银行可以查个人大数据征信查询吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-22 14:43 标签： 个人大数据查询
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如何查询自己的网贷大数据征信？
申请网贷的小伙伴越来也越多了，如何查询自己的网贷大数据征信？之前在银行贷款，办理使用信用卡都会计入央行征信系统，便于银行了解每个借贷人的借贷消费信息，以便更快速准确地判断是否给借贷人放款。现在的很多小贷机构都是以央行的征信为准，同时每个银行也拥有属于自己的征信系统。如果你上了某家银行的黑名单，那么想再次从那家银行申请到信用卡或者贷款，门都没有。某些人群认为银行的征信系统信息太多简单化，不足以能够反应出借款用户的贷款资格，为广大金融公司服务。于是，就出现了利用大数据系统获取更加详细的用户消费数据，以便为广大的金融机构提供查询服务。这就是第三方征信机构，比较有名的有：同盾，闪电查询、云风控、大数据等。1，同盾科技可以直接在网站上注册申请，也可以微信关注对方公众号注册免费查询，需要提供公司的信息后才能申请。2，闪电查询微信关注对方的公众号后，即可查询，免费查询不收取费用。免费版直接用手机号注册即可查询黑名单与借贷历史记录，查询到的资料结果比较简单。例如像量化派、大数据等等，都属于类似的查询方法！具有个人征信牌照的8大征信机构：芝麻信用腾讯征信鹏元征信前海征信华道征信拉卡拉信用中诚信征信中智诚征信有些人查过之后，看到同盾的判别结果为：高危风险！建议拒绝！心里就开始拨凉拨凉的，真的不知道该怎么办才好。那么查询第三方征信系统有必要吗？对于个人用户来讲，查询只能让你了解一下自己详细的借贷记录，目前对于个人的下款影响还不是很大。即使查询结果显示黑名单，在某些贷款平台也是可以成功下款，查询的结果只能起到参考作用，并不起决定性作用。当然，即使查询的结果没有显示黑名单，也不一定平台会下款给你，因为第三方数据仅是占平台风控评分的一小部分。下面就以“同盾科技”为例，给小伙伴们讲解下第三方数据再借贷平台中扮演的角色。1）说到征信，就的谈到互联网大数据系统，上有高大上的人民银行征信，中间有获得个人征信牌照的8大征信机构，最后就是像同盾科技这样游走于征信主流外的第三方数据机构；2）第三方数据机构在贷款平台上占有的比重相对来讲，只是很少的一部分；对于像银行、支付宝、腾讯、小米等这些大平台，在他们的风控模型中，单一的征信数据或第三方数据占下款成功率的比重不是很大。因为他们自身的数据系统，相比于第三方机构的数据更加庞大、更加准确，不会将资金安全寄托在某个第三方数据机构的“建议拒绝”字眼儿上。对于一些小平台，由于数据来源单一，就会比较看重第三方的数据，碰到这些平台下款，那就是自己倒霉，基本没有下款成功的希望。这就是为什么某些小伙伴申请贷款，会被显示说被同盾拒绝的原因。但是为什么即便如此，同盾科技还这么好用，这么火热？因为背后有商业利润在里面。所以，在查询利用第三方数据机构查询征信的时候，莫要因为对方显示的数据不好而让自己感到无助。因为真正能够取决于你征信好坏的主流机构是人民银行征信系统和以上8大征信机构。但是，现在大多数银行贷款除了参考银行本身的征信数据外，还会以支付宝的芝麻分为信用参考。如果银行征信数据显示糟糕，支付宝芝麻分也低，那基本很难再有机会能够从银行或者第三方机构贷到钱了。在未来，信用就会跟生命一样重要，不管是买房买车，都会看你这人的信用怎么样！现在就连互联网上，也是严重缺乏信任，很多人为了一点蝇头小利，就干那种收钱拉黑的事情。这虽然能够赚取短期利益，但是要想长久发展，几乎是不可能！
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　　（三）大数据时代银行的低成本管理　　传统银行业中的信息数据是手工化产生的，容易产生错误。特别是在信贷活动过程当中，对于银行客户信息在记录过程中产生的错误将会给银行经营的有效性造成损失，这种传统的手工信息处理方式效率低下、准确度差、成本高。在商业银行的贷款业务当中，银行需要对客户的个人信息、财务状况和抵押品等内容进行尽职调查，信息获取的成本较高。但在大数据时代，商业银行对客户信息的采录过程完全自动，通过客户自填、自报，收录客户的个人信息，从而更加精确地了解到客户的实际情况，降低人工处理成本，提高办事效率。