大数据征信名词解释和央行征信的区别

大数据征信是征信的一种新事物，它通过网络大数据来判断用户的信用情况而得出的一种信用记录，我们在某个平台进行消费行为，大数据就会记录起来，那么大数据征信和央行征信的区别是什么呢？

大数据征信和央行征信的区别？

1.覆盖人群广泛性不同

传统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、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

大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反应一个人的信用状况。

很多金融机构放款不仅仅会查询征信，现在也会配合大数据一起来对客户的一个资质进行审核，相当于多了一个保险，这样能更加让金融机构降低逾期风险，我们在申请贷款前可以查询自己的大数据信用报告，大数据分数高，那么通过率也就高。

大数据征信名词解释 和央行征信的区别