征信数据所有权

① 个人征信机构的征信数据来源是什么

你好，个人征信机构的征信数据来源：
个人身份识别与认证信息，包括姓名、性版别、身份证、年龄权、婚姻家庭、住址、职业、文化程度等。这是真心最基本的项目，首先要确定一个人的基本信息。个人交际关系、社交言行特点的信息
公共记录信息，例如民事、刑事、行政诉讼判决、行政处罚等信息，这点是判断一个人信用记录的衡量点之一。

② 个人征信机构的征信数据的属性分类

各机构在数据的维度上大致分为六类：

第一是身份属性，指个人身份识别与认证信息，包括姓名、性别、身份证、年龄、婚姻家庭、住址、职业、文化程度等。这是真心最基本的项目，首先要确定一个人的基本信息。

第二是履约能力，指用于评估个人还款意愿的信息，包括收入、存款、有价证券、商业保险等，这个就和银行评估借款人的还款能力的一样的，他们会对用户做一个综合的评价。

第三是信用记录，即用于评估个人还款意愿的信息，包括个人在商业银行贷款、信用卡、消费金融信贷、P2P网贷、贷记卡、担保等金融信用活动中发生的活动，此外也有非金融机构的个人赊购、缴费信息等，这些可以显示一个人在信用方面的行为。

第四是行为特征，即反映个人行为特点并据此评估个人信用变迁趋势的信息，包括居住地变迁、消费行为习惯、工作学习变迁、通信行为特点、互联网行为记录与偏好等信息，这个是属于收集类信息，为了对一个人的常态做全方位的了解。

第五是社交资料，即反映个人交际关系、社交言行特点的信息，方面机构掌握更多用户的资料。

第六是公共记录信息，例如民事、刑事、行政诉讼判决、行政处罚等信息，这点是判断一个人信用记录的衡量点之一。

基于“一站式征信接入”的理念，神州融已率先与多家征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000+维度的基础数据、交易数据和行为数据，涵盖用户的交易、行为、身份、学历、工商、通信和各类防欺诈规则、评分卡等，利用流程引擎驱动、以决策引擎代替纯人工作业判断模式，实现快速、高效流转和自动决策的小微金融业务审批处理。

这种根据产品筛选好征信大数据打包+风控的大数据授信机制的建立，将为实现精准化和批量化风险定价提供了可能，打破了一直以来单纯依靠线下审核成本过高、时效性差以及客观性不足等问题。

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③ 征信机构的主要类型有哪几种

一，个人征信机构
个人征信机构（credit bureau）通常是私营的，是按照现代企业制度建立、完全市场化运作的征信机构，主要为商业银行、保险公司、贸易和邮购公司等信息使用者提供服务。美国是典型的私营征信机构模式，商业化征信机构拥有全面的信用信息系统。
个人征信机构主要为信贷机构提供个人借款人以及微型、中小型企业的信用信息。它们从银行、信用卡发行机构和其他非银行金融机构等各类信贷机构采集标准化的信息，同时还采集各类公共信息，如法院判决、破产信息、电话簿信息，或担保物权登记系统等第三方数据库的信息。此外，它们也会采集一些非传统信用数据，如零售商对消费者的赊销信息，以及煤气、水、电等公共事业缴费信息，有线电视、电话、网络等其他先使用服务后付费服务的缴费数据，以便提供更好、更完善的信用报告。对从未与银行发生过信贷关系的个人以及微型、中小型企业而言，不断拓宽信息来源非常有益，可以帮助它们在没有银行信贷记录的情况下建立起信用档案，从而有效解决因为没有信用档案而无法获得银行贷款的难题。
一直以来，个人征信机构主要采集个人信息。近年来，随着微型以及中小企业信贷业务的发展、信息技术的进步，越来越多的个人征信机构开始采集微型以及中小企业的信用信息，并提供其信用报告。根据世界银行《2012全球营商环境报告》对全球100家个人征信机构的调查，超过80%或多或少都采集企业信息。这样做的好处是可以把对企业与业主的信用评估结合起来，因为微型和中小企业的业主经常把个人财务和企业财务混在一起，所以企业业主的信用记录是评估小企业信用风险的重要参考因素。
个人征信机构通常采取数据提供者自愿报数（通过签署数据共享互惠协议）的模式，广泛采集各类信用数据，并提供多样化的征信产品和服务，帮助信贷机构做出信贷决策。在一些国家和地区，通常是在征信业的发展初期，法律会强制要求有关各方进行数据共享，并使用征信机构的服务，此外，还会赋予监管机构相应的权利，以督促信贷机构加入征信系统并监控其加入情况。
二，信贷登记系统
信贷登记系统起源于欧洲。从历史上看，信贷登记系统(credit registry)的建立目的与个人征信机构不同。大多数信贷登记系统最初是作为中央银行的内部数据库而设立，而且目前仍然有很多信贷登记系统用于中央银行的宏观金融监管。根据世界银行的调查，越来越多的国家政府鼓励成立信贷登记系统来监督商业银行的信贷活动。因此，这些数据库通常采集贷款额度在一定金额以上的大额信贷业务数据。最初，信贷登记系统的信息仅限于央行内部使用。但随着时间的推移,信贷登记系统也开始向受监管的信贷机构提供信用报告。而且，随着消费信贷的发展，信贷登记系统普遍降低或取消了数据采集门槛。在许多国家，如法国、阿根廷、西班牙、秘鲁、意大利、比利时等，信贷登记系统已经开始提供与个人征信机构类似的产品和服务。通常，法律要求所有受监管的金融机构都要向信贷登记系统报送数据。
信贷登记系统既采集个人信息，也采集企业信息。个人信息通常包括个人的身份验证信息、贷款类型和贷款特征信息、负面信息、担保和保证类信息以及还款记录信息。企业信息通常包括企业的身份标识信息、企业主的信息、贷款类型和贷款特征信息、负面信息和还款记录。
三，企业征信机构
企业征信机构（commercial credit reporting company）提供关于企业的信息，这些企业包含个人独资企业、合伙企业和公司制企业，并通过公共渠道、直接调查、供货商和贸易债权人提供的付款历史来获取信息。企业征信机构所覆盖的企业在规模和经营收入上都小于信用评级机构所覆盖的企业，其采集的信息一般用于信用风险评估或信用评分，或是用于贸易信用展期等其他用途。
企业征信机构与个人征信机构的差异体现在以下几个方面：企业征信机构采集的信息不包括个人敏感信息，所覆盖的交易的规模也大的多。与个人征信相比，企业征信往往需要采集更多的有关企业借款人的支付信息和财务信息。为了保护个人数据主体的权利，个人征信机构会披露数据提供者的身份，但企业征信机构却不会让企业数据主体知道其数据来源或用户的身份。
企业征信机构也可能会采集小企业的信息，但由于其报告的数据项并不适合小企业，所以采集的信息往往有限。正如前面提到的，由于小企业往往不会公开自身的财务信息，所以其企业主的信用记录对评估小企业的信用情况非常有用。但企业征信机构并不采集个人数据。此外，由于微型或小型企业的信用信息采集成本往往较高。因此，与企业征信机构相比，个人征信机构往往能更好地满足对微型和中小型企业的征信需求。
除以上征信机构外，现实中，很多发展中国家的征信机构以欧洲模式为基础，在发展过程中又向美国模式倾斜，呈现出混合模式的特点。