对于个体、小微层面的关注将有效解决长期以来困扰中国企业的“小微融资难”问题。　　（四）大数据时代的集中化管理　　商业银行的传统业务模式当中，跨地区、跨国经营成本极高，商业银行不仅要承担开设实体机构的成本，还要承担与代理行之间产生的摩擦经营成本。在大数据技术的帮助之下，商业银行总部机构将可以更加便捷地获取更多有价值的信息，不仅局限于当地的分支机构，跨越了地域、时空限制。对各个条线的集约化管理，使得银行总部的经营权利更加集中，分支行的执行功能将被强化，银行管理职责、风控策略将被集中于总行层面，有助于进一步提高机构总体执行力，避免上传下达过程当中的摩擦成本[6]。　　三、大数据技术在银行业应用中的主要优势与难题　　经济社会的三个重要组成要素：产品、信息、资金渗透于互联网时代的诸多环节，互联网时代的激烈竞争当中，电商、银行、物流三大类别企业代表着三种要素的重要占有者，三者都希望成为主宰着三种要素的利益获得者。虽然在互联网技术、平台层面商业银行有所落后，但从长期发展趋势来看，商业银行具有重要的优势同时也存在着诸多困难，主要包括以下几个方面：　　（一）商业银行的信息与人才优势　　商业银行不仅掌握着大量资金，而且在信息搜集方面也拥有独特优势，不管是甄别优、劣客户进行授信贷款，还是金融服务用户交易活动留下的交易痕迹都是其重要数据资产。尤其是商业银行的信息化建设也居于各行业前列，信息处理与建设已经根植入商业银行的“思维”。商业银行不仅有信息化建设的意愿，而且具备建设优质信息化系统的条件。特是在2000年之后，中国的商业银行提出建立数据集市的思路。各大商业银行纷纷建立了数据中心和备份中心，提高了数据的存储利用效率和风险防控能力。另外，由于在贷款和金融业务开办之前，各自然人都需要在商业银行开户并填写个人基本信息，社会上的资金划转要以商业银行为媒介，因此商业银行有着广泛的渠道获取客户信息和资金流信息，同时POS机和ATM也可以获取个人的消费信息。多年的积累，使商业银行已形成海量的信息数据库，其结构化程度优于电商等企业。　　中国的商业银行均设有科技开发中心、数据测试和收集中心以便于商业银行开发拥有自主知识产权的个性化业务、功能。在二十世纪初提出的建立数据集中项目过程当中，商业银行累积了大量建设复杂数据信息系统的经验，涉及软件开发、数据仓储等具体实操项目，这些项目锻炼了商业银行的科技开发队伍，为商业银行积累了许多软件开发、管理人才。金融人才和信息科技人才的结合是商业银行构建有效物流、信息流的重要基础保障。　　（二）商业银行的资金与制度优势　　商业银行的利润率普遍较高，近几年来的业绩增长较快，许多商业银行的盈利能力开始超过国外商业银行。因此，商业银行内部拥有充足的资金，有利于商业银行建立大规模的资金、物流、信息流操作系统。资金优势使商业银行在构建三网融合过程当中可以建立先进的数据操作系统、存储系统和计算系统，有利于大数据技术和发展和应用。　　中国的商业银行一方面自负盈亏，另一方面与政策存在着千丝万缕的联系。我国的商业银行牌照较难获得，电商和物流商的资格相对都比较简单。我国大型商业银行已基本实现集团化经营，全国十五家上市银行资产占到中国商业银行总资产的60%以上，其经营管理经验、理念、方式、方法都强于电商和物流企业，容易形成跨界、跨区域经营。　　（二）商业银行大数据应用的难题　　在利用大数据帮助商业银行进行问题解决的同时，信贷客户个人信息保护、隐私保护的边际在哪里，客户的哪些数据可以收集，可以通过什么样的方式收集？个人数据是不是可以全部收集，收集在一起引起的副作用也要考虑。例如：美国有法律规范禁止教育部门的数据就移民局数据联通，移民局不得利用教育部门数据来查获非法移民，目的是为了防止这些移民由于害怕移民局而不将儿童送去上学，如果存在大量的失学青年可能会对美国社会的安定和未来不利。　　哪些数据可以搜集收集？是否可以追踪公司高管个人的信息？这些问题均涉及到道德与法律层次的重要问题。数据资产的合理利用也需规范，数据结果能用于哪些方面，是否会违背非歧视原则？在证券交易与商业银行数据应用过程中必然涉及到方方面面的内容亟待解决。另外更大规模的数字化对于资本市场、信贷市场的的长远影响究竟如何？对各种参与者都是公平的吗？对于商业银行的存在本质是有益的吗？ [] 第
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