网金融机构都有属于自己败历高的可靠大数据征信来源。而这些依靠大数据为信用依据所给出的网络虚拟信用贷款服务，似乎已经成为了互联网金融未来的发展趋势。

大数据征信与传统征信的区别

      从类型上看，传统征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。

      值得一提的是，传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷；数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。其难点在于：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，短期内信用评价察尺数据精准性较低。此外，大数据征信也面临着法烂核律风险，在个人隐私保护上较难把控。

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。

扩展资料：

征信数据库

1、企业信用信息数据库

经几百家分支机构培铅历经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/著作权信息、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配闭好（社团组态唯织）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）。

参考资料来源：百度百科-征信