涕零
A. 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。
(1)征信大数据图扩展阅读：
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/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（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）。
B. 什么是征信大数据有什么用
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。其次，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。最后，大数据征信带来了更为时效性的评判标准。负面的征信会影响一个人的信用，要知道自己的负债记录还有个人征信，在微信，上的公众浩《查征司》会有详细的说明。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。不过，虽然大数据征信能够降低信息不对称，更全面地了解授信对象，并增加反欺诈能力，同时更精准的进行风险定价，但目前还不能完全取代传统征信。大数据风控可以从数据维度和分析角度提升传统风控水平，是一个必要的补充，可以让传统风控更加科学严谨，但目前由于覆盖率、匹配率等问题，不能完全取代传统风控。
C. 到底什么是大数据征信
到底什么是大数据征信_数据分析师考试
国内信用体系建设现状及市场规模
目前中国社会信用体系处于起步阶段。围绕征信体系建设的法律法规、业务规则、数据处理模式及方法正逐步完善和加强，与美国等发达国家相比，我国征信工作主要由央行来主导，与之相关的诚信权威信息目前还没完善，征信体系建设起步较晚。
2013年3月，我国首部征信行业法规《征信管理条例》开始实施；2013年12月，人民银行制定的《征信机构管理办法》正式施行；2014年6月，人民银行征信中心开始对个人查询本人信用报告实施收费制度；2014年6月，国务院出台了《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》，明确到2020年，基本建成以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统。
据人民银行发布的中国首份征信发展报告《中国征信业发展报告（2003-2013）》显示：据不完全调查，截至2012年年底，中国有各类征信机构150多家，征信行业收入20多亿元。此外，人民银行征信中心网站上的数据显示，截至2013年11月底，征信系统收录自然人8.3亿以上，收录企业及其他组织近1940万户。而美国三大个人征信公司在2013年的营收规模就达到了512亿元人民币。国内征信既有很大的市场空间，也有很多问题急需解决完善。
大数据征信与传统征信天然互补
传统征信方式存在着五点缺陷：1，封闭、数据不够完善。传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息，由分析人员对各项数据进行分析、评级，最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。2. 数据容易失真产生偏差。由于人工的介入，必然受到职业素养、道德品质等主观因素影响，导致对受评对象的评价结果与客观事实存在一定偏差。3.实时性差、后续难以更正。没有用户评价系统，直接用户无法参与评定，难以后续跟踪。在数据失真偏差的情况下也难以更正。4.方便性差。征信平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高、查询次数受到限制。5.人力资源成本大。随着未来征信市场快速发展，征信产品种类和数量日益增加。面对巨大而繁杂的业务，人力成本不断增加对于征信企业来说亦是一个不容忽视的问题，行业人才的稀缺与行业快速发展将不可避免地产生矛盾。
大数据催生的征信体系建设则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。因为其数据覆盖面广，涉及的维度更全面，通过互联网方便快捷的服务全体商家。
相比传统的征信方式，大数据信用采用云计算技术，从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的真实性；即使同时处理多个受评对象，仍然能够保证快速、准确的高效性。大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。此外，大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步，也就是说，当受评对象的信用信息发生变化时，能够对其信用进行快速及时的计算，保证了信用的动态实时性。
老刘认为未来的征信业将以智能数据分析系统为平台，依靠大数据挖掘技术实现转型升级。一方面依托大数据的征信体系可以深度挖掘用户信用信息，防范潜在的信用风险，实现有效的风险控制；另一方面，依托大数据的征信体系可以在数据充分信息化的基础上实现精细化管理。
大数据征信平台助力中小微企业融资
中国中小企业协会副会长、金电联行董事长范晓忻在接收央视采访时表示：“大数据不仅能够对风险进行度量，而且能够做到一定程度的预判”。
大数据征信平台可以通过对中小微企业3到5年，甚至是更长时间的历史生产经营数据以及交易数据进行挖掘、筛选、计算、分析。使企业真实的生产经营状况、成长发展状态，通过数据真实客观的反应出来。将无形的信用进行量化，形成可以让金融机构为企业发放贷款的信用信息。大数据信用融资改变了通过抵质押从金融机构获取贷款的传统方式，从结构上丰富了国家的金融体系。
金电联行作为首批获得中国人民银行颁发企业征信牌照的第三方企业征信机构，中国第一家拥有具有自主知识产权的信用信息云服务平台，第一个提供第三方信息价值链服务的运营模式。已经为中国上千家的中小微企业提供了信用融资服务，累计提供了60多亿元非抵质押的纯信用融资授信。其中融资额度最高达到了6800万元，最低一笔为98万元，而且迄今为止从未发生过一笔不良贷款。在贷后风险监管方面，金电联行也已经为国家开发银行、广发银行等多家金融机构提供将近300亿的监管服务。预计年内，监管金额将超过1000亿元人民币。
据悉，央行上周对首批入围个人征信牌照的机构再次进行调研，对首批入围芝的麻信用、考拉征信、腾讯征信等要做最后验收。一位知情人士透露，首批个人征信牌照有望在本月底发放。老刘相信，未来大数据征信平台将会建立更客观的信用评价体系，从中小微企业融资入手，打破以财务信息为核心的固有信用评价思维，改变以抵押担保为主的传统信贷方式。创建一个低成本、大批量、高效能、全风控的纯信用贷款管理模式。破解我国多年的中小微企业信用融资的难题，并不断向金融资本和社会信用市场延伸，形成以“数据约束”解决“信用悖论”的客观信用理论与评价体系，开创我国信用服务的大数据时代。
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D. 大数据征信是什么
大数据和征信是不一样的。"我国的征信体系分为两种。一种是央行征信，另一种是央行牵内头容开展的百行征信，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：早知数据。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。"
E. 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，着手从三个层面来展开：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。
F. 什么是大数据征信
网贷大数据和征信是两种数据。网贷大数据一般为一个用户在网贷平回台借款时提交的信答息，从放款到还款或者逾期的一些数据，会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。对大数据有疑问的，通常都是在微信上：信友鸽，就可以查看了。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。查询的比较全面，提供比较具象的手机借款调用平台数和身份证借款调用平台数，借款平台类型，如房地产金融、一般消费分期平台、银行个人业务、P2P网贷、消费金融公司、第三方支付等。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，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。
G. 怎么查询大数据征信的情况
1、打开人民银行的信用查询服务网站。
H. 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。
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书名：征信大数据
作者：姚前
出版社：中国金融出版社
出版年份：2018-3-30
页数：190
内容简介：
征信（Credit reporting或者是Credit reference）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。征信的主要目的是解决交易双方信息不对称的问题，进行信用风险管理。本书共分为十七篇，包含：大数据简介，征信大数据的应用，基于征信数据观中国近十年产业间信贷资源的调整路径，基于大数据的中国房企信贷分析，基于大数据的个人房贷分析， 基于征信大数据的住宿餐饮业信贷结构分析， 基于征信大数据的水利、环境和公共设施管理业分析等等。
J. 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)征信大数据图扩展阅读：
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。