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从传统信用污点的产生看大数据征信的新维度

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  相信很多办过信用卡,或者和银行打过交道的童鞋都知道,到中国人民银行征信中心那里可以查询自己的征信报告。并且,这个报告很重要,是很多银行看重的重要个人信用依据。而且,无论是买房子,还是买车,贷款信用报告上一旦有污点,就会很麻烦。

  先不说房

子车子能不能买到,钱能不能借到都很难说。更有甚者,很多童鞋从来就不关心自己的信用记录和信用报告,以至于逾期和污点是怎么产生的,都不知道的。

  临时抱佛脚,肯定不可取。所以啊,今天就先跟大家普及一下,你的哪些行为可能会在银行那里留下信用污点。

  

  概括起来,无非有以下几种情况:

  1.贷:就是你的各种贷款,你的各种欠银行应还没有还的债务。比如房贷、车贷、助学贷款,具体说来,就是房贷月供累计2至3个月逾期或不还款。车贷月供累计2至3个月逾期或不还款。当然了,还有一种你疏忽大意的情况,贷款利率上调,仍按原金额支付“月供”,产生欠息逾期。助学贷款,大学毕业后,忘记还了。反正是欠了钱超期了,就会有污点。

  2.卡:最直接的就是信用卡了。信用卡连续三次、累计六次逾期还款个人信用卡出现套现的行为。信用卡透支消费、按揭贷款没有及时按期还款。“睡眠信用卡”不激活还是会产生年费,若不缴纳就会产生负面的信用记录

  3.费:水电燃气,电话宽带手机等欠款费用。如果手机实名的卡不用了,记得要注销掉,不然月租产生的费用,也算你的。

  4.坑:就是被别人给坑了,身份证被别人盗用产生的欠款,再比如给别人担保,别人没还款。法院关于经济纠纷的判决等坑,也都会在银行造成信用污点。

  上述几种情况,容易导致借款个人征信的不良记录,一旦情况严重,你就有了污点,上了信用黑名单。

  那有的童鞋又要问了,我不向银行借款,不办信用卡,总可以了吧。那银行就追踪不到我的信用记录了。

  这确实是很多人所面临的情况,据相关统计,中国13亿人口中,有信用记录的也就5亿,近乎8亿的是信用白户。所以,随着互联网技术的普及,大数据征信也应运而生。相对比传统的征信,互联网征信更看重的是用户行为数据以及在互联网上留下的痕迹。

  比如众所周知的芝麻信用,芝麻分数基本的计算模型,系综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息,没有任何一个单项信息能够直接或完全决定个人的芝麻分。也就是说,芝麻信用征信的维度更加的广泛,传统的信用历史只是分数衡量中的一小部分。

  而另外一个巨头,腾讯采用的则是百分制的方式,在信用报告上,将以打星的方式呈现客户的信用情况。甚至,用户还可以看到本人征信等级在所有用户中的排名。

  那么腾讯的征信数据又来源于哪里呢?腾讯的征信来源除了来自腾讯生态圈中的内部数据外,还引入了外部数据。其中包括央行、社会经济数据如机票交易、教育机构、其他信息公司数据等参考标准。

  所以,对比完以上,大家可以看到传统的征信更侧重于和银行的关系,更多的强调和银行的借贷关系。而互联网征信,则将外延放大,不仅仅包含借贷关系,还包括了各种消费行为,社交行为,网络痕迹等。应该说,覆盖的人群更广,采用的数据更多,评价的更加综合全面。

  信用在未来即是一个人和一个企业的经济信用证,也是一种无形的财富。无论是传统征信也好,大数据征信也好,大家一定要注意维护自己的信用。有信用,四通八达,无信用,寸步难行。

  注:原作者/卫风常吹

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