④ 什么是征信大数据

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。

以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。

大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。

(4)征信数据所有权扩展阅读：

从1980年代末至今，征信行业先后经历了起步、搭建征信平台、央行主导统筹等数个阶段。 2015年1月5日，人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用，腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，择时发放第一批牌照，但一直不见下文。

最终等来的却是由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信等把家征信机构联手成立的百行征信。这意味着征信这个金融业最关键的阀门，最终还是要由政府来监督把控。

截止目前，百行征信已与120余家互联网金融机构和消费金融机构达成了信用信息合作共享协议，与50余家机构达成了合作意向。

没有征信牌照，征信创业公司无法合法的去获取核心数据，比如银行信贷数据或者运营商，公安局的隐私数据；也无法以牌照去融资收购其他征信公司，资金上毫无优势。因而，业内人士认为，初创公司很难在征信领域发展壮大，成为未来的寡头之一。

⑤ 什么是大数据征信

大数据和征信是两种数据，大数据又称：网贷大数据。

网贷大数据一般为一个用户在网贷平台借款时提交的信息，从放款到还款或者逾期，这些数据都会由网贷公司进行上传至数据库。作为其他网贷平台借款时的审核依据，所以如果网贷逾期了，共享这个数据库的平台就会拒绝这个逾期用户的借款申请。

对于大数据有疑问的，可以在支付宝首页搜索：知否数据。

自行查询大数据报告，如果有违约信息或者法院失信等信息一样会显示出来。

征信统称为：央行征信。央行征信记录的都是银行或者一些持牌机构的数据，为一个人的终身数据，对于用户来说非常重要，房贷和车贷都非常注重一个人的征信资质，如果有未还的贷款，在申请房贷时会被拒绝。

(5)征信数据所有权扩展阅读：

征信数据库

1、企业信用信息数据库

经几百家分支机构历经10年的采集、加工、录入，日常数百名工作人员的优化、维护等辛勤工作，已经拥有了2000多万家中国区域的企业数据库，涉及有价值企业信用信息达亿条，信用信息最远追溯可达8年，建立起了中国最庞大的企业信用信息数据库。

2、企业信用信息分六大类

分别为政府监管信息、银行信贷信息、行业评价信息、媒体评价信息、企业运营信息、市场反馈信息 。

其中政府监管信息包括企业基本资质、质量检查信息、行政许可/认定、行政奖罚信息、商标/专利/著作权信息、人民法院判决；银行信贷信息包括中国人民银行信贷评价信息、商业银行信贷评价信息、小额贷款公司及民间借贷评价信息。

