1，网贷大数据和银行的征信报告有区别吗？
网贷大数据2113不是央行征信报告，央行征信报告显示的数据是金融机构上报5261的信息。网贷大数据是各个网贷平台的大数据汇总，目的是为了防止借款人多头借贷，网贷平台在不知4102情的情况下放贷会有坏账风险。所以网贷大1653数据能版体现一个人网贷的真实情况。像微信公众号众数速查可以查权。内二者有虽有区别，但银行贷款时为了避免个人无能力偿还坏账容的情况，也会关注大数据信用情况。
区别很大。 网贷信用报告是公司搞得，不具有官方性质。银行征信是人民银行出具的，具有官方性质。 而且，内容也不一样。 网贷信用报告都是网贷信息，没有银行信贷信息，因为它们没有权限获取。 银行征信内容都是正规银行信贷信息，几乎没有网贷信息。
2，大数据征信的数据来源和方法是什么？
大数据征信的数据的来源是信息的挖掘和数据集合。 大数据与传统征信的区别从本质上来看，大数据征信就是将大数据技术应用到征信活动中，大数据征信，简单地说就是运用这些海量数据集合，经挖掘分析后用于证明一个人或企业的信用状况。 1、在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。 2、传统得征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。 3、数据库系统形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本低，速度快，直接带来的好处就是征信服务的费用降低，且服务量很大。而且，数据库形成后，征信机构的运行成本更多的是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。
3，征信好大数据不过咋办?
征信不好申请信用卡，一些正规小贷平台都可以，不过通过率可能十分低，而押呗典当这类的手机典当平台办理的时间十分短，几乎当天办理30分钟内就可以搞定，当然是指有办理点的情况下。
互联网海量大数据中与风控相关的数据 电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等； 信用卡类网站大数据：我爱卡、银率卡等； 社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等； 小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等； 支付类网站大数据：易宝、财付通等； 生活服务类网站大数据：平安一账通等... 在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。 在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。 通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，国内典型的企业是神州融大数据风控平台。用大数据分析进行风险控制是益博睿的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。 他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的多个个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过3000+维度原始信息数据进行分析，并得出可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。
4，央行征信和大数据征信的不同之处是啥？
要好好的，真信，基本上都是一些正规金融机构的征信，比如，银行的，还有一些持牌的小贷公司的，担保公司的这些呢，大数据的话基本就是一些企业推出的，查询服务，主要就是查询网贷这些，没有办法，上征信的，贷款，也是属于这一种，补充，他们俩就相当于是一个互补的关系。
没有完善的征信体系，就没有真正的互联网金融。由于人民银行的征信系统与互联网金融的数据平台无法对接，信息无法共享，p2p网贷平台与众筹等不得不通过线下调查客户信用和调取央行征信报告，各自组建线下征信风控团队，这样的网贷与小额贷款公司其实并无实质区别。 支付和征信是互联网金融发展的基础，信用就是公民的“第二张身份证”。p2p投资理财平台最先兴起的英国、美国等国家拥有完善的征信体系，p2p理财机构能够与之相连，能够在线上快速完成交易。目前，美国最大的p2p平台lendingclub基本只做线上交易，而将lendingclub模式引入中国的p2p公司，尽管拥有最新的分析技术，但依然有80%的审核业务需要在线下完成。 在国内，由于征信体系不健全，央行征信系统相对互联网金融是闭环的，线上交易受到很大局限。现在银行只在全国7000多家小贷公司中挑选一部分获得央行的征信信息和征信报告，p2p公司由于没有明确的法律地位，难以进入银行的征信系统。 征信体系不健全导致p2p在中国举步维艰，这成为中国互联网金融行业发展的最大瓶颈。恶意圈钱跑路不断，虚构注册地址等，都是因为互联网金融企业的资质不公开，投资人无法查询相关信息，而网上活跃的一批恶意借款人也让众多网贷公司头疼。没有方便快捷的征信系统，互联网金融的发展就如“盲人摸象”，借贷双方互不知底。投资者对p2p公司的投资也变成了高利诱惑下的赌博。 央行的征信中心是国内最大的金融数据库，共收录法人1940万户，自然人8.5亿人。但其部分数据可能没有互联网金融活跃，互联网金融在典当、借贷活动中，贮存了大量时效性强的活跃信息。同时，互联网企业通过拥有大量电商活动建立了宝贵的信用资源，从电商、微博等平台获取客户网络痕迹，从中判断借款人的信用等级，形成整体风险导向，完善大数据的积累。但互联网金融企业实力和技术参差不齐，一些报告的合规性和规范性、安全性以及客户隐私保护都难以达到央行征信系统的要求。如果在互联网金融数据规范基础上实现二者联网，互联网金融完全可以反哺央行的征信中心。
5，怎么查询大数据征信的情况?
