什么是大数据征信？与传统征信有何区别？情况是这样

有过借贷经历的朋友，一定知道什么是“网贷大数据”。一般的，一个人的网贷大数据风险指数越高，则说明该用户信用度越差，且在以往的借贷过程中发生了一项或多项违规行为。 那么什么是大数据征信？与传统征信有何区别？现在网贷大数据小编就来跟老哥们说说我的看法吧！

什么是大数据征信？与传统征信有何区别？ 如今大数据概念已经广为传播，什么都能够和大数据扯上关系，似乎有大数据才更可靠。就能贷款的征信系统也开始用上大数据了。那么什么是大数据征信呢？其实支付宝花呗，京东白条，p2p网络借贷等都是建立在大数据基础上的信用贷款模式。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。大数据征信与传统征信的区别从类型上看，传统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。值得一提的是，传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷;数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。其难点在于：信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。此外，大数据征信也面临着法律风险，在个人隐私保护上较难把控。