专业大数据征信平台

1. 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

2. 现在大数据征信那里查询权威一点

大数据征信查询平台很多，如网信专家、蘑菇信用等，但某些平台的数据老旧，且查询起来有个人信息的风险，相对而言，网信专家的信息更全面一些，数据也比较新。

3. 查征信的问题哪个平台的大数据比较多啊

现在网贷数据平台非常的多，但是大多数的网贷数据查询平台不是价格高，回就是对接的数据答库少。
可以在微信查找：一二数据。
一二数据与2000多家网贷数据平台对接，用户查询到的数据报告不光全面还很精准。
能够查看到用户的申请次数，网贷数据，网黑指数分，命中风险提示，法院起诉信息，仲裁案件信息，失信人信息等数据。
其中，用户可以凭借网黑指数分来判断自身是否为网贷黑名单用户。
网黑指数分标准为：0-100分，分数越低，信用越好。
而命中风险提示则可以帮助用户更好的了解到自身的不足，提升网贷平台的审核通过率。

4. 专业查询网贷大数据的平台有哪些

一、网黑指数分，指的就是用户近三个月的一个网贷信用分，能够最为直观的了解到用户的申请回网贷答次数，是否逾期等重要信息。

二、只需要打开微信，查找：蓝冰数据。点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心。

三、相比央行的个人征信报告，网贷大数据报告的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，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。

5. 如何运用大数据为征信服务

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。在此背景下，小宇宙给大家讲解几种大数据征信的探索之路。

一、 大数据征信诞生的背景

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。林毅夫早在2001年《经济研究》发表的文章《中小金融机构发展与中小企业融资》，认为小型金融机构更适合服务于小企业，奠定了我国之后大力推动中小型金融机构发展的理论基础。城市商业银行、农村信用社、小额贷款公司纷纷成立，带动全社会的小微企业贷款产品激增，资金供给量大大提高，数年间小微企业融资环境得到了很大的改变。

然而，小型资金机构的出现并没有从根本上解决小微融资的困境，相对于大企业，小微企业对资金的占用比例极低（约30%），与小微企业对GDP的贡献（约70%）极不相称。近年来，小微企业的生存压力不断增大，传统行业竞争激烈，利润空间被不断挤压，赊销使小微企业面临残酷的资金周转压力，因资金链断裂倒闭的小微企业比比皆是。这种情况更加剧了资金机构“惜贷”行为，对小微企业贷款的负面预期导致小微企业贷款收缩，小微企业、小型金融机构两方陷入恶性循环。小微企业和小型资金机构处于整个信贷体系的最底层。

小微企业信贷的困局看似很复杂，牵扯宏观、微观各方的行为，但实际我们看所有小微信贷的难点，全部集中于一点：资金方认为无法看清小微企业的风险，自然不能放款，这称之为“信息不对称风险”；既然无法识别风险，资金方制定了回避小微借款的贷款政策，形成了“逆向选择”，小微信贷就此止步，陷入无钱可贷的困境。无论是大型银行，还是小型资金机构，都面临同样的问题，所以都对小微信贷无计可施。这个问题可以笼统地称为社会诚信体系欠缺导致信用风险高。

信用体系欠缺导致资金方难以看清小企业实际情况，这有着现实的原因。我国的小微企业内部管理是很随意的，很多交易不会以规范的方式记录下来。正规的资金方需要经过严密的尽职调查第一还款来源（依靠经营偿还借款），辅之以第二还款来源（抵押品），才能做出决策。这个过程可以称之为“征信”或者“信用审核”。前面我们已经分析过，由于资金方缺乏有效的可利用于小微企业的信用调查、审核手段，对于小微贷款项目，这个过程不但冗长成本很高，而且通常难以找到准确、真实、有价值的信息，阻碍了小企业信贷的成功率性。同样，对于那些私募资金机构、民间资金机构，本来没有能力进行相关调查，放贷只能靠感觉和其他手段，风险更大。

由此，我们可以得出结论：小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。可以想象，如果资金方有能力以一种低成本的方式准确识别小企业是否可信，再加以辅助风控措施（担保、抵押等），小微业务将变得有利可图，资金通道可以就此而打开，小微信贷就会变得顺畅而有序。大数据征信正是在这种社会背景下应运而生的。

二、 大数据征信技术的几条探索之路

随着大数据技术在各行业的深入应用，运用大数据为征信打开一条通路，逐渐成为了社会主流的意识。信用服务从业者、政府信用办公室、互联网金融公司对此进行了不懈的探索，期待找到一种可以针对于小微企业的量化深度评判方法。下面我们分析一下当前主要几种方法的特点。