行业评价信息包括行业协会（社团组织）评价信息、水、电、气、通讯等公共事业单位评价信息；企业运营信息包括企业财务信息、企业管理体系评估信息；市场反馈信息（包括消费者、交易对方、合作伙伴、员工等不同身份的实名评价信息）。

⑥ 征信报告上的信息与数据在法律生效吗受法律保护吗

你好，主要看是什么用途。防止侵害隐私，关键是把目的、知情和授权三者约定好。回
从目前看，腾讯、答阿里的个人征信数据主要还是源自本平台的数据，并未接入央行征信中心。而中诚信征信、鹏元征信等资深征信企业的个人征信数据，还是来自银行、保险公司、小贷公司，主要服务也面向银行。但在互联网时代，微信朋友圈、支付宝转账记录等到底算不算个人隐私？一旦隐私泄露，应该怎么维权？
我国《征信业管理条例》规定，征信机构不得采集个人收入、存款、有价证券、不动产信息等，但明确告知主体提供该信息可能产生的不利后果，并取得其书面同意的除外。
清华大学经管学院教授李稻葵说，在个人信用信息征集过程中，当个人权益受到侵害时，许多人毫不知情。我国现在尚无专门的隐私权保护法，对于哪些数据涉及隐私权需要保护，缺乏明确的法律界定。
若帮到请采纳，谢谢

⑦ 征信数据和信用数据的区别与联系

1、确实有不同之处，央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互联网金内融发展起来容的
2、央行征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等维度区分
3、央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等
4、大数据征信特点：数据主要来自互联网各大平台，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信数据，资质再好一点的企业可以申请接入央行征信，权威性不如央行征信，但随着互联网金融的发展会越来越重要，数据完整性各大数据征信平台不同，主要用于互联网金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信数据风险会很大。
5、展望未来：随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的完整性，那违法犯罪基本就真的大大减少了，信用真的就是钱！

⑧ 怎么查询大数据征信的情况

想要在网抄上查询自己的征信报告比较简袭单。目前，我国的征信分为两种。一种为央行征信，另一种为央行牵头开展的百行征信。

查询央行征信需要本人携带身份证件前往当地的央行网点，自助打印简版的个人征信报告。

想要在网上查询的话，就是查询央行的百行征信了，查询起来非常简单，且报告内容也会非常丰富。只需要打开微信，搜索：七九数据。点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征信数据。

该数据源自全国的网贷平台和银联中心，用户可以查询自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标数据，查询到自己的个人信用情况，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信额度预估等重要数据信息等。

相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像七九数据、芝麻信用分等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。

目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享。

无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。
保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。

⑨ 哪些情况被纳入个人征信系统

一、纳入个人征信系统的行为有：

1、信用卡连续三次（或两年内累计六次）逾期还款。

2、房贷月供累计2至3个月逾期或不还款。

3、车贷月供累计2至3个月逾期或不还款。

4、贷款利率上调，仍按原金额支付“月供”，产生欠息逾期。

5、“睡眠信用卡”激活后不使用也会产生年费，若不缴纳就会产生负面的信用记录。

6、信用卡透支消费、按揭贷款没有及时按期还款。

7、为第三方提供担保时，第三方没有按时偿还贷款。

8、个人信用卡出现套现的行为。

9、助学贷款拖欠不还款。

10、手机扣费与银行卡扣费挂钩，在手机停用后没有办理相关手续，因欠月租费而形成逾期。

11、被别人冒用身份证或身份证复印件产生信用卡欠费记录。

二、征信不良记录无法删除

按照《征信业管理条例》第十六条规定，征信机构对个人不良信息的保存期限，自不良行为或者事件终止之日起为5年，超过5年的，应当予以删除。

这里指的5年起点是自不良行为或者事件终止之日起，而不是从不良行为发生之日起。也就是说，你有笔贷款出现逾期，只有等归还了欠款，再过5年才能删除，而不是从逾期开始满5年就可以自动消除。

(9)征信数据所有权扩展阅读

当个人信用报告中的信息有误时，有两条处理途径：即携带有效身份证件的原件、复印件和个人信用报告，到所在地中国人民银行分支机构提交异议申请；或者直接联系办理银行业务的银行。

中国人民银行征信中心和办理业务的银行将会在接收您异议申请后，立即进行核查，更正错误信息，并会在20日内予以回复。

另一方面，鉴于当前网络通讯和金融业务发展迅速，可通过支付宝、微信、手机银行、网银等多种途径在异地进行还款。同时，还要提醒大家保存好个人信用报告，防止信息泄露，或被其他机构或个人不合理使用。

⑩ 大数据征信的数据来源和方法是什么

大数据征信自的数据的来源是信息的挖掘和数据集合。

大数据与传统征信的区别从本质上来看，大数据征信就是将大数据技术应用到征信活动中，大数据征信，简单地说就是运用这些海量数据集合，经挖掘分析后用于证明一个人或企业的信用状况。

1、在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

2、传统得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。

3、数据库系统形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本低，速度快，直接带来的好处就是征信服务的费用降低，且服务量很大。而且，数据库形成后，征信机构的运行成本更多的是来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。