您好，目前查询大数据征信的方法有两种。 1、如果是查询征信的话，直接通过微信人民银行征信中心查询即可。 2、如果是查询大数据征信的话，微信上提查查官方号就可以查个人大数据征信了。 但建议最好不要经常查，频繁查询会影响个人信用。
【在线大数据征信查询】
查询方法如下： 1.进入首页，点击互联网个人信用信息服务平台。 2.进入后点击登录，填写登录名，密码，点击登录。 3.进行身份验证。用户选择银行卡、数字证书或移动金融ic卡验证方式可实时获取验证结果；选择问题验证方式在提交申请24小时后，短信接收审核结果。 若多次未通过身份验证，可转用其他验证方式或到当地人民银行分支机构现场查询信用报告。 4.提交查询申请。平台提供个人信用信息提示、个人信用信息概要以及个人信用报告三种产品服务。个人信用信息提示以一句话的方式提示注册用户在个人征信系统中是否存在最近5年的逾期记录；个人信用信息概要为注册用户展示其个人信用状况概要，包括信贷记录、公共记录和查询记录的汇总信息；个人信用报告为注册用户展示其个人信用信息的基本情况，包括信贷记录、部分公共记录和查询记录的明细信息。 5.获取查询结果。信用信息产品加工完毕后（一般在成功提交查询申请后的第2天），平台会向用户发送含有身份验证码的短信。用户可在收到身份验证码的7天内，登录平台使用身份验证码查看查询结果。
您可以尝试登录中国人民银行征信中心网站（http://www.pbccrc.org.cn/）查询/打印信用报告，目前征信中心未授权任何第三方应用程序(APP)提供个人信用报告查询服务。全国各征信分中心及查询点联系方式见： http://www.pbccrc.org.cn/zxzx/lxfs/lxfs.shtml 长沙，深圳，苏州，北京，南宁，徐州，柳州，南京，银川，成都可通过招行柜台或专业版，查询个人信用报告（个人柜台查询自身信用报告每年前2次免费，每年查询3次及以上，每次收取10元）； 可关注“招商银行信用卡”官方微信进入公众号后，输入“信用记录”点击图片进行查询。
您好，个人征信只能通过银行系统和网上个人征信平台查询。在网上查询需要注册验证，验证比较繁琐，大概24小时可以出征信报告，自己可以尝试查一下。
征信数据现在有专门做的，安融征信这种的，专做这方面的，信息全，更新及时
在支付宝就能查询到自己的网贷数据报告。 打开支付宝，点击搜索:知逸信息科技。 点击查询，就可以查看到用户的网贷数据报告，网贷申请记录，网黑指数分与命中风险提示等数据报告信息。 其中，用户可以凭借网黑指数分的指数来判断自己是否为黑户。 网黑指数分标准为：0-100分，分数越低，信用越好，当分数超过70分时就已经是黑户。 而命中风险提示能让用户更好的了解到自己被网贷拒绝的原因
6，什么是征信大数据?