(一) 量化信用评价（评级）模型（由内而外型）

多年以来，信贷机构、征信机构和评级机构一直期待着能够形成一个量化信用模型，将各方面的数据导入模型之后，能够自动生成评级结果，提示是否可以放贷。经过长期的探索、研究、试验之后，这个理想的模型一直没有出炉。我国部分有实力的资金方引进日本、美国知名咨询公司的信用分析模型，但这些模型对我国的实际情况的适用性很差，没有达到期待的效果——导入相关数据后即可对企业偿还能力和偿还意愿作出可靠的判断。

国外的先进模型以及国内机构的多年模型探索，都没有形成一个普遍性有效的评判小企业的量化模型，主要原因是我国小企业的数据质量低下。由于无论国内外使用的企业数据主要是财务报表数据，而财务数据是会计师事务所出具的。我国诚信体系存在巨大缺失，会计师事务所出具的审计报告几乎是制造出来的，其可信度很低。对于诚信企业，这份报告具有较大的参考性，而对于蓄意骗贷企业，也未必能够从审计报告中看出破绽。各种量化模型的探索之所以没有得到令人满意的结果，正是由于其所依据的数据质量是低下的，所以无论如何也不可能得出真正有价值的信息。这种方法基本上宣告了是无效的。

(二) 外部数据库接入（由外向内）模式

在企业内部数据质量不佳的条件下，各类机构开始向外寻找广度更大、更加可靠的数据来源，例如政府各部门的数据，税务系统数据、工商信息、行业主管单位业务数据、海关数据等，各行业协会的经营性数据等，也有在电商平台上积累的交易数据（如淘宝上的交易数据）。基于这些数据查找与某企业相关的数据并进行综合分析。我们称之为“由外向内型”的数据体系，也就是企业征信服务不再是从被评价的企业提取数据，而是运用外部数据体系实现。

这种模式的优势在于：数据库系统形成之后，单个企业的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本极低，且速度极快，直接带来的好处是征信服务的收费将非常低廉，并且服务量很大。但这种模式也存在自身的劣势：对接多部门数据入口是一项巨大的系统工程，建设、磨合的成本很高，当前除了工商信息可以达到全国联网外，其他部门信息均在分布在市级部门，整合工作相当巨大。另外，也是最严重的问题还是数据质量。我国的小企业对外报送的经营信息具有很大的随意性，都是根据具体需要编出来的，例如为了避税、贷款或者其他目的。有些地区政府为了鼓励当地企业发展，给予很高的纳税优惠，比如核定一个固定纳税额度，这样的话就不会要求企业如实报送。因此，从各部门搜集到的数据恐怕与实际情况相差较远，如果用做征信服务，可信性也会遭到质疑。同时，一个企业产生的数据并非全部对外报送，事实上，对外报送的数据仅占一小部分，如基础财务报表、应纳税额等，而大部分的能够说明企业情况的数据沉淀在企业内部，如供销信息、产品品类、资金流转等，这些数据无法通过外部数据库找到。外部数据库的数据量虽大，但针对于某单一企业，却显得容量不足了。如果是电商内部生态圈数据也相对片面，因为一个企业不会仅仅通过一个电商渠道销售，单一电商交易数据显然是不够全面的。

如果用外部数据编织数据网的话，这张网将是巨大的，几乎可以覆盖全国的企业。但由于关于某一企业的数据量不足，这张网的数据线条比较稀疏，也就是数据网眼很大，多数关于企业的有价值信息都被漏掉了，有效信息过小，不足得出可信的结论。这就是由外向内建立征信数据体系的探索。

自国务院交办发改委建立全国信用体系以来，各级政府信用办公室主导将辖区内各个掌握数据的政府部门连接起来，形成一个统一的信用信息平台，由专业的第三方公司或者设立下属公司运营，出具满足社会需求的征信报告。除政府外，也有社会征信机构做类似的事情，接入一些政府端数据并运营。从目前的发展来看，这类征信服务当前能够提供的最主要的信息是工商注册类的信息，以及少量的各部门备案信息。这类征信服务提供的信息简单，收费低廉，但对于信贷业务而言，基本上没有发挥太大的作用。

(三) 单体企业数据征信服务（由内向外）

另外一种数据征信服务，是从企业内部挖掘有用信息，从这个角度来说，这种方法和传统的征信方法是一致的，不同的是采集的信息和分析模式。现在有些专业征信公司也在研发由内而外的数据征信方法。这种方法利用的数据量不像社会征信的数据量那么大（因此称“小数据”），但与贷款相关度很高，再保证真实度的基础上，可以得到很多有价值的信息（“大信息”），并且均为信贷业务中资金方最关注的信息。该项服务可以帮助资金方在最短的时间内评判该企业是否能达到可以贷款的条件，为资金方节约大量的调研时间和成本，适应小微企业融资的效率要求和风控要求。

