徵信數據所有權

① 個人徵信機構的徵信數據來源是什麼

你好，個人徵信機構的徵信數據來源：
個人身份識別與認證信息，包括姓名、性版別、身份證、年齡權、婚姻家庭、住址、職業、文化程度等。這是真心最基本的項目，首先要確定一個人的基本信息。個人交際關系、社交言行特點的信息
公共記錄信息，例如民事、刑事、行政訴訟判決、行政處罰等信息，這點是判斷一個人信用記錄的衡量點之一。

② 個人徵信機構的徵信數據的屬性分類

各機構在數據的維度上大致分為六類：

第一是身份屬性，指個人身份識別與認證信息，包括姓名、性別、身份證、年齡、婚姻家庭、住址、職業、文化程度等。這是真心最基本的項目，首先要確定一個人的基本信息。

第二是履約能力，指用於評估個人還款意願的信息，包括收入、存款、有價證券、商業保險等，這個就和銀行評估借款人的還款能力的一樣的，他們會對用戶做一個綜合的評價。

第三是信用記錄，即用於評估個人還款意願的信息，包括個人在商業銀行貸款、信用卡、消費金融信貸、P2P網貸、貸記卡、擔保等金融信用活動中發生的活動，此外也有非金融機構的個人賒購、繳費信息等，這些可以顯示一個人在信用方面的行為。

第四是行為特徵，即反映個人行為特點並據此評估個人信用變遷趨勢的信息，包括居住地變遷、消費行為習慣、工作學習變遷、通信行為特點、互聯網行為記錄與偏好等信息，這個是屬於收集類信息，為了對一個人的常態做全方位的了解。

第五是社交資料，即反映個人交際關系、社交言行特點的信息，方面機構掌握更多用戶的資料。

第六是公共記錄信息，例如民事、刑事、行政訴訟判決、行政處罰等信息，這點是判斷一個人信用記錄的衡量點之一。

基於「一站式徵信接入」的理念，神州融已率先與多家徵信機構對接，整合了國內權威的第三方徵信機構和電商平台等信貸應用場景的3000+維度的基礎數據、交易數據和行為數據，涵蓋用戶的交易、行為、身份、學歷、工商、通信和各類防欺詐規則、評分卡等，利用流程引擎驅動、以決策引擎代替純人工作業判斷模式，實現快速、高效流轉和自動決策的小微金融業務審批處理。

這種根據產品篩選好徵信大數據打包+風控的大數據授信機制的建立，將為實現精準化和批量化風險定價提供了可能，打破了一直以來單純依靠線下審核成本過高、時效性差以及客觀性不足等問題。

