互联网金融行业如今发展的如火如荼，赚钱效应应让那些有想法有有钱的人蜂拥而至，义无反顾投身互金，可是，清者自清，浊者自浊，希望一夜之间改变命运，总有点不靠谱。就好像绝大多数人，一辈子都在重复着做着同样的工作，最典型的例子就是买彩票。以上观点并不否定创业、迎接挑战与买彩票有巨大的差别，今天永信大数据分析不跟大家评价互金，也不评价彩票，而是跟大家讨论一下大数据信用。
大数据信用到底是个什么鬼？其实就是依靠大数据分析得到的信用报告。拿例子说话，你在淘宝或者京东上买了个宝贝，他们就会在后台记录并分析你的购买习惯、消费能力、宝贝分类，于是花呗、借呗、白条、一些分期等信贷产品就有了审批的依据，这还没完，他们继续对你分析，不是分析，简直就是解剖，赤裸裸地在那里供他们解剖：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为之波动异常……这些都是很好的评价方法，这些数据汇总分析会让你大吃一惊，效果可能要比人行征信更准确、更客观。大数据信用还会把多家参与的借贷平台数据上传共享，根据借贷的履约情况对信息主体的风险进行评估，不过，大数据信用一般不会以人工操作的方式进行评估，而是高度利用机器和系统数据。
人行征信逾期严重的会被列入黑名单，大数据信用逾期严重会被列入网黑；黑名单和网黑同样对信息主体有严重的影响。对人行征信的分析不仅要考虑借款的时间和金额、逾期的时间和金额、担保的金额和期间、贷款履约情况等，还会分析贷款申请情况，信用查询情况等。同样地，大数据信用也会考虑这些因素，你在多家网贷平台申请贷款，不管申请成功与否，大数据信用都会记录每一笔，最后给报告阅读者综合的建议，表示客户的风险水平。
大数据信用不仅广泛运用于信用评估，还在身份识别、反欺诈等多方面满足信用使用者的需求，甚至能够反映信息主体的行为习惯、消费偏好、社会关系甚至社会地位，更加全面地评估信息主体的信用风险。大数据信用不同于人行征信那样严格的管理和高度的权威，所以，解剖的结果，泄露个人信息也就在所难免了。
