㈠ 工行大數據信用貸款服務1.2萬小微商戶
工行大數據信用貸款服務1.2萬小微商戶
9月8日從中國工商銀行了解到，近年來，工行運用大數據技術持續創新小微金融服務，面向線上線下POS收單商戶推出了純信用「公司逸貸卡」。通過將「死數據」轉化為「活信用」，為1.2萬余家小微商戶解決了生產經營中的資金需求問題。截至今年8月末，工行公司逸貸已累計向小微商戶發放貸款近100億元。
據介紹，公司逸貸卡是工行面向已開辦線上或線下銀行收單業務的小微商戶推出的信用卡產品。根據實體商戶、網商、商旅企業、經銷商等商戶的真實交易流水和經營數據，工行核定商戶授信額度，商戶可以在額度內通過POS刷卡完成日常貨品采購等經營支出。該產品是一款無抵押、無擔保、純信用、可循環使用的信用卡產品，具有「隨刷隨貸，即時到賬」的特點，尤其適用於餐飲、美發、連鎖超市、日用百貨、民營加油站、生產批發類小微商戶的日常經營需求。
針對不同商戶的需求，工行還推出了差異化的逸貸產品。其中，針對普通實體商戶需求，推出了小微商戶逸貸公司卡；面向工行「融e購」電商平台商戶，推出了網逸貸信用卡；為商旅企業量身定做了商旅逸貸公司卡，用於旅行社采購境內外的機票、酒店、餐飲、景點門票等需求；結合「冷鏈」物流模式，面向農產品經銷商、供應商和超市推出了逸農消費公司采購卡等。
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㈡ 2022徵信大數據花了哪裡可以借錢急用啊
有以下平台：
1、360借條：360數科信用貸款，額度1000~20萬，雖說是一個老平台了，但是下款率還是不錯的，並且有不少徵信花成功下款的示例，年滿24-55歲中國大陸居民，提供身份證、銀行卡，填寫基本個人信息即可完成在線申請，系統自動審批放款，速度比較快。
2、借去花：屬於攜程消費金融旗下，也是一款個人小額信用貸款產品，具有高額低息、快速放款、隨借隨還等優勢，借款500~20萬，年滿22-55歲中國大陸居民，沒有不良信用，憑身份證銀行卡等基本信息就能借款，徵信花點，其他方面滿足條件也有機會過。
3、平安小橙花：平安普惠的信用貸款，能提供大額資金周轉服務，額度最高20萬，日利率0.039%起，只要資質不太差，且滿足貸款條件就有可能過，徵信花的也有機會。年滿22~45周歲，大專及以上學歷，有穩定工作和收入，能提交有效身份證+銀行卡的可以去試試。
4、微眾周轉金：微眾銀行又一款信用貸，和微粒貸一樣也是採用白名單邀請制的，額度最高50萬，日利率最低0.02%起，按日計息，可隨借隨還。用戶可在微眾銀行APP查看是否有周轉金入口，有不少徵信花的也在上面借到錢了。
㈢ 什麼是網貸大數據，什麼是信用卡大數據
網貸大數據是各個網貸平台聯合創建一個大資料庫，裡面有用戶的信息，通過這些基礎信息讓借款平台來對用戶有個大致認識，至少得了解信用方面的問題，來達到風控的效果。
信用卡大數據是銀行的一個風控手段，其實也是記載用戶的基本信息和信用情況，來判斷該用戶是否是風險較高的人群，來進行放款。
目前，我國的徵信分為兩種，一種為央行徵信，另一種就是央行一直力推的百行徵信。
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。
而想要在網上查詢的話，其實就是查詢央行力推的百行徵信，查詢起來非常簡單，只需要打開微信，搜索：米米數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行徵信數據，該數據源自全國的網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標數據，查詢到自己的個人信用情況，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信額度預估等重要數據信息等。
