刚买房，马上就有装修公司来电话；
刚买车，保险公司电话就来了；
刚办信用卡，就有办贷款电话纷纷而来；
大数据是通过全方位用户行为分析而来，
而贷款大数据只是其中的冰山一角。”
水能载舟亦能覆舟；如果运用维护得当，贷款大数据会让大家轻轻松松拿到几十万甚至近百万的资金；反之不加保护可能会在某个时刻带来毁灭性灾难。
1、什么是贷款大数据
依据小程序有客问单介绍：贷款大数据就是依靠多维度用户行为分析得到的一份信用体系报告。
咱们通俗的解释一下：比如你在某宝或某东等商城上买了个宝贝，他们的后台系统会记录并分析你的消费能力、购物习惯、宝贝分类，这也是借呗、花呗、白条等信贷分期产品审批的部分依据；仅仅如此还不够，他们还有更精准的分析，例如：你买个宝贝是到期让系统自动付款还是收到货后主动提前付款、你对宝贝的评价是跟大多数顾客一样客观还是经常投诉卖家、你买的是高档商品还是劣质低价的地摊货、你是定期规律性地网购还是偶尔几次……这些数据汇总分析得到的多维度贷款大数据体系效果可能要比人行征信更准确、更客观。
如果某宝或某东购物记录分析你买的永远是地摊货，大数据会分析得出，你的收入来源欠佳；
如果你的社保一直断断续续，大数据会分析你的收入来源不稳定；
（有人可能要说自己年薪百万，就是愿意买这些地摊货不行吗？就是愿意社保爱交不交不行吗？
哈哈，答案当然是可以，你任性你自由，不过大数据分析的结论不是单个层面的，而是很多维度综合而定；如果你年薪百万又能巧妙的撞上所有负面维度，小编觉得你简直就是天才）
2、为什么要查询大数据？
很多人反应说自己没有逾期，征信也很好，但就是办理贷款的时候没法下款；原因可能有很多，但总的来说分两块：
一是产品选择以及操作方法和技术；
二是贷款金融机构之间数据互联互通。
第一点就不多于赘述，在类似信诺有财这样的公众号里都有详细教程；第二点才是最重要的：用户在不同贷款公司申请次数多了，负债高，预留的手机号码、地址、工作单位、电话、邮箱、联系人不一样、申请频率及周期有出入等等，都会被信贷大数据系统收录信息。当你再去另外一家数据互联的公司申请贷款的时候，对方公司只要查询看到你的大数据就知道风险大小，是否建议放款了；、、
例如你频繁申请贷款，但大都被拒绝，接下来大数据分析会表示该用户风险等级很高，当你再次申请别的贷款，会直接被拒；
又或者比如你频发的申请贷款，但很多都下款了，接下来大数据会分析表示该用户负债高，还款违约可能性加大，不建议放款；因此你接下来的申请被拒概率越来越大。
3、贷款大数据由何而来
信贷大数据的来源包含但不限于银行、保险、互联网理财、消费金融、小贷公司、汽车金融、P2P、融资租赁、电商O2O、游戏娱乐、第三方支付、社交交友、公安部、司法、水电、pos流水、银联信息、运营商信息、海关信息、税务信息、社保、公积金、其他借贷债务关系、人行征信、飞行信息、网站的cookie、穿戴设备、智能家居 网络公开爬取、平台及客户的数据交换、学历学籍、个人授权等多行业多维度海量的数据信息。
4、贷款大数据的作用
最重要的是防范风控与反欺诈，避免金融公司对用户的信息不对称以及信息不及时导致的贷后还款风险；
我们普通人要做的就是了解到运作规律和法则，竭尽所能的运营好自己的贷款大数据，使之符合金融贷款公司的喜好，成为对方眼中的优质客户，从而可以轻松拿到资金，为以后不时之需做好铺垫。
