『壹』 怎麼查詢大數據徵信的情況
想要在網上查詢自己的徵信報告比較簡單。目前，我國的徵信分為兩種。一種為央行徵信，另一種為央行牽頭開展的百行徵信。
查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。
想要在網上查詢的話，就是查詢央行的百行徵信了，查詢起來非常簡單，且報告內容也會非常豐富。只需要打開微信，搜索：七九數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行徵信數據。
該數據源自全國的網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標數據，查詢到自己的個人信用情況，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信額度預估等重要數據信息等。
相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像七九數據、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享。
無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。
保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。
『貳』 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控
金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。
『叄』 金融機構有哪些信息化，大數據需求
數據大集中
數據大集中是一個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。
數據倉庫
數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：一個是監管報表，另一個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麼樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、徵信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麼用嘗試二字，因為我還是持一個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智慧技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我一直堅信一個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是你沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是一個趨勢，是一個沒有辦法去改變、沒有餘地可討論的趨勢。
『肆』 財富管理公司如何通過大數據管理客戶
隨著金融科技的發展，很多財富管理機構實現管理高效低價的客戶管理。金匯金融推出的金智雲就是其中一個案例，通過切入財富管理業務的各個環節，提供應用工具幫助實現大 數 據應用。
『伍』 線下的金融公司貸款看網路大數據嗎徵信上有逾期，還能貸款嗎
正規利息低的看，也有不看的，就是額度少，分期也少
『陸』 請問：金融行業在大數據這塊做的好的公司
星 橋 數 據 就 很 好 ， 這 加 公 司 是 一 家 融 合 了 大 數 據 和 金 融 行 業 的 創 新 公 司 ， 公 司 目 前 有 壹 貳 信 用 大 數 據 風 控 系 統 等 若 干 個 創 新 產 品 ， 這 些 產 品 在 緊 抓 客 戶 痛 點 的 同 時 ， 為 客 戶 實 現 數 據 分 析 、 預 測 、 征 信 查 詢 、 信 用 評 估 、 風 險 評 估 、 專 業 化 匹 配 等 大 數 據 金 融 一 體 化 服 務 。
『柒』 求專業人士解達：銀監局對金融機構開展常規檢查，是否有權查詢金融機構的客戶賬戶信息有法律依據么
銀監局有權對金融機構的業務進行現場和非現場檢查，但他們是沒權對存款人的信息進行查詢、凍結、扣劃的。所謂的法律規定的除外是指工、檢、法、司、工商、稅務等權力部門。而不包括銀行業監督部門。
《銀監法》中，增加了兩個方面內容。
第一，在銀監會依法對銀行業金融機構進行檢查的條件下，經銀行業監督管理機構主要負責人批准，可以相關的單位和個人行使相關調查權。具體內容是：詢問與檢查事項有關的單位或者個人，要求其提供文件、材料和證明材料，對有關情況作出說明；查閱、復制與檢查事項有關的財產權登記資料；查閱、復制與檢查事項有關的單位和個人的財務會計資料及其他相關文件和資料；對可能被轉移、隱匿、毀損、偽造或者以後難以取得的文件、資料，予以先行登記保存。
第二，規定了調查相關人的配合義務和法律責任。即對不予配合的單位和個人，不構成犯罪的由公安機關治安處罰法處理，構成犯罪的依法追究刑事責任。