大数据打造网络征信 同盾、民贷天下、芝麻征信各怀绝技

当今社会，随着交换关系的据打技日趋复杂，市场主体对诚信的造网需求也日趋强烈。比如从事放贷的络征机构，也在想尽办法直接或者间接的信同下芝信各连接人行系统，获取贷款人在过去五年内的麻征贷款数据，通过分析贷款人的怀绝过往还款行为，来预测贷款人贷款逾期的大数盾民贷天可能性，从而决定是据打技否给贷款，以及贷款额度的造网大小。

不过，人行并不是信同下芝信各唯一决定因素，还有其他的麻征形式的“征信报告”需要评估。因为目前系统收录的怀绝8.7亿的自然人中有信贷记录的为3.7亿人，可形成个人征信报告、大数盾民贷天得出个人信用评分的有2.75亿人。也就是说，有5亿多人完全没有央行的征信记录或者没有信用记录，业内把没有信用记录的人群称之为“白户”。这与当前广泛存在的信贷需求相比存在很大的差距。

因此，越来越多的的贷款机构会使用央行征信以外的数据进行辅助决策，在大数据运用越来越普遍的今天，单纯使用人行信息进行决策的机构基本上已经没有。这些用于辅助决策的个人信息，无形中成为了一种“征信报告”，跟人行报告一样，影响着是否能获得贷款，以及贷款额度的大小。

下面就为您详解常见的一些辅助决策的数据。

1、第三方征信

第三方征信作为央行征信的补充，弥补了银行征信信息源单一的缺陷，打开了征信市场，使人可以更为直观地看到群众的信用面貌，同时也使征信市场日渐趋近成熟。

例如：

同盾——统计了数十家P2P平台的申请用户数据，可以向贷款机构提供同盾黑名单查询服务，如在黑名单内，贷款机构一般会拒绝放款。所以不建议为了提高通过率而向多个平台提出贷款申请，多头借贷可能会被认为风险很高而被拒绝。

民贷天下——累计的海量还款，通过模型计算出客户等级和信用分，给与等级越高的客户获得贷款的可能性越高。所以使用民贷天下的客户活跃度越多，信用分值可能会越高。

芝麻征信——与考拉征信类似，向放贷机构提供芝麻分。

市场上还有很多第三方征信，原理是类似的，通常都会将自身拥有的数据作为卖点，为没有数据优势的机构提供服务。

2、手机运营商信息

不少放贷机构会在客户申请时，要求提供手机运营商密码，然后查询到客户半年内的消费记录和通讯记录，自然就可以通过建模推断出客户的个人信息，例如收入、消费水平等，从而决定授信多少额度。但这种方法会给客户一种信息被扒的感觉，毕竟一下子收到几十条XX机构查询了您XX月份账单的短信是十分震撼的。

3、公积金/社保缴纳记录

公积金、社保更是提额的好帮手，只要客户有良好的缴费记录，并同意机构查询，将会增加贷款成功的可能性，并且很可能提高额度。因为这类官方数据可信度非常高，可以真实地反映出客户的薪酬水平，工作区域，从而降低了客户的信用风险。

4、大型电商购物记录

大型电商如淘宝、京东这类平台对客户的粘性很高，覆盖面很广。该类账号产生的数据也能获取到许多有用信息。例如收货地址可以推动出客户居住区域，消费金额、次数可推动出客户的可支配收入水平。不少贷款机构会要求客户提供账号密码，用于授信过程的风险评估。

因此，注重个人信用的朋友，请务必维护好自己的这几类“信用报告”，这些信息对于贷款审批和提高额度非常有帮助。

在互联网借贷盛行的今天，央行出具的个人征信报告是金融机构信贷审批的必经环节。央行征信系统收集的信息以银行信贷信息为核心，还包括民事裁决与执行、公共事业和通讯缴费记录等。各大征信平台也是需要关注和了解的，一起努力共建良好征信记录。

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