專業大數據徵信平台

1. 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

2. 現在大數據徵信那裡查詢權威一點

大數據徵信查詢平台很多，如網信專家、蘑菇信用等，但某些平台的數據老舊，且查詢起來有個人信息的風險，相對而言，網信專家的信息更全面一些，數據也比較新。

3. 查徵信的問題哪個平台的大數據比較多啊

現在網貸數據平台非常的多，但是大多數的網貸數據查詢平台不是價格高，回就是對接的數據答庫少。
可以在微信查找：一二數據。
一二數據與2000多家網貸數據平台對接，用戶查詢到的數據報告不光全面還很精準。
能夠查看到用戶的申請次數，網貸數據，網黑指數分，命中風險提示，法院起訴信息，仲裁案件信息，失信人信息等數據。
其中，用戶可以憑借網黑指數分來判斷自身是否為網貸黑名單用戶。
網黑指數分標准為：0-100分，分數越低，信用越好。
而命中風險提示則可以幫助用戶更好的了解到自身的不足，提升網貸平台的審核通過率。

4. 專業查詢網貸大數據的平台有哪些

一、網黑指數分，指的就是用戶近三個月的一個網貸信用分，能夠最為直觀的了解到用戶的申請回網貸答次數，是否逾期等重要信息。

二、只需要打開微信，查找：藍冰數據。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2000多家網貸平台和銀聯中心。

三、相比央行的個人徵信報告，網貸大數據報告的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，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。

5. 如何運用大數據為徵信服務

二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。在此背景下，小宇宙給大家講解幾種大數據徵信的探索之路。

一、 大數據徵信誕生的背景

二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。林毅夫早在2001年《經濟研究》發表的文章《中小金融機構發展與中小企業融資》，認為小型金融機構更適合服務於小企業，奠定了我國之後大力推動中小型金融機構發展的理論基礎。城市商業銀行、農村信用社、小額貸款公司紛紛成立，帶動全社會的小微企業貸款產品激增，資金供給量大大提高，數年間小微企業融資環境得到了很大的改變。

然而，小型資金機構的出現並沒有從根本上解決小微融資的困境，相對於大企業，小微企業對資金的佔用比例極低（約30%），與小微企業對GDP的貢獻（約70%）極不相稱。近年來，小微企業的生存壓力不斷增大，傳統行業競爭激烈，利潤空間被不斷擠壓，賒銷使小微企業面臨殘酷的資金周轉壓力，因資金鏈斷裂倒閉的小微企業比比皆是。這種情況更加劇了資金機構「惜貸」行為，對小微企業貸款的負面預期導致小微企業貸款收縮，小微企業、小型金融機構兩方陷入惡性循環。小微企業和小型資金機構處於整個信貸體系的最底層。

小微企業信貸的困局看似很復雜，牽扯宏觀、微觀各方的行為，但實際我們看所有小微信貸的難點，全部集中於一點：資金方認為無法看清小微企業的風險，自然不能放款，這稱之為「信息不對稱風險」；既然無法識別風險，資金方制定了迴避小微借款的貸款政策，形成了「逆向選擇」，小微信貸就此止步，陷入無錢可貸的困境。無論是大型銀行，還是小型資金機構，都面臨同樣的問題，所以都對小微信貸無計可施。這個問題可以籠統地稱為社會誠信體系欠缺導致信用風險高。

信用體系欠缺導致資金方難以看清小企業實際情況，這有著現實的原因。我國的小微企業內部管理是很隨意的，很多交易不會以規范的方式記錄下來。正規的資金方需要經過嚴密的盡職調查第一還款來源（依靠經營償還借款），輔之以第二還款來源（抵押品），才能做出決策。這個過程可以稱之為「徵信」或者「信用審核」。前面我們已經分析過，由於資金方缺乏有效的可利用於小微企業的信用調查、審核手段，對於小微貸款項目，這個過程不但冗長成本很高，而且通常難以找到准確、真實、有價值的信息，阻礙了小企業信貸的成功率性。同樣，對於那些私募資金機構、民間資金機構，本來沒有能力進行相關調查，放貸只能靠感覺和其他手段，風險更大。

由此，我們可以得出結論：小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。可以想像，如果資金方有能力以一種低成本的方式准確識別小企業是否可信，再加以輔助風控措施（擔保、抵押等），小微業務將變得有利可圖，資金通道可以就此而打開，小微信貸就會變得順暢而有序。大數據徵信正是在這種社會背景下應運而生的。

二、 大數據徵信技術的幾條探索之路

隨著大數據技術在各行業的深入應用，運用大數據為徵信打開一條通路，逐漸成為了社會主流的意識。信用服務從業者、政府信用辦公室、互聯網金融公司對此進行了不懈的探索，期待找到一種可以針對於小微企業的量化深度評判方法。下面我們分析一下當前主要幾種方法的特點。

