網12月17日訊，你以為每個月到期還上信用卡就高枕無憂了？通過大數據，你的一舉一動都可能成為判斷你信用的依據。

“那些主要搜索攝影或爬山的人更愿意借入無抵押小額貸款，而且是他們的首次借債，而那些搜索汽車或潛水信息的人卻不然。”

在這些大數據的細枝末節(jié)中，某一個細節(jié)就可能令你喪失貸款機會，比如你經常搜索“彩票”。

有一個結論很有意思，搜索過“信用卡如何套現”、“信用卡惡意透支判斷標準”、“貸款逾期”、“信用卡套現方法”和“醫(yī)?？ㄌ赚F”這五組詞，是違約風險最高的。

再比如，有些公司會關注申請人的郵政編碼和手機號碼變更情況，關聯的信用卡張數是否變化，最近3個月、6個月的信用卡消費總額、交易類別與交易次數是否出現異常等。這些變量構成了互聯網金融公司決策的重要依據。

還有一些更有意思的結論：

出借人最關注的奢侈品品牌是CHANEL，而借款人最關注的是DIOR；出借人最關注的商品是三星和蘋果手機，而借款人最關注的是服裝鞋帽和華為手機；互聯網金融人群有15%的人瀏覽過房地產網站，而且關注的樓盤價格區(qū)間集中在2萬元以下，占比超過50%；最受互聯網金融人群關注的投資類產品是股票，最受關注的貸款類產品是銀行信貸，互聯網金融人群與股票人群重合度最高；互聯網金融人群的平均瀏覽時長近半小時，訪問者對借出的關注明顯高于借入。3大數據如何進行風控

大數據代表未來的風控方式，可以覆蓋到更多的人群。

比如根據央行數據，央行征信系統(tǒng)中共有8.4億人，但其中有實際征信記錄的只有3.2億人。也就是說，全國13億多人口，有5億人在征信系統(tǒng)中只是一個身份證號碼，還有5億人完全不在系統(tǒng)內。

中國網民總數為6.68億。因此，有相當一部分人群在互聯網上留下了大量信息，卻并未在央行有征信記錄。

但是利用大數據，還是可以獲取你的信息，這些內容包括：基于定位的地理位置信息，基于電商平臺的網購行為信息，基于微信、微博的社交信息，基于支付寶等第三方支付平臺的支付信息等。

所以，你必須知道你該搜些什么了。

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