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，像米米數據、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。
㈣ 貸款大數據是啥
貸款，有可以稱為電子借條信用貸款，簡單通俗的理解，就是需要利息的借錢。貸款大數據是指一種面向貸款機構的第三方徵信查詢系統，主要利用大數據的技術將各類網貸平台的貸款記錄，以及貸款人的信用行為整合到一個系統里，供貸款機構參考。
拓展資料：
貸款是銀行或其他金融機構按一定利率和必須歸還等條件出借貨幣資金的一種信用活動形式。廣義的貸款指貸款、貼現、透支等出貸資金的總稱。銀行通過貸款的方式將所集中的貨幣和貨幣資金投放出去，可以滿足社會擴大再生產對補充資金的需要，促進經濟的發展，同時，銀行也可以由此取得貸款利息收入，增加銀行自身的積累。「三性原則」是指安全性、流動性、效益性，這是商業銀行貸款經營的根本原則。「商業銀行以安全性、流動性、效益性為經營原則，實行自主經營、自擔風險、自負盈虧、自我約束。」貸款安全是商業銀行面臨的首要問題；流動性是指能夠按預定期限回收貸款，或在無損失狀態下迅速變現的能力，滿足客戶隨時提取存款的需要；效益性則是銀行持續經營的基礎。例如發放長期貸款，利率高於短期貸款，效益性就好，但貸款期限長了就會風險加大，安全性降低，流動性也變弱。因此，「三性」之間要和諧，貸款才能不出問題。
關於借款人的合法成立和持續有效的存在審查借款人的合法地位。如果是企業，應當審查借款人是否依法成立，有無從事相關業務的資格和資質，查看營業執照、資質證書，應當注意相關證照是否經過年檢或相關審驗。關於借款人的資信考察借款人的注冊資本是否與借款相適應；審查是否有明顯的抽逃注冊資本情況；以往的借貸和還款情況；以及借款人的產品質量、環保、納稅等有無可能影響還款的違法情況。關於借款人的借款條件借款人是否按照有關法律法規規定開立基本賬戶和一般存款戶；借款人（如果是公司）其對外投資是否超過其凈資產的50%；借款人的負債比例是否符合貸款人的要求；關於擔保對於保證擔保的，對擔保人的資格、信譽、履行合同的能力進行調查。
㈤ 什麼是大數據徵信與傳統徵信有何區別
如今大數據概念已經廣為傳播，什麼都能夠和大數據扯上關系，似乎有大數據才更可靠。就能貸款的徵信系統也開始用上大數據了。那麼什麼是大數據徵信呢？其實支付寶花唄，京東白條，p2p網路借貸等都是建立在大數據基礎上的信用貸款模式。
一般來說，的我國的徵信系統數據主要從各種國家及或是金融機構外加例如公共機構的數據為判斷。而大數據徵信是什麼呢？對大數據無公認的定義，一般認為大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為服務於經營決策的資訊。簡單的說，例如電商行業比如淘寶網、京東電商做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信，他們和一些第三方的互聯網金融機構都有屬於自己的可靠大數據徵信來源。而這些依靠大數據為信用依據所給出的網路虛擬信用貸款服務，似乎已經成為了互聯網金融未來的發展趨勢。
大數據徵信與傳統徵信的區別
從類型上看，傳統徵信公司採用的是同業信息分享模式，即客戶查詢一條信息需要先共享一條相應的信息；而互聯網公司則是利用自身的海量數據優勢和用戶信息，從財富、安全、守約、消費、社交等幾個緯度來評判，為用戶建立信用報告，形成以大數據為基礎的海量資料庫。
值得一提的是，傳統徵信模式面臨的難題是徵信數據不全、平台上傳數據積極性低、更新不及時、接入門檻高等問題。而大數據徵信模式，其優點在於數據來源廣泛，彌補傳統徵信覆蓋面不足的缺陷；數據類型多樣化，不局限於信貸數據，更能全面反映個人信用情況。其難點在於：信息過多引起的數據雜亂，整合多方數據困難，且數據相關性分析需要較長時間和實踐來檢驗，短期內信用評價數據精準性較低。此外，大數據徵信也面臨著法律風險，在個人隱私保護上較難把控。