金融公司查的大數據是什麼意思

『壹』 大數據和徵信是什麼意思

"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百行徵信，也就是網貸大數據。

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。

而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。

只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信。

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，像松果查、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。"

『貳』 大數據是干什麼的 有什麼用

大數據能做如下：

一、對信息的理解。你發的每一張圖片、每一個新聞、每一個廣告，這些都是信息，你對這個信息的理解是大數據重要的領域。

二、用戶的理解。每個人的基本特徵，你的潛在的特徵，每個用戶上網的習慣等等，這些都是對用戶的理解。

三、關系。關系才是我們的核心，信息與信息之間的關系，一條微博和另外一條微博之間的關系，一個廣告和另外一個廣告的關系。一條微博和一個視頻之間的關系，這些在我們肉眼去看的時候是相對簡單的。

大數據專業術語：

1、apache軟體基金會(asf)

提供了許多大數據的開源項目，目前有350多個項目。是專門為支持開源軟體項目而辦的一個非盈利性組織。在它所支持的apache項目與子項目中，所發行的軟體產品都遵循apache許可證。

2、apachemahout

mahout提供了一個用於機器學習和數據挖掘的預制演算法庫，也是創建更多演算法的環境。換句話說，是一個機器學習的天堂環境

3、apacheoozie

在任何編程環境中，需要一些工作流程系統來以預定義的方式和定義的依賴關系來安排和運行工作。oozie提供的大數據工作以apachepig，maprece和hive等語言編寫。

『叄』 我要怎麼查大數據

憑借你的手機號，身份證號就可以查詢自己的大數據了。

目前，一般網貸平台常用的有三種徵信資料庫。

網貸資料庫，百行徵信，央行徵信。

網貸資料庫一般統計不上徵信的網貸，基本上不上徵信的網貸都會上傳到網貸資料庫。

百行徵信統計一些P2P網貸平台的借款數據信息。

央行徵信只統計正規網貸的借款數據信息。

普遍來說，如果想要查詢網貸數據報告，那麼只需要查詢網貸數據與央行徵信即可。

網貸數據能夠直接查看一些P2P網貸平台的數據，

可以在微信查找：米米數據。

該資料庫與2000多家網貸平台合作，查詢的數據非常精準全面。

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。

『肆』 徵信大數據是什麼意思

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。

目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

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大數據出現不良信用記錄的原因

徵信大數據黑了，就是出現了不良信用記錄，當出現不良信用記錄，只能繼續保持良好的信用，使用5年以後就不會再展示了。不能停用，停用後信息就不再更新了。

根據《徵信業管理條例》的規定，不良信息自不良行為或者事件終止之日起展示5年。

對於賬戶處於正常開立期間的信貸業務，徵信中心每個月都會進行更新。但是，信貸業務在銷戶或結清後，其信息就不會再更新了。

『伍』 網貸沒通過 查了個大數據 這代表我沒貸款嗎

如果你申請網貸授權了，徵信查詢這種情況下，即使你沒有貸款，那麼你的徵信記錄中也會顯示貸款審核查詢的

『陸』 什麼是大數據徵信

大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。

網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。

對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。

自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。

徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

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徵信資料庫

1、企業信用信息資料庫

經幾百家分支機構歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。

2、企業信用信息分六大類

分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息 。

其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。

行業評價信息包括行業協會（社團組織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。

『柒』 貸款平台讓我查同盾大數據是什麼意思

我也是兄弟，想貸款創業，讓查同盾大數據，花129元，我還在猶豫查不查

『捌』 什麼是徵信大數據

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。

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從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。

最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。

截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。

沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。

『玖』 什麼是大數據徵信

"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百行徵信，也就是網貸大數據。

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。

而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。

只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信。

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，像松果查、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。
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