首先需要明确的一点就是，大数据征信不是虽想做就能够做得了的。通过大数据进行信用评估的一个基本前提就是可获取的数据量。那么，我们的数据留存最多的地方就是互联网，互联网上所留存的数据也能够最大限度的反应一个人的真实情况。那么，未来做大数据征信的一定是一家强势的互联网公司才能够真正的做好。我们可以看到阿里已经推出了芝麻信用，通过芝麻信用评分，支付宝用户就可以享受一些信用服务。芝麻信用的评估模式更多的是建立在用户的交易行为、资金往来情况等进行评估的，因为阿里的优势就是在电商和支付等渠道上，这也是他能获取的优势资源。但是单纯的依靠阿里所获取的数据就进行信用评估是否显得数据过于单一？所以，未来的大数据征信一定是多渠道数据（社交数据、银行数据、个人交易数据等）进行综合评估。阿里可以更多获取你的个人的交易数据、腾讯能够提供你的社交数据、银行能够最真实的反应你的资产情况。综合这些数据才能够提供最有价值的信用数据。但是，未来的难点就是信用数据的整合。腾讯会把自己的数据和阿里共享么？传统银行的数据又怎么获取？所以要实现真正的大数据信用评估的路还很长。
您好，互联网大数据的信用体系个人综合评分是每个人的借贷行为、履约情况、消费情况、以及手机运营商情况来综合评估的。
至于社保，公积金、学历、银行流水贷款信用这几项数据，相对来说银行流水比较看重一些。
大数据信用报告包含以下信息：
1、近六个月话费和通话次数。能够反映出通话的稳定性，一定程度上能够影响到贷款机构的评价。
2、近六个月里与贷款机构、信用卡机构、催收公司的累计通话次数。通话次数越多，就越容易对用户的评分造成负面影响。
3、通话活跃分析。用户的通讯录状况会影响到贷款机构的评估，提查查的大数据报告运用柱状图，显示通话的活跃天数和活跃地区，以此反映出用户的通讯录是否符合社交习惯，以及是否具有稳定性。
4、联系人深度分析。这个版块展示了用户与其联系人的通话次数、时长、主叫次数和被叫次数。
5、通话风险状况。该板块展示用户与110、120、贷款平台、信用卡中心、催收公司、中介部门、法院等部门近半年的通话次数和通话时长，以及欠费风险度、亲情网风险度、号码沉默度。
6、多头借贷情况。提供比较具象的手机借款调用平台数和身份证借款调用平台数，借款平台类型，如房地产金融、一般消费分期平台、银行个人业务、P2P网贷、大型消费金融公司、第三方支付等。
7、逾期行为详情。包括近期逾期平台数、逾期订单数、逾期金额、逾期时长等数据。
8、负债情况详情。负债平台数、负债订单数、负债订单已还金额、近半年负债情况一览表等数据。
9、联系人存疑信息。用户主动联系人数、主动联系黑号数、主动联系人中曾为申请人的人数、被动联系的黑号数等信息。
10、申请行为检测。3个月内身份证是否关联其它手机号，以及3个月内，申请信息是否关联多个身份证。
11、风险信息检测。这一项内容主要包括：手机号是否命中虚假号码库、身份证归属地是否有高风险、身份证是否命中犯罪通缉名单、身份证是否命中法院执行名单、身份证对应人是否存在助学贷款欠费历史、身份证是否命中信贷逾期名单、申请人信息是否命中风险关注名单等。
12、失信情况。该板块主要提供的是一些法院判决信息。
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即可查看到我们的网贷数据报告，网贷申请记录，网黑指数分以及命中风险提示等重要数据信息。
与2000多家网贷平台合作，查询出的数据相对来说全面且精准。
用户可以凭借综合信用分来判断自身是否为网贷黑名单用户。
综合信用分标准为：0-100分，分数越低，信用越好。
而命中风险提示则可以更好的找到自身的不足，提升网贷的审核通过率。
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