大数据征信尚无规范定义，其主要特征是基于多样化、大体量的异构数据，对用户的行为习惯进行全方位、综合性的分析，以期得到更加精确的信用评估结果。其使用的数据涵盖传统的征信数据、消费／财务数据、身份数据、社交／经营数据，乃至日常活动数据、特定／不特定场景下的行为数据等，在大数据征信者看来：一切数据皆为信用数据，评估一个主体信用的最好方法是依据大数据建立针对该主体的完整模型，由该模型倒推其信用特征。。由于大数据征信经常使用大量的互联网数据（例如电商平台数据、社交网络数据），有人也将之视为互联网大数据征信，事实上，其数据不一定部来源于互联网。
征信方式
在征信方式上，与央行征信和商业征信事先尽可能采集完善的信息以备日后使用不同，大数据征信一般是按需进行征信调查，在信息主体发起服务要求并且授权之后，才开始进行数据抓取。用户在首次使用大数据征信服务时，需要提交各种账户信息，甚至包括部分账户的密码。数据公司一般在数小时甚至数十分钟之内就能完成。
据具体应用，大数据征信机构会选择直接将信用报告发给个人，或者发给相关的服务提供方作为信贷决策参考。
与传统征信机构集中于信息主体的金融数据不同，大数据征信公司将相当多的精力放在社交数据和网络交易對辗卜。从社交账户的好友人数、状态数目和互动人数判断信息主体的真实身份，，从网络购物的频率、次数、地点等判断个人的消费能力。在模型构建上，大数据征信公司会将信息主体在互联网上的几乎所有痕迹都纳入到风险模型中，例如用户的上网习惯、作息规律等。
作者:元享速贷@长沙小额贷款公司
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