图灵汇官网

很多人在银行申请贷款时，常常被告知由于大数据审核未通过而无法获批，这让他们感到困惑。究竟什么是大数据？它又记录了哪些信息？

现在许多公司都声称自己是大数据公司，但实际上，它们大多数只是通过各种渠道获取了一些数据，并以此来提升自身的形象。真正的大数据则是指金融机构收集并整合你的信息，然后通过复杂的算法进行全面评估，包括你的财务状况、资产情况以及信用记录等。这种评估主要用于贷款前的风险控制，也就是我们常说的“过系统”。

市面上较为知名的大数据系统包括同盾、百融等，此外还有鹰眼、天网等。像腾讯和阿里巴巴这样的大型企业也拥有自己的大数据系统，如芝麻分、腾讯分等。事实上，很多实力雄厚的银行虽然最初可能依赖第三方的大数据系统，但最终都会发展自己的大数据系统。

那么，这些数据是从哪里来的呢？

首先，同盾、百融等大数据系统会向各类银行、贷款公司以及一些常用的日常应用（如美团、淘宝等）提供各种信息。其次，国家规定将公民的部分信息（如信贷记录、生活记录、违法记录等）上报至一个公共数据库，各大数据系统再从该数据库中提取所需信息进行分析。此外，在金融贷款领域，无论是银行还是小额贷款公司，无论是线上还是线下，申请贷款时都需要签署一份《个人信息授权书》，以便查询和上报个人贷款申请的相关信息。

银行大数据是指银行在日常运营过程中积累的大量、多样化且快速更新的数据。这些数据主要来源于以下几个方面：

1. 交易数据：包括客户的存款、取款、转账和支付等金融交易记录。
2. 客户数据：包括个人或企业的账户信息、信用历史及贷款记录等。
3. 市场数据：包括金融市场实时数据，如股票价格、汇率和利率等。
4. 交互数据：记录客户与银行网站、应用程序和客服中心的互动情况。
5. 社交数据：记录银行在社交媒体上的活动及客户反馈。
6. 设备数据：记录自动取款机（ATM）和销售点终端（POS）等设备的使用情况和状态信息。

银行大数据的特点通常包括：

• 体量大：银行处理的数据量极其庞大。
• 速度快：数据的生成和处理速度非常快。
• 多样性：数据类型丰富，既有结构化数据也有非结构化数据。
• 真实性：数据质量和准确性对银行决策至关重要。
• 价值密度低：在大量数据中，只有少部分具有高价值。

银行利用大数据技术可以实现以下目标：

• 风险管理：通过分析交易模式和历史数据来识别欺诈行为和信用风险。
• 客户服务：提供个性化的金融产品和服务，提升客户体验。
• 市场分析：预测市场趋势，为投资决策提供支持。
• 运营优化：提高内部运营效率，降低成本。
• 合规性检查：确保银行的业务符合相关法律法规。

当你去银行申请贷款时，银行会调取你的相关信息，并据此进行评分。能否通过取决于你的当前财务状况和信用记录是否符合银行的要求。其中，征信报告是一部分对外展示的信息，而另一部分则是银行内部参考的信息。因此，当银行工作人员告诉你大数据审核未通过时，实际上是因为你的财务状况和信用记录未能达到银行设定的标准，导致银行认为存在较高的风险，从而拒绝了你的贷款申请。