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。 扩展资料： 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。 参考资料：凤凰网-征信大数据90%是垃圾 真正有用的数据从哪里来？
一般来说，目前的我国的征信系统数据主要从各种国家及或是金融机构外加例如公共机构的数据为判断。而大数据征信是什么呢？目前，对大数据无公认的定义，一般认为大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为服务于经营决策的资讯。简单的说，例如电商行业比如淘宝网、京东电商做出判断的消费数据信息就是大数据征信，他们和一些第三方的互联网金融机构都有属于自己的可靠大数据征信来源。而这些依靠大数据为信用依据所给出的网络虚拟信用贷款服务，似乎已经成为了互联网金融未来的发展趋势。
个人征信号称人们的“经济身份证”，是衡量我们信用指数的重要参考标准。无论是去申请信用卡还是申请贷款，征信都是放贷的重要依据。但是，如果信用有污点怎么办呢？花钱能将征信黑名单洗白吗？ 一、征信“黑名单”到底是怎么一回事？ 征信“黑名单”是人们约定俗成的一种说法，它指的是个人信用报告上逾期记录过多或是比较严重，在这种征信情况下，通常申请信用卡或是贷款都极容易被银行拒绝。 事实上，个人征信信用报告只是如实记录个人的信用情况，它是客观的记录个人信用卡、贷款办理、申请、还款等的情况，央行的征信体系里并没有黑名单一说。 如何判断个人信用状况是否严重，到了“黑名单”的地步呢？一般来说，贷款逾期连续超过3次或是累计满6次，这样的征信一般就会被银行列入“放贷黑名单”了。
互联网发展二十年，大量的数据沉淀造就了大数据时代的到来，大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物，大数据的思维方式也成了互联网思维方式的一种，而有价值的大数据具备几个因素：第一要覆盖面广，用户足够多，例如银联、电信的数据；第二维度要有效，能够有效转为结构化的数据，例如电商的数据；第三信息要稳定；通过大量的研究证明，人的行为数据和他的信用有直接关联，因为行为很难撒谎。从这段时间公测的结果来看，用户的信用分越高，其贷款的违约率越低，二者呈单调、线性的关系，这也证明了信用分（例如立木分）在信用评估上的有效性。而这些影响征信的互联网大数据就是征信大数据，它是互联网时期的产物。——转于立木征信
大数据在各平台都得到了广泛的应用，是由许许多多的互联网数据组成，尤其是在互联网金融行业普遍，许多网贷机构都会注重大数据而作为他们审批贷款时的风控参考，在大数据里面可以检测到个人的申请贷款情况，互联网消费，以及线上线下分期情况，从而来综合评估个人信用状况，一般来说个人的风险指数偏高，就表明此人信用不佳，还款能力不足，比如微信公众上：众数速查，可以查看自己的信用评分，以及是否存在不良记录，发现及时处理好。 信用记录不良的影响有：房贷车贷受限。出行等，比如乘坐飞机、高铁、动车等都 会收到一定程度的影响。
7，什么是大数据征信
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。 扩展资料： 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）。 参考资料来源：搜狗百科-征信
个人征信号称人们的“经济身份证”，是衡量我们信用指数的重要参考标准。无论是去申请信用卡还是申请贷款，征信都是放贷的重要依据。但是，如果信用有污点怎么办呢？花钱能将征信黑名单洗白吗？ 一、征信“黑名单”到底是怎么一回事？ 征信“黑名单”是人们约定俗成的一种说法，它指的是个人信用报告上逾期记录过多或是比较严重，在这种征信情况下，通常申请信用卡或是贷款都极容易被银行拒绝。 事实上，个人征信信用报告只是如实记录个人的信用情况，它是客观的记录个人信用卡、贷款办理、申请、还款等的情况，央行的征信体系里并没有黑名单一说。 如何判断个人信用状况是否严重，到了“黑名单”的地步呢？一般来说，贷款逾期连续超过3次或是累计满6次，这样的征信一般就会被银行列入“放贷黑名单”了。
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。
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。 首先，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。 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。 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。 参考文章http://www.36dsj.com/archives/55566
大数据征信指的是网贷数据报告，网贷数据报告的形成是由用户申请网贷时提交的资料，借贷记录，还款记录，逾期记录等信息所聚集而来。 网贷风控审核用户的时候不光会查看网贷数据报告，还会查看我们的网黑指数分。 网黑指数分标准为：0-100.分数越高，信用越好。当分数将到30分时，就已经成为了网贷黑名单用户。 长期申请网贷，一定要时常关注自己的网贷数据报告，谨防因为盲目申请而成为黑名单用户。 打开支付宝，点击搜索：知逸信息科技。 点击查询，即可查看到我们的网贷数据报告，网贷申请记录，网黑指数分与命中风险提示等重要信息数据
查询大数据要了解以下几个信息： 1、综合信用评分 2、是否命中黑名单 3、网贷申请记录 4、被机构查询记录 综合信用评分就是综合你的资质条件给你的信用进行打分，一般分数越高信用越好，分数越低信用越差，网贷时被拒的可能性越大；是否命中黑名单指的就是你在不在黑名单里，如果在的话网贷被拒的概率就非常大了，而且需要要根据报告了解自己在黑名单的原因；网贷申请记录和被机构查询记录较多，则代表大数据越花，说明近期很缺钱，容易让网贷平台判定你缺乏还款能力，导致网贷被拒。 查询大数据可以在支付宝首页搜索：福瑞科技。点击查询，就可以查询到自己的网贷大数据报告了。 以上的几大要素都可以查询到，会显示你的信用等级分数，是否存在黑名单，网贷申请记录和被网贷平台查询记录都会显示，在查询之前还能看样例模板。
8，大数据征信和银行征信的区别?