数据征信虽然应用的基础数据量不像政府部门数据那样多，那样大，但采集到的都是相关度最高的信息，可以捕捉企业真实经营情况和偿还能力。如果从数据网的角度看，这种方法形成的数据网较小（只适用于某单个企业），但数据“网眼”恰好适合保留住关于该企业的大量有价值信息，而筛查掉无关信息、干扰信息，形成深度、高质量的征信报告，为信贷决策提供可靠依据。

这种数据征信服务的优势是，启动快，无需长期建设成本，很好地适应我国现有的信息基础和社会现实。其难点在于如何取得借款企业的充分信任因此愿意提供深度数据。

企业数据征信技术已非一个技术上的构想，而是已经开始了大量的实践。数据征信已经在担保业务、小贷业务中发挥了重要作用，帮助担保公司和小贷公司排查风险、清晰评估项目、提高业务效率。相信随着市场环境的变化，将有越来越多的人意识到这种技术的价值。

6. 专业查询信用卡大数据的平台有哪些

专业的只有人行的网版征信啊

7. 如何查询征信数据大数据征信哪里有

国内有两种比较常见的征信数据库：央行征信和网贷数据库。
央行征信统计的是回银行贷答款和正规网贷的借款数据。
网贷数据库统计的是所有的上征信和不上征信的网贷，不上征信的网贷都会上传到网贷数据库。所以，只看征信是不全面的。
1、带身份证去当地人民银行查询，或者在官网上面查询，需要一到三个工作日。
2、查询网贷数据库就比较简单了，可以微信搜索“明天查”，公众服务号上面的。此报告对接了市面上99%的网贷平台，数据准确而全面，能够查询到自己的个人信用情况、黑名单情况、网贷申请记录、申请平台类型、是否逾期、逾期金额、是否有仲裁案件等等各种重要的数据信息。
这两种方式区别是：人民银行查征信会留下查询记录，查询次数过多，对自己会有一定影响。但是第二种查询方法不会留下查询记录，也不会上报，是一种很好的隐私保护措施。

8. 放弃吧，逾期或准备逾期的客户们，贷款机构有这些黑科技

导读：

如果某人的贷款逾期了，一旦被贷款机构定性为恶意拖欠不还，那他就可能将要经历一场不太愉快的催收。因为我关注贷款金融行业，所以我经常看到有一些人贷款逾期后，被机构催收的新闻，催收手段五花八门。总之，不管客户是用什么方法躲避，赖账，机构或法院都有办法找到他。

不管客户是怎么躲，终究躲不掉，因为无论是什么样的催收，他们都有一个共同点，那就是掌握着客户的“深度社会身份信息”，包括个人基础信息如姓名，身份证号，电话号。具体的还包括客户的社会关系，社会身份，家庭住址，老家的具体位置，经常联系的人等。

如果客户是一名学生，机构除了掌握这名学生的基本身份信息外，还知道这名学生的学校，院系，班级，辅导员，甚至是闺蜜好友。

如果客户是一位社会人员，机构不仅掌握着该客户的基本身份信息以及资产等信息。还掌握着其具体的工作单位地址，同事，甚至是老板，还有其的社会关系等信息。

一个人身上的具体信息和社会关系是相当复杂的，那这些机构是怎么做到在客户逾期后不仅能找上门还能联系到客户的各位朋友们的呢？这就是今天我要写的话题。

先说结论，他们是通过将贷款放给客户前做的准备工作做到的。其中包括客户的贷款申请表，央行征信，个人大数据，视频验证等。

无论是银行还是p2p等贷款机构，他们给客户放款前，首先要做的就是调查这个客户几乎所有的背景资料，调查的源头就在要求客户填写的贷款申请表上。

有过办贷款或者信用卡经历的人应该都知道，无论是线上还是，在申请贷款时，机构都会要求客户先填一张贷款信息表，而这个表格里需要填的内容除了申请金额等信息外还包括个人信息及朋友信息和家人信息。