(一) 量化信用評價（評級）模型（由內而外型）

多年以來，信貸機構、徵信機構和評級機構一直期待著能夠形成一個量化信用模型，將各方面的數據導入模型之後，能夠自動生成評級結果，提示是否可以放貸。經過長期的探索、研究、試驗之後，這個理想的模型一直沒有出爐。我國部分有實力的資金方引進日本、美國知名咨詢公司的信用分析模型，但這些模型對我國的實際情況的適用性很差，沒有達到期待的效果——導入相關數據後即可對企業償還能力和償還意願作出可靠的判斷。

國外的先進模型以及國內機構的多年模型探索，都沒有形成一個普遍性有效的評判小企業的量化模型，主要原因是我國小企業的數據質量低下。由於無論國內外使用的企業數據主要是財務報表數據，而財務數據是會計師事務所出具的。我國誠信體系存在巨大缺失，會計師事務所出具的審計報告幾乎是製造出來的，其可信度很低。對於誠信企業，這份報告具有較大的參考性，而對於蓄意騙貸企業，也未必能夠從審計報告中看出破綻。各種量化模型的探索之所以沒有得到令人滿意的結果，正是由於其所依據的數據質量是低下的，所以無論如何也不可能得出真正有價值的信息。這種方法基本上宣告了是無效的。

(二) 外部資料庫接入（由外向內）模式

在企業內部數據質量不佳的條件下，各類機構開始向外尋找廣度更大、更加可靠的數據來源，例如政府各部門的數據，稅務系統數據、工商信息、行業主管單位業務數據、海關數據等，各行業協會的經營性數據等，也有在電商平台上積累的交易數據（如淘寶上的交易數據）。基於這些數據查找與某企業相關的數據並進行綜合分析。我們稱之為「由外向內型」的數據體系，也就是企業徵信服務不再是從被評價的企業提取數據，而是運用外部數據體系實現。

這種模式的優勢在於：資料庫系統形成之後，單個企業的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本極低，且速度極快，直接帶來的好處是徵信服務的收費將非常低廉，並且服務量很大。但這種模式也存在自身的劣勢：對接多部門數據入口是一項巨大的系統工程，建設、磨合的成本很高，當前除了工商信息可以達到全國聯網外，其他部門信息均在分布在市級部門，整合工作相當巨大。另外，也是最嚴重的問題還是數據質量。我國的小企業對外報送的經營信息具有很大的隨意性，都是根據具體需要編出來的，例如為了避稅、貸款或者其他目的。有些地區政府為了鼓勵當地企業發展，給予很高的納稅優惠，比如核定一個固定納稅額度，這樣的話就不會要求企業如實報送。因此，從各部門搜集到的數據恐怕與實際情況相差較遠，如果用做徵信服務，可信性也會遭到質疑。同時，一個企業產生的數據並非全部對外報送，事實上，對外報送的數據僅佔一小部分，如基礎財務報表、應納稅額等，而大部分的能夠說明企業情況的數據沉澱在企業內部，如供銷信息、產品品類、資金流轉等，這些數據無法通過外部資料庫找到。外部資料庫的數據量雖大，但針對於某單一企業，卻顯得容量不足了。如果是電商內部生態圈數據也相對片面，因為一個企業不會僅僅通過一個電商渠道銷售，單一電商交易數據顯然是不夠全面的。

如果用外部數據編織數據網的話，這張網將是巨大的，幾乎可以覆蓋全國的企業。但由於關於某一企業的數據量不足，這張網的數據線條比較稀疏，也就是數據網眼很大，多數關於企業的有價值信息都被漏掉了，有效信息過小，不足得出可信的結論。這就是由外向內建立徵信數據體系的探索。

自國務院交辦發改委建立全國信用體系以來，各級政府信用辦公室主導將轄區內各個掌握數據的政府部門連接起來，形成一個統一的信用信息平台，由專業的第三方公司或者設立下屬公司運營，出具滿足社會需求的徵信報告。除政府外，也有社會徵信機構做類似的事情，接入一些政府端數據並運營。從目前的發展來看，這類徵信服務當前能夠提供的最主要的信息是工商注冊類的信息，以及少量的各部門備案信息。這類徵信服務提供的信息簡單，收費低廉，但對於信貸業務而言，基本上沒有發揮太大的作用。

(三) 單體企業數據徵信服務（由內向外）

另外一種數據徵信服務，是從企業內部挖掘有用信息，從這個角度來說，這種方法和傳統的徵信方法是一致的，不同的是採集的信息和分析模式。現在有些專業徵信公司也在研發由內而外的數據徵信方法。這種方法利用的數據量不像社會徵信的數據量那麼大（因此稱「小數據」），但與貸款相關度很高，再保證真實度的基礎上，可以得到很多有價值的信息（「大信息」），並且均為信貸業務中資金方最關注的信息。該項服務可以幫助資金方在最短的時間內評判該企業是否能達到可以貸款的條件，為資金方節約大量的調研時間和成本，適應小微企業融資的效率要求和風控要求。