一般人们在提起征信时，第一时间想到的都是央行征信，因为基本上大家用到征信的地方主要是银行等传统金融机构，而银行等传统金融机构的征信来源也就是央行征信，导致大家会比较了解央行征信。但是，从表面上来看，大数据征信与央行征信似乎只有数据获取渠道有不同，征信大数据的数据来源主要是互联网，而央行征信主要是来自传统线下渠道。 其实，征信大数据的创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富以及信用评估全面这个四个方面，从而带来了征信成本的降低和征信效率的提高。而央行征信虽然较为人们所熟知，但是因为央行的征信中心中的数据并不全面，甚至还有相当一部分人群不存在信贷数据，这也导致很多人在银行等金融机构进行借贷时，都会遇到因为没有信贷记录而被银行拒绝借贷的时候。 但是央行征信大数据拥有的数据是真实有效的，所以在银行等金融机构在进行风控审核时，可直接当做重要的参考对象进行参考，从而判断是否对用户进行借贷，而征信大数据的数据较为广泛，因此在进行风控审核时，需要更多的对其数据进行分析，因此央行的征信更加适合于银行等传统的金融机构进行使用，而征信大数据则更适合互联网金融平台使用，毕竟在互联网时代，高效率才是生存之道。
近日，金华市民徐先生因公司资金周转需要，向市区一家小额贷款公司申请贷款。客户经理在查询了他的征信报告后，皱起了眉头。“怎么有这么多查询记录？”客户经理告诉徐先生，个人信用报告查询次数越多，申请贷款就会越难。 这让徐先生傻了眼，自己平时还真不太注意。他上网查询，发现很多网友也有相同的疑问。有网友说，自从可以网上查询信用报告后，就手贱经常去查，难道真会影响以后贷款买房？ 贷款、办信用卡都要查询信用报告 去年上半年开始，浙江居民个人均可登录征信中心个人信用信息服务平台查询本人信用报告，一年内前两次查询免费。 按照央行查询流程，记者通过登录该信息平台试了一下，可以查询到信贷记录、公共记录、查询记录等信息。 比如信贷记录包括信用卡、贷款和其他信贷记录。在记者的个人记录中，没有房贷车贷记录，显示办过几张信用卡记录，以及每张的额度等信息。公共记录则为近5年内的欠税、民事判决、强制执行、行政处罚及电信欠费记录；查询记录则显示2年内被查询的记录，查询机构及查询原因均有写明，比如记者报告中的几次记录，都是办理信用卡被查询。 那么，哪些时候个人征信报告会被查询，留下查询记录？记者从中国人民银行金华市中心支行了解到，凡是涉及贷款的业务，比如申请商业贷款，申请房贷、车贷，申办信用卡等，银行及相关机构都将在征得个人授权的情况下，提取客户的个人信用。 查询次数过多，确实影响贷款 那么查询次数多了真会影响贷款吗？ 记者从各家银行了解到，一般情况下，银行审查个人信用报告作为是否贷款依据之一。 在个人信用报告中，查询记录包括了查询日期、查询操作员、查询原因等内容，也是银行重要参考项，若查询记录过多，确实会影响金融机构对客户的信用评定及放贷。 不过需要解释的是，个人信用报告的查询原因分为本人查询、信用卡审批、担保资格审查、贷后管理、贷款审批、异议查询等。其中信用卡审批、担保资格审查、贷款审批按风险要素看可以属于负面类。这类查询记录过多会产生不利影响。本人查询不算在内。 举个例子，如果一段时间内，信用报告因为贷款、信用卡审批等原因多次被不同的银行查询，但查询记录却显示该段时间内，用户没有得到新贷款或成功申请信用卡，说明该人财务状况不佳，是否审批放款，银行就要考虑了。 当然查询记录不是一个硬指标，只是一个参考因素，具体情况因各家机构的标准而异。 所以大家还是要注意自己的查询记录。特别是发现信用报告被越权查询，一定要及时向人民银行征信管理部门及时反映。
在互联网时代，大数据征信的信息数据来源更广泛，种类更多样。大数据征信数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等，还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。这些数据在一定程度上可以反映信息主体的行为习惯、消费偏好以及社会关系，有利于全面评估信息主体的信用风险。