个人信息包括姓名身份证信息，住宅信息，单位信息，收入信息，联系信息，个人资产信息等。

需要填的朋友信息和家人信息包括他们姓名及电话甚至是联系地址，申请贷款时一般需要填两个常联系的朋友，一个公司的同事，一个自己的直系亲属。

这些人的信息就是机构为了以后随时能联系到客户而要求留下的，在放款前机构的风控电审部门一般会向这些人打电话核实，以保证你预留下的信息真实性。

就算是有的机构比较宽松，风控不打电话核实，他们也有其它办法甄别你预留的信息真实性，比如通过大数据调取核实你的通讯记录。

这就要讲到征信和个人大数据了，只要是办过贷款或信用卡的人，在征信上都会有自己的个人信息和之前办理授信业务时留下的住宅单位等信息，另外还有信用信息也就是自己办过的信用卡和贷款等信息。机构会根据征信上的信息来参考客户的信用。

下面放两页征信报告的照片，供看官们参考。

以上两张照片是同一份征信报告的第一页和第二页，，后面还有5页就不放出来，有兴趣看征信报告的可以到银行去打一份自己的征信报告出来看看。

而且我建议有使用银行或贷款机构授信的人，每年最好都自己去打一次征信报告来看看。

除了征信之外，基本上所有的小贷机构都会通过查询客户的大数据来掌握客户更多的信息。

放心，机构没有权利在客户不同意的情况下查询你的大数据，所以他们会要求客户填一份知情书和授权查询征信及大数据的授权书。这份授权书客户在线下申请就是纸质版，线上申请就是电子版。

我没有纸质版的照片，这里放一张某贷款平台的电子版授权书知情的截图。

上面这张图我画满了红线，就是希望大家仔细看一看。

而这些协议，申请贷款的客户们几乎不会看，可能是知道自己必须要同意这些协议才能办到贷款吧，索性闭着眼睛大笔一挥全都签了。但是他们都不看这些，所以就不了解为什么机构对其背景能够做到了如指掌。

调出一个人的大数据，可以了解到几乎这个人在网络上留下的所有信息，比如电商购物信息，芝麻信用分，申请的贷款，电话通讯记录，公检法上记录等等，查询大数据是通过客户的身份证以及手机号，从而调取所有跟客户的身份证和手机号有关联的信息。

大数据究竟是怎样的，一两句话我也说不清，我还是放上图片给大家参考好了，下面的是某大数据平台上的查询结果截图。

上面的这是被查询人关于贷款相关的页面，可以看到信用卡，贷款，电商，以及黑名单，可疑行为等。

这上面这一张是客户的电话通讯录信息，可以看到手机号已经使用了多长时间，以及客户使用手机号的频率，还有客户最近三个月联系过的号码，并且可以看出是谁打给谁的，打了多少次，与对方的通话时长等。

上面这一张是客户的通讯区域图，上面这是大数据调出来的客户在全国范围的通讯区域。

上面的这个大数据平台在行业里属于最low的一种大数据平台，但是就算是最low的一种，还是能查出关于一个人这么多的信息，可以想象那些比较专业和高端的的大数据征信平台有多么强大。

其中支付宝的芝麻信用就属于一种比较高端和强大的大数据征信平台。

通过大数据调取还可以看到客户的公检法信息，比如下面这张照片，通过客户的身份证信息，调出了公安系统里的负面记录，发现此人有吸毒史。

这张图里左边的登记照是此人在公安留案底的时候被拍的，右边的比对照是身份证上的照片。

银行和其他放款机构不论是看征信还是查大数据，其最终的目的就是为了了解客户的北背景和历史信用记录，最大限度的降低将资金贷给客户的风险。

除了查大数据，客户在办理贷款签约的时候还会被拍照，进行人脸视频验证，无论客户是在线上还是先办理，都会有这个流程。在线下办理时签约柜台有摄像头对着客户，在线上办理时会打开视频认证要求客户对着自己的手机镜头做眨眼睛，摇头，张嘴等动作。

这些视频认证有两个作用，第一个是用来确认是本人申请，第二个是留下客户最近的近照，以免未来如果客户逾期了赖账，机构找不到客户时，可以把这些照片交给公检法。

那些准备逾期，正在逾期的贷款客户们，知道了这些，你还敢逾期么，机构掌握着你这么多信息，敢把钱放给你就不怕你跑掉，机构的催收部门或者是法院的法官们，追到天涯海角都会把你追回来的。

本文到这里就结束了，我希望各位有负债的同胞们，且行且珍惜，珍惜自己的信用，任何时候都不要选择逾期。

如果，你在没有任何办法的情况下被迫逾期了，请主动跟授信机构沟通后期的还款计划，不要逾期了就选择躲避，你知道的，根本躲不掉啊，所以尽早放弃心中那一点侥幸的念头。

未完待续......

编辑：投融君