望採納，謝謝！

③ 徵信機構的主要類型有哪幾種

一，個人徵信機構
個人徵信機構（credit bureau）通常是私營的，是按照現代企業制度建立、完全市場化運作的徵信機構，主要為商業銀行、保險公司、貿易和郵購公司等信息使用者提供服務。美國是典型的私營徵信機構模式，商業化徵信機構擁有全面的信用信息系統。
個人徵信機構主要為信貸機構提供個人借款人以及微型、中小型企業的信用信息。它們從銀行、信用卡發行機構和其他非銀行金融機構等各類信貸機構採集標准化的信息，同時還採集各類公共信息，如法院判決、破產信息、電話簿信息，或擔保物權登記系統等第三方資料庫的信息。此外，它們也會採集一些非傳統信用數據，如零售商對消費者的賒銷信息，以及煤氣、水、電等公共事業繳費信息，有線電視、電話、網路等其他先使用服務後付費服務的繳費數據，以便提供更好、更完善的信用報告。對從未與銀行發生過信貸關系的個人以及微型、中小型企業而言，不斷拓寬信息來源非常有益，可以幫助它們在沒有銀行信貸記錄的情況下建立起信用檔案，從而有效解決因為沒有信用檔案而無法獲得銀行貸款的難題。
一直以來，個人徵信機構主要採集個人信息。近年來，隨著微型以及中小企業信貸業務的發展、信息技術的進步，越來越多的個人徵信機構開始採集微型以及中小企業的信用信息，並提供其信用報告。根據世界銀行《2012全球營商環境報告》對全球100家個人徵信機構的調查，超過80%或多或少都採集企業信息。這樣做的好處是可以把對企業與業主的信用評估結合起來，因為微型和中小企業的業主經常把個人財務和企業財務混在一起，所以企業業主的信用記錄是評估小企業信用風險的重要參考因素。
個人徵信機構通常採取數據提供者自願報數（通過簽署數據共享互惠協議）的模式，廣泛採集各類信用數據，並提供多樣化的徵信產品和服務，幫助信貸機構做出信貸決策。在一些國家和地區，通常是在徵信業的發展初期，法律會強制要求有關各方進行數據共享，並使用徵信機構的服務，此外，還會賦予監管機構相應的權利，以督促信貸機構加入徵信系統並監控其加入情況。
二，信貸登記系統
信貸登記系統起源於歐洲。從歷史上看，信貸登記系統(credit registry)的建立目的與個人徵信機構不同。大多數信貸登記系統最初是作為中央銀行的內部資料庫而設立，而且目前仍然有很多信貸登記系統用於中央銀行的宏觀金融監管。根據世界銀行的調查，越來越多的國家政府鼓勵成立信貸登記系統來監督商業銀行的信貸活動。因此，這些資料庫通常採集貸款額度在一定金額以上的大額信貸業務數據。最初，信貸登記系統的信息僅限於央行內部使用。但隨著時間的推移,信貸登記系統也開始向受監管的信貸機構提供信用報告。而且，隨著消費信貸的發展，信貸登記系統普遍降低或取消了數據採集門檻。在許多國家，如法國、阿根廷、西班牙、秘魯、義大利、比利時等，信貸登記系統已經開始提供與個人徵信機構類似的產品和服務。通常，法律要求所有受監管的金融機構都要向信貸登記系統報送數據。
信貸登記系統既採集個人信息，也採集企業信息。個人信息通常包括個人的身份驗證信息、貸款類型和貸款特徵信息、負面信息、擔保和保證類信息以及還款記錄信息。企業信息通常包括企業的身份標識信息、企業主的信息、貸款類型和貸款特徵信息、負面信息和還款記錄。
三，企業徵信機構
企業徵信機構（commercial credit reporting company）提供關於企業的信息，這些企業包含個人獨資企業、合夥企業和公司制企業，並通過公共渠道、直接調查、供貨商和貿易債權人提供的付款歷史來獲取信息。企業徵信機構所覆蓋的企業在規模和經營收入上都小於信用評級機構所覆蓋的企業，其採集的信息一般用於信用風險評估或信用評分，或是用於貿易信用展期等其他用途。
企業徵信機構與個人徵信機構的差異體現在以下幾個方面：企業徵信機構採集的信息不包括個人敏感信息，所覆蓋的交易的規模也大的多。與個人徵信相比，企業徵信往往需要採集更多的有關企業借款人的支付信息和財務信息。為了保護個人數據主體的權利，個人徵信機構會披露數據提供者的身份，但企業徵信機構卻不會讓企業數據主體知道其數據來源或用戶的身份。
企業徵信機構也可能會採集小企業的信息，但由於其報告的數據項並不適合小企業，所以採集的信息往往有限。正如前面提到的，由於小企業往往不會公開自身的財務信息，所以其企業主的信用記錄對評估小企業的信用情況非常有用。但企業徵信機構並不採集個人數據。此外，由於微型或小型企業的信用信息採集成本往往較高。因此，與企業徵信機構相比，個人徵信機構往往能更好地滿足對微型和中小型企業的徵信需求。
除以上徵信機構外，現實中，很多發展中國家的徵信機構以歐洲模式為基礎，在發展過程中又向美國模式傾斜，呈現出混合模式的特點。

④ 什麼是徵信大數據

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。

(4)徵信數據所有權擴展閱讀：

從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。

最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。

截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。

沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。

⑤ 什麼是大數據徵信

大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。

網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。

對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。

自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。

徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

(5)徵信數據所有權擴展閱讀：

徵信資料庫

1、企業信用信息資料庫

經幾百家分支機構歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。

2、企業信用信息分六大類

分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息 。

其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。

行業評價信息包括行業協會（社團組織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。

⑥ 徵信報告上的信息與數據在法律生效嗎受法律保護嗎

你好，主要看是什麼用途。防止侵害隱私，關鍵是把目的、知情和授權三者約定好。回
從目前看，騰訊、答阿里的個人徵信數據主要還是源自本平台的數據，並未接入央行徵信中心。而中誠信徵信、鵬元徵信等資深徵信企業的個人徵信數據，還是來自銀行、保險公司、小貸公司，主要服務也面向銀行。但在互聯網時代，微信朋友圈、支付寶轉賬記錄等到底算不算個人隱私？一旦隱私泄露，應該怎麼維權？
我國《徵信業管理條例》規定，徵信機構不得採集個人收入、存款、有價證券、不動產信息等，但明確告知主體提供該信息可能產生的不利後果，並取得其書面同意的除外。
清華大學經管學院教授李稻葵說，在個人信用信息徵集過程中，當個人權益受到侵害時，許多人毫不知情。我國現在尚無專門的隱私權保護法，對於哪些數據涉及隱私權需要保護，缺乏明確的法律界定。
若幫到請採納，謝謝