1、央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金融发展起来的。 2、央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等区分。 3、央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等。 4、大数据征信特点：数据主要来自互联网各大平台，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信数据，资质再好一点的企业可以申请接入央行征信，权威性不如央行征信，但随着互联网金融的发展会越来越重要，数据完整性各大数据征信平台不同，主要用于互联网金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信数据风险会很大。 5、随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的完整性。
区别如下： 1.覆盖人群广泛性不同。 央行征信主要覆盖在持牌金融机构有信用记录的人群。大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群，利用互联网留痕协助信用的判断，满足P2P网络借贷、第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。 2.信息维度多元度不同。 在互联网时代，大数据征信的信息数据来源更广泛，种类更多样。大数据征信数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等，还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。这些数据在一定程度上可以反映信息主体的行为习惯、消费偏好以及社会关系，有利于全面评估信息主体的信用风险。 3.应用场景丰富度不同。 大数据征信将不再单纯地用于经济金融活动，还可将应用场景从经济金融领域扩大到日常化、生活化的方方面面，如租房租车、预订酒店、签证、婚恋、求职就业、保险办理等各种需要信用履约的生活场景，在市场营销支持、反欺诈、贷后风险监测与预警和账款催收等方面具有良好的应用表现。 4.信用评估程度不同。 大数据征信的信用评估模型不仅关注信用主体历史信息的深度挖掘，更看重信用主体实时、动态、交互的信息，以信用主体行为轨迹的研究为基础，在一定程度上可以精准预测其履约意愿、履约能力和履约稳定性。此外，大数据征信运用大数据技术，在综合传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术，从多个评估维度评价信用主体的信用状况。
9，黄金钱包：互联网黄金第一平台的颠覆与重塑_
刚刚从北大光华管理学院毕业，加入大摩IBD部门做企业兼并及收购业务的杨?罡不会想到，四年后自己会在北京新街口的珠宝店里做起黄金批发零售的生意，“一年稳稳当当赚1000多万”。
不过这样的日子并没有持续太久。
2014年，杨?罡与合伙人张晶盘出珠宝店，开始组建创业团队，此时距离两人决定“沉到黄金珠宝业学习”已经过去了两年。
蓄力互联网黄金
两年之前，也就是2012年年中，杨?罡终于下定了创业的决心，这个念头已经在他的脑海中盘旋了近半年。此时，宜信的唐宁，人人贷的张适时、李欣贺等北大校友圈里较早进入互联网金融行业的人已经小有所成，互联网金融的风口刚刚开启，P2P还称不上炙手可热，但已然成为许多创业者的首选。
不过杨?罡看中的是黄金行业。
结缘黄金，既有父辈的渊源，也与杨?罡在大摩做多黄金的成功经历相关，但彼时，杨?罡对黄金的了解只停留在金融层面。为了知己知彼，杨?罡与志同道合的北大校友张晶几番畅谈后，决定一起辞职，到黄金珠宝行业去探个究竟。
“当时以为，以我们的聪明才智，3个月时间足够摸透这个行业，没想到仅在工厂就待了半年。”两年之后，当初的豪言壮语成了二人调侃的谈资。“做实业和做金融太不一样了。”杨?罡感慨。