數據徵信雖然應用的基礎數據量不像政府部門數據那樣多，那樣大，但採集到的都是相關度最高的信息，可以捕捉企業真實經營情況和償還能力。如果從數據網的角度看，這種方法形成的數據網較小（只適用於某單個企業），但數據「網眼」恰好適合保留住關於該企業的大量有價值信息，而篩查掉無關信息、干擾信息，形成深度、高質量的徵信報告，為信貸決策提供可靠依據。

這種數據徵信服務的優勢是，啟動快，無需長期建設成本，很好地適應我國現有的信息基礎和社會現實。其難點在於如何取得借款企業的充分信任因此願意提供深度數據。

企業數據徵信技術已非一個技術上的構想，而是已經開始了大量的實踐。數據徵信已經在擔保業務、小貸業務中發揮了重要作用，幫助擔保公司和小貸公司排查風險、清晰評估項目、提高業務效率。相信隨著市場環境的變化，將有越來越多的人意識到這種技術的價值。

6. 專業查詢信用卡大數據的平台有哪些

專業的只有人行的網版徵信啊

7. 如何查詢徵信數據大數據徵信哪裡有

國內有兩種比較常見的徵信資料庫：央行徵信和網貸資料庫。
央行徵信統計的是回銀行貸答款和正規網貸的借款數據。
網貸資料庫統計的是所有的上徵信和不上徵信的網貸，不上徵信的網貸都會上傳到網貸資料庫。所以，只看徵信是不全面的。
1、帶身份證去當地人民銀行查詢，或者在官網上面查詢，需要一到三個工作日。
2、查詢網貸資料庫就比較簡單了，可以微信搜索「明天查」，公眾服務號上面的。此報告對接了市面上99%的網貸平台，數據准確而全面，能夠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、是否有仲裁案件等等各種重要的數據信息。
這兩種方式區別是：人民銀行查徵信會留下查詢記錄，查詢次數過多，對自己會有一定影響。但是第二種查詢方法不會留下查詢記錄，也不會上報，是一種很好的隱私保護措施。

8. 放棄吧，逾期或准備逾期的客戶們，貸款機構有這些黑科技

導讀：

如果某人的貸款逾期了，一旦被貸款機構定性為惡意拖欠不還，那他就可能將要經歷一場不太愉快的催收。因為我關注貸款金融行業，所以我經常看到有一些人貸款逾期後，被機構催收的新聞，催收手段五花八門。總之，不管客戶是用什麼方法躲避，賴賬，機構或法院都有辦法找到他。

不管客戶是怎麼躲，終究躲不掉，因為無論是什麼樣的催收，他們都有一個共同點，那就是掌握著客戶的「深度社會身份信息」，包括個人基礎信息如姓名，身份證號，電話號。具體的還包括客戶的社會關系，社會身份，家庭住址，老家的具體位置，經常聯系的人等。

如果客戶是一名學生，機構除了掌握這名學生的基本身份信息外，還知道這名學生的學校，院系，班級，輔導員，甚至是閨蜜好友。

如果客戶是一位社會人員，機構不僅掌握著該客戶的基本身份信息以及資產等信息。還掌握著其具體的工作單位地址，同事，甚至是老闆，還有其的社會關系等信息。

一個人身上的具體信息和社會關系是相當復雜的，那這些機構是怎麼做到在客戶逾期後不僅能找上門還能聯繫到客戶的各位朋友們的呢？這就是今天我要寫的話題。

先說結論，他們是通過將貸款放給客戶前做的准備工作做到的。其中包括客戶的貸款申請表，央行徵信，個人大數據，視頻驗證等。

無論是銀行還是p2p等貸款機構，他們給客戶放款前，首先要做的就是調查這個客戶幾乎所有的背景資料，調查的源頭就在要求客戶填寫的貸款申請表上。

有過辦貸款或者信用卡經歷的人應該都知道，無論是線上還是，在申請貸款時，機構都會要求客戶先填一張貸款信息表，而這個表格里需要填的內容除了申請金額等信息外還包括個人信息及朋友信息和家人信息。