⑦ 徵信數據和信用數據的區別與聯系

1、確實有不同之處，央行徵信是傳統徵信方式，大數據徵信是伴隨互聯網金內融發展起來容的
2、央行徵信與大數據徵信差異主要從徵信數據來源、權威性、數據完整性、用途等維度區分
3、央行徵信特點：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據循環，權威性高，數據基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等
4、大數據徵信特點：數據主要來自互聯網各大平台，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信數據，資質再好一點的企業可以申請接入央行徵信，權威性不如央行徵信，但隨著互聯網金融的發展會越來越重要，數據完整性各大數據徵信平台不同，主要用於互聯網金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行徵信數據風險會很大。
5、展望未來：隨著互聯網金融的發展，大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足數據的完整性，那違法犯罪基本就真的大大減少了，信用真的就是錢！

⑧ 怎麼查詢大數據徵信的情況

想要在網抄上查詢自己的徵信報告比較簡襲單。目前，我國的徵信分為兩種。一種為央行徵信，另一種為央行牽頭開展的百行徵信。

查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。

想要在網上查詢的話，就是查詢央行的百行徵信了，查詢起來非常簡單，且報告內容也會非常豐富。只需要打開微信，搜索：七九數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行徵信數據。

該數據源自全國的網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標數據，查詢到自己的個人信用情況，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信額度預估等重要數據信息等。

相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像七九數據、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。

目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享。

無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。
保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。

⑨ 哪些情況被納入個人徵信系統

一、納入個人徵信系統的行為有：

1、信用卡連續三次（或兩年內累計六次）逾期還款。

2、房貸月供累計2至3個月逾期或不還款。

3、車貸月供累計2至3個月逾期或不還款。

4、貸款利率上調，仍按原金額支付「月供」，產生欠息逾期。

5、「睡眠信用卡」激活後不使用也會產生年費，若不繳納就會產生負面的信用記錄。

6、信用卡透支消費、按揭貸款沒有及時按期還款。

7、為第三方提供擔保時，第三方沒有按時償還貸款。

8、個人信用卡出現套現的行為。

9、助學貸款拖欠不還款。

10、手機扣費與銀行卡扣費掛鉤，在手機停用後沒有辦理相關手續，因欠月租費而形成逾期。

11、被別人冒用身份證或身份證復印件產生信用卡欠費記錄。

二、徵信不良記錄無法刪除

按照《徵信業管理條例》第十六條規定，徵信機構對個人不良信息的保存期限，自不良行為或者事件終止之日起為5年，超過5年的，應當予以刪除。

這里指的5年起點是自不良行為或者事件終止之日起，而不是從不良行為發生之日起。也就是說，你有筆貸款出現逾期，只有等歸還了欠款，再過5年才能刪除，而不是從逾期開始滿5年就可以自動消除。

(9)徵信數據所有權擴展閱讀

當個人信用報告中的信息有誤時，有兩條處理途徑：即攜帶有效身份證件的原件、復印件和個人信用報告，到所在地中國人民銀行分支機構提交異議申請；或者直接聯系辦理銀行業務的銀行。

中國人民銀行徵信中心和辦理業務的銀行將會在接收您異議申請後，立即進行核查，更正錯誤信息，並會在20日內予以回復。

另一方面，鑒於當前網路通訊和金融業務發展迅速，可通過支付寶、微信、手機銀行、網銀等多種途徑在異地進行還款。同時，還要提醒大家保存好個人信用報告，防止信息泄露，或被其他機構或個人不合理使用。

⑩ 大數據徵信的數據來源和方法是什麼

大數據徵信自的數據的來源是信息的挖掘和數據集合。

大數據與傳統徵信的區別從本質上來看，大數據徵信就是將大數據技術應用到徵信活動中，大數據徵信，簡單地說就是運用這些海量數據集合，經挖掘分析後用於證明一個人或企業的信用狀況。

1、在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。例如一個虛假的借款申請人信息就可以通過分析網路行為痕跡被識別出來，一個真實的互聯網用戶總會在網路上留下蛛絲馬跡。對徵信有用的數據的時效性也非常關鍵，通常被徵信行業公認的有效的動態數據通常是從現在開始倒推24個月的數據。

2、傳統得徵信公司採用的是同業信息分享模式，即客戶查詢一條信息需要先共享一條相應的信息；而互聯網公司則是利用自身的海量數據優勢和用戶信息，從財富、安全、守約、消費、社交等幾個緯度來評判，為用戶建立信用報告，形成以大數據為基礎的海量資料庫。

3、資料庫系統形成以後，單個主體的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本低，速度快，直接帶來的好處就是徵信服務的費用降低，且服務量很大。而且，資料庫形成後，徵信機構的運行成本更多的是來自知識產權和硬體的投入，相比大規模的人員需求，低成本優勢顯而易見。