半年时间，杨?罡在工厂里潜心学习，了解复杂的黄金加工工艺，对传统行业的工匠精神心生敬佩。从工厂出来后，他与张晶开始跟一些珠宝品牌合作，尝试黄金批发零售的生意。通过引入现代化的经营管理手段，二人将批发展厅黄金库存的周转率从刚接手时的2次/月提高到了3.5次/月，年盈利1000多万。
稳稳当当赚钱的感觉很好，杨?罡戏称当时“差点迷失了自己”，好在做互联网黄金的初心未改，二人最终跳出舒适圈，踏上创业路。
创业之初，诸多艰难，最大的坎在技术上。杨?罡是投行出身，张晶是做咨询出身，两个技术盲在交了不少学费后，三顾茅庐，终于请到大牛出山，解决了技术团队组建的难题。
有痛点，就有机会
黄金行业两年浸淫，杨?罡积累了资源、拓宽了人脉，也发现了痛点。
对黄金珠宝产业链上的生产、加工、批发、零售企业来说，借金是一个普遍的需求，而对商业银行来说，贵金属部门在整个银行体系中的比重较小，资源匹配少，人员有限，因此服务对象集中于中国黄金、中国金币、老凤祥等大企业，对数量庞大的中小微企业则无力覆盖。大企业借金的资金成本仅在4.5%左右，甚至低于其向银行借款的利率。
中小微用金企业就没有这样的幸运了。
有资格从银行借到黄金的大企业，会以年化18%-20%的资金成本将黄金拆借给关系比较深厚的中小型黄金企业，这种短期的同业拆借一般在1-3个月之间。而无法从上游拆借到黄金的中小微企业，就只能采用民间借贷的方式，年化资金成本高达20-25%。
在这个借金成本逐层递增的链条里，居于下游的借金企业为了能够顺利融金，不得不支付高昂的成本，除此之外，在拆借黄金时，出借方往往对借金企业有附加的限制条件，如进货渠道、销售额捆绑等。中小微型珠宝店对品类的丰富性要求很高，但当进货渠道被限制在一个品牌后，款式单一，必然会拖累销售。
就在杨?罡努力了解黄金产业，摸清行业痛点的时候，黄金零售市场发生了一件惊动华尔街的大事。
2013年，金价从最高的1700美元1盎司下跌到1180美元1盎司左右，中国大妈开始疯狂抢购黄金，大到银行小到金店，黄金被一扫而空，黄金零售额创历史新高，中国超过印度一跃成为最大的黄金消费国。这一年，中国大妈抢黄金一战成名，被收录进词条。
在中国大妈乃至中国大爷们的心目中，黄金不仅是饰品，也是一种避险、保值的投资工具，特别是在三四线城市，黄金消费体量最大。这部分黄金沉淀在民间，不生息、不流动，是一笔沉睡的财富。
软银中国根据市场调查保守估算，国内黄金存量市场有接近1万吨。“这是什么概念？美国的官方储备是8000多吨，中国对外公布的官方储备差不多是1800吨，如果一家企业能够撬动这个市场5%-10%的市场份额，就相当于撬动了澳大利亚（80吨）甚至韩国（104吨）整个国家的储备量。”杨?罡说。
一端是近万吨的闲置黄金，一端是中小微黄金企业刚性的借金需求，杨?罡踌躇满志，觉得创业的方向找到了。
见识了中国大妈的能量后，投行出身的他还有另外一个设想：黄金的投资品形态过于单一，民间对黄金的投资需求远没有释放出来，兼具商品和投资属性的黄金不应被贴上中国大妈的标签，黄金投资的增量市场大有可为。
至此，黄金钱包的业务模式基本清晰：盘活线下存量的黄金市场、开拓线上黄金投资的增量市场，对接中小微企业的用金需求，以借金利息收益反哺线下存金者和线上投资者。
一场融资战
2015年，31岁的易杰刚为孩子办完百日宴，正在为如何处置亲朋好友送给孩子的黄金小饰物犯愁。出于安全的考虑，他不打算让孩子佩戴这些饰物，可长期放在家里产生不了任何价值，占地方不说，还容易在搬家的过程中弄丢。
一番打听后，易杰把这些黄金饰物拿到了中国黄金的金店网点，鉴定、称重完毕，饰物被回收，很快，易杰在手机刚刚下载的黄金钱包APP中，查到了自己的黄金资产克数和现值。此番线下存金后，易杰开始关注黄金走势，陆续把一部分家庭理财款配置在黄金上，成为黄金钱包的第一批种子用户。
易杰“触金”的2015年是黄金钱包大手笔烧钱的一年，也是起死回生的一年。