個人信息包括姓名身份證信息，住宅信息，單位信息，收入信息，聯系信息，個人資產信息等。

需要填的朋友信息和家人信息包括他們姓名及電話甚至是聯系地址，申請貸款時一般需要填兩個常聯系的朋友，一個公司的同事，一個自己的直系親屬。

這些人的信息就是機構為了以後隨時能聯繫到客戶而要求留下的，在放款前機構的風控電審部門一般會向這些人打電話核實，以保證你預留下的信息真實性。

就算是有的機構比較寬松，風控不打電話核實，他們也有其它辦法甄別你預留的信息真實性，比如通過大數據調取核實你的通訊記錄。

這就要講到徵信和個人大數據了，只要是辦過貸款或信用卡的人，在徵信上都會有自己的個人信息和之前辦理授信業務時留下的住宅單位等信息，另外還有信用信息也就是自己辦過的信用卡和貸款等信息。機構會根據徵信上的信息來參考客戶的信用。

下面放兩頁徵信報告的照片，供看官們參考。

以上兩張照片是同一份徵信報告的第一頁和第二頁，，後面還有5頁就不放出來，有興趣看徵信報告的可以到銀行去打一份自己的徵信報告出來看看。

而且我建議有使用銀行或貸款機構授信的人，每年最好都自己去打一次徵信報告來看看。

除了徵信之外，基本上所有的小貸機構都會通過查詢客戶的大數據來掌握客戶更多的信息。

放心，機構沒有權利在客戶不同意的情況下查詢你的大數據，所以他們會要求客戶填一份知情書和授權查詢徵信及大數據的授權書。這份授權書客戶在線下申請就是紙質版，線上申請就是電子版。

我沒有紙質版的照片，這里放一張某貸款平台的電子版授權書知情的截圖。

上面這張圖我畫滿了紅線，就是希望大家仔細看一看。

而這些協議，申請貸款的客戶們幾乎不會看，可能是知道自己必須要同意這些協議才能辦到貸款吧，索性閉著眼睛大筆一揮全都簽了。但是他們都不看這些，所以就不了解為什麼機構對其背景能夠做到了如指掌。

調出一個人的大數據，可以了解到幾乎這個人在網路上留下的所有信息，比如電商購物信息，芝麻信用分，申請的貸款，電話通訊記錄，公檢法上記錄等等，查詢大數據是通過客戶的身份證以及手機號，從而調取所有跟客戶的身份證和手機號有關聯的信息。

大數據究竟是怎樣的，一兩句話我也說不清，我還是放上圖片給大家參考好了，下面的是某大數據平台上的查詢結果截圖。

上面的這是被查詢人關於貸款相關的頁面，可以看到信用卡，貸款，電商，以及黑名單，可疑行為等。

這上面這一張是客戶的電話通訊錄信息，可以看到手機號已經使用了多長時間，以及客戶使用手機號的頻率，還有客戶最近三個月聯系過的號碼，並且可以看出是誰打給誰的，打了多少次，與對方的通話時長等。

上面這一張是客戶的通訊區域圖，上面這是大數據調出來的客戶在全國范圍的通訊區域。

上面的這個大數據平台在行業里屬於最low的一種大數據平台，但是就算是最low的一種，還是能查出關於一個人這么多的信息，可以想像那些比較專業和高端的的大數據徵信平台有多麼強大。

其中支付寶的芝麻信用就屬於一種比較高端和強大的大數據徵信平台。

通過大數據調取還可以看到客戶的公檢法信息，比如下面這張照片，通過客戶的身份證信息，調出了公安系統里的負面記錄，發現此人有吸毒史。

這張圖里左邊的登記照是此人在公安留案底的時候被拍的，右邊的比對照是身份證上的照片。

銀行和其他放款機構不論是看徵信還是查大數據，其最終的目的就是為了了解客戶的北背景和歷史信用記錄，最大限度的降低將資金貸給客戶的風險。

除了查大數據，客戶在辦理貸款簽約的時候還會被拍照，進行人臉視頻驗證，無論客戶是在線上還是先辦理，都會有這個流程。在線下辦理時簽約櫃台有攝像頭對著客戶，在線上辦理時會打開視頻認證要求客戶對著自己的手機鏡頭做眨眼睛，搖頭，張嘴等動作。

這些視頻認證有兩個作用，第一個是用來確認是本人申請，第二個是留下客戶最近的近照，以免未來如果客戶逾期了賴賬，機構找不到客戶時，可以把這些照片交給公檢法。

那些准備逾期，正在逾期的貸款客戶們，知道了這些，你還敢逾期么，機構掌握著你這么多信息，敢把錢放給你就不怕你跑掉，機構的催收部門或者是法院的法官們，追到天涯海角都會把你追回來的。

本文到這里就結束了，我希望各位有負債的同胞們，且行且珍惜，珍惜自己的信用，任何時候都不要選擇逾期。

如果，你在沒有任何辦法的情況下被迫逾期了，請主動跟授信機構溝通後期的還款計劃，不要逾期了就選擇躲避，你知道的，根本躲不掉啊，所以盡早放棄心中那一點僥幸的念頭。

未完待續......

編輯：投融君