创业之初，杨?罡试图从最擅长的线下存量市场入手，起步效果还不错，通过与熟识的一家三线城市珠宝店合作，短短一个月时间就获取了接近价值1500万的黄金。但是很快，问题出现了。珠宝店自身就有借金的需求，当它们以自己的品牌为背书从大爷大妈们手中收取黄金后，绕过黄金钱包，自己借来自己用明显是更优的选择。
意识到其中的风险后，杨?罡开始转做线上增量市场。此时，几个合伙人投入的资金已经所剩无几，公司面临着断粮的风险，可流量越来越贵，线上获客成本高企，融资迫在眉睫。
杨?罡发挥自己过往的职业优势，开始“找钱”，一线投资机构一家接一家地见，“高峰时一天见了13家。”可黄金钱包的模式太新了，放眼全球都找不到参照系，投资人不知如何估值，在苦寻4个月后，一直到2015年4月，杨?罡碰到了软银中国的合伙人，才得到了第一笔700万美金的投资，公司转危为安。7月，黄金钱包又拿到了B轮1亿元人民币的投资。
第一轮融资后，软银的合伙人宋安澜博士向杨?罡抛出了一个问题：“拿到你的700万美金后准备怎么做？”杨?罡回答：“争取今年盈利2000万人民币。” 宋安澜听后直摇头，告诉杨?罡：“你必须在半年内把700万烧出去，把市场规模快速提高，要快！”
提到软银，大家都会想到阿里巴巴，软银因投资阿里巴巴而一战成名，一向对高成长、高科技企业拥有敏锐嗅觉，黄金钱包亦被其看好，获得软银连续三轮投资，这在互联网创投圈并不常见。每每提到淘宝的投资，宋安澜博士都是这样总结：“阿里巴巴集团于2003年5月10日投资4.5亿元创办淘宝。他(马云)是第一个来跟我沟通的，当时他说了他的想法。我觉得这是一个很好的主意。当时我们判断在这个市场上光是易趣一家肯定是不行的，后来我们经过很多次的讨论还是决定，要花很大力气投下去。诚然，在当时来说再完全的讨论和分析都不能说是没有风险的，但是现在看来当时淘宝投得是比较正确的。”
久经沙场的宋安澜博士将互联网思维传递给了杨?罡，杨?罡很快心领神会，也达到了软银的预期。
2017年，如火如荼的互联网金融行业因为行业污名、监管风暴、资本低迷，包括P2P在内的互联网金融行业遭遇着前所未有的考验，陷入寒冬期。值此之际，“黄金钱包”却顺利完成C轮融资，由中银国际控股有限公司主导组建的渤海中盛产业基金领投，后者成立于2016年，是“银行系”背景的新晋资本。
对于本次领投“黄金钱包”，渤海中盛基金负责人王欣表示，“黄金钱包”切入黄金产业，提高了行业的效率，整合了行业资源，减少了行业投机，降低了参与各方的风险，提升了整个行业的价值。
四方共赢的生意
2015年的A轮融资在资本层面很辉煌，但整个黄金钱包团队仍保持清醒头脑，并未因此放慢业务模式、风控保障及产品体验的优化升级，反而借此机会，夯实平台各方面的基础，为之后的爆发做好了充足的准备。虽然到年底时，黄金钱包只有2个亿的交易量，注册用户25万多，而同期人人贷的交易规模已经达到几十亿。不过之后的2016年，情况就完全不一样了。
这一年，人民币贬值，美国掀起负利率时代是否合法的讨论，欧洲、日本相继推出负利率政策，黄金价格上涨了20%。随着金价走高，与易杰一样开始关注互联网黄金投资的人数猛增，黄金钱包全年的交易量从上一年的2亿飙升至第二年的29亿一直到2017年的119亿，交易人群呈现明显的年轻化特征。艾瑞咨询7月发布的《中国互联网黄金行业及用户研究报告》指出，互联网黄金投资用户以男性、已婚有小孩的人群为主，平均年龄34岁，25-35岁的用户人群占比52.2%。这个用户画像与“中国大妈”时代的投资人群相比天差地别。
黄金投资的方式也有了明显变化。互联网黄金线上1元起投+实时交易的模式，破解了黄金投资门槛高、流动性差的难题，黄金钱包跟上海黄金交易所的实时报价系统对接，随时反映金价变动情况，P2B的模式也使得黄金按日付息成为可能。从2014年至今，黄金积存生息与黄金投资的收益合计在年化10%以上。
为了确保个人投资者的资金安全和收益稳定，黄金钱包在风控技术上的投入不遗余力。早在2015年，黄金钱包就投资了一家征信公司，通过大数据征信的形式建立了很多数据板块的模型，包括行为轨迹模型等，并对借金企业做实地调查。由于服务的是中小企业，黄金钱包采用了小而分散的模式，每家企业的出借额度不会超过10公斤，“最多配给他们黄金库存20%的资金”。 借金企业还需要做资产抵押，如逾期不还，将以处理抵押物、变现压仓资产等方式保证个人投资者黄金安全。
“从成立至今的4年时间里，我们的逾期只有千分之四多一点。”杨?罡说。
数据显示，截止9月底，黄金钱包的交易量在275亿左右，用户数约272万。
再看产业端，在资金层面，中小微用金企业日常融资成本约为14.4%~18%，黄金钱包为其提供的服务将借金成本降至12%~14%，为广大中小微金企降低了约4%的融资成本，行业旧有的利益分割方式被打破。
互联网黄金模式的开启，迫使从银行低成本借金的大企业们随之降低了拆借给下游用金企业的利率，并解除了“行规”，不再对借金企业附加限制性条件。“松绑”后的黄金珠宝中小微企业焕发了新的活力，息差的缩窄也迫使珠宝品牌商回归本源，更加重视款式设计和服务。
销售层面，投资者线上投资黄金后，黄金钱包通过上海黄金交易所买进AU9999的黄金合约，相当于实物黄金，所以当投资者在线上投资的黄金达到一定数量，就可以选择线下提金，这又为珠宝店引流，助其精准获客、提升销量。
另一个受益方是银行。2018年，《互联网黄金业务暂行管理办法》颁布后，银行与互联网公司的角色和分工明确下来，银行负责提供黄金产品和黄金账户服务，互联网机构代理销售黄金产品。7月，黄金钱包与平安银行签署互联网黄金业务战略合作协议，开展深度合作，第一步的系统对接完成后，平安银行将成为黄金钱包线下收金的网点。
对平安银行来说，这么做的好处很明显。
如果一位“中国大妈”在工商银行买入一个黄金产品，如果想卖掉，必须原封不动地拿回工商银行才可以，拆封了不收，去建行网点也不收，因为银行并不具备黄金鉴定的能力。
与黄金钱包合作后，“中国大妈”可以径直到平安银行的网点，无论产品被把玩成了什么样，只要能通过黄金钱包的技术鉴定，平安银行照单全收，“中国大妈”自此也成了平安银行的客户。
“据我们估算，客户在平安银行存入100克黄金的话，就有可能会转进20-30万存款。”杨?罡说。
下一个黄金时代
互联网黄金的模式复制起来并不难。
据不完全统计,目前互联网黄金行业活跃有约20家平台,各家平台的业务模式也不尽相同。
作为互联网黄金模式的首创者和领跑者，黄金钱包一直以来最担心的就是“同行出事”。
“我们不怕强者入局，就怕后来者搅局。”在亲眼目睹互金行业的起落后，杨?罡心有戚戚。
在黄金钱包的初创期，杨?罡曾发动校友资源，邀请了律所和行业专家帮公司做合规性梳理，当时对互金行业的监管正处于包容期，这一举动颇显谨慎。
及至2016年，黄金钱包的模仿者越来越多，机构投资人和市场的关注度都在提升，鉴于黄金租赁模式在监管层面仍较为模糊，黄金钱包积极自律并倡导行业合法规范经营；2017年底，在黄金钱包的积极倡导下，发起成立了中国黄金市场创新联席会，建立自律联盟。2018年5月，央行金融市场司发布《互联网黄金业务暂行管理办法》，这是央行首次发布互联网黄金相关的管理办法，也是互联网黄金行业规范化发展的起点。互联网黄金市场方兴未艾，空间极为广阔。线下，是多达1万吨的国内黄金存量市场，放眼整个东南亚，体量还要翻倍；线上，年轻人群投资互联网黄金的习惯正在被培养起来，一旦黄金转入牛市，投资性需求将呈爆发性增长。
早在大摩工作时，杨?罡就通过对黄金牛市的准确判断赚到了人生第一桶金，如今他再度做出了金价将破历史新高的预测：“今年是黄金熊市的第6年，从整个周期来说，已经处于底部阶段。而且矿山的开采成本和冶炼成本已升高到220-230元左右，与金价差距不大，金价的低迷又进一步导致矿山的开采意愿降低。宏观层面，人民币持续贬值，破7是大概率事件，美股暴跌，全球股市处于动荡局面，美国债务上限即将到期，负债已到了最高点，只能开动印钞机，进而导致货币贬值，这些都是黄金的利好因素。综合起来看，我认为黄金一定会创历史新高，突破2000美金1盎司也是非常有希望的。”
“历史上，黄金牛长熊短，虽然是慢牛，但可能会持续十几年的时间。”
这意味着牛市一旦来临，黄金钱包将迎来自己的“黄金时代”。
“我们所能做的，就是把基础夯实，合规风控做好，然后静待牛市的来临。”杨?罡说。
