个人网贷记录征信查询系统，网贷大数据信用查询

很多朋友都是信用卡刷刷刷，网贷套套套，花呗，白条都在涨涨涨。

当然了，总有一部分人涨不上去，于是，很多朋友圈又在刷，黑户包出1000，黑户口子秒下等等。

一千块，围绕着黑户的，要么高利贷，要么小额。

但就算这样，黑户依旧乐此不疲，有的甚至几百都去撸。

小编今个来给大家聊一聊网贷大数据怎么查。

很多人做网贷，都会遇到一个问题，那就是查网络大数据。

其中比较有名的有微信的知逸大数据公众号，同盾，来查，网信专家等。

那么，大数据如何筛选客户呢？

这里有两个识别老赖的通用办法：

（1）黑名单

最简单直接的方式是建立数据库，来记录个人和企业的贷款还款信息，有不良记录的个人或企业纳入“黑名单”，将被拒绝授予信用额度或贷款。

当前，最权威的数据库当然是人行的征信中心，在办理住房贷款的时候，银行通常会要求贷款申请人提供个人征信报告，详细记录贷款记录和名下信用卡信息。

然而，征信报告并不会反映所有的贷款信息，比如蚂蚁花呗/借呗等，互联网小额贷款记录就不会出现在征信报告中。如果你觉得可以利用这一点，找各家机构贷款、随意逾期，那就太天真了。机构之间通常会共享各自的数据，进入一家机构的黑名单也就意味着你很难在其他地方贷到款了。

另外，现在有一些互联网公司正利用自己积累的运营数据提供类似“黑名单”的功能或服务。例如，腾讯手机管家支持号码举报，假设你的手机号被很多用户举报为诈骗电话，这必然会影响你的贷款成功率。

（2）风险模型

黑名单其实只对已知信息的个人或企业有效，金融机构每天都需要处理大量来自新用户的贷款申请，其中不免会有已更换手机号或冒用他人身份的老赖。这时候就该数据挖掘发挥作用了。

通常存在逾期还款的用户都会有比较共性的特征，比如年龄较小、学历较低、手机在网时间短等特征。可以利用已有逾期还款记录的用户群，建立一个逾期还款高风险人群的画像，建立基于规则或机器学习的风险模型来识别老赖和还款能力较差的申请者。

失联修复：如何用大数据找到欠债人？

针对恶意贷款逾期，最大的痛点在于如何找到欠债人。老赖通常会更换工作单位、住址和电话，很难通过常规渠道联系到欠债人。想要在欠债人老家门外蹲点守株待兔，那么只能祈祷奇迹出现了。

祈祷奇迹出现自然不靠谱。这时候大数据时代的一个强大工具——社交图谱就可以发挥作用了。

虽说老赖可以更换手机和住址，但在社交图谱中一定会留下一些蛛丝马迹，可以让人顺藤摸瓜来找到欠债人。

这里通过一个简单的图例来说明社交图谱的强大之处。

如上图所示，假设用户李小赖（化名）在苏宁金融有一笔贷款逾期，苏宁金融无法通过贷款账号对应的手机号1联系上李小赖，却可以通过李小赖登记的身份证号找到他在苏宁易购的账号和购买记录，将收货地址和收货手机号用于失联修复。另外，还可以利用运营商数据识别频繁联系的手机号作为扩展联系电话。

此外，社交图谱还可以包括设备MAC地址、IP等许多节点和关系类型。想要在社交图谱中完全隐形可是极其困难的。除非你能够影响，不然总会留下你的生活轨迹。

追债环节：如何用大数据实现高效追债？

假设我们已经知道老赖住哪、在哪上班，光靠电话提醒，可能没法获得很好的追债效果。这时候，就需要追债人出马去找老赖当面动之以情、晓之以理了。

可是，金融机构的贷款业务通常是面向全国的，很难在各地都安排专门的追债员工，而打飞的、高铁千里迢迢去要债也是划不来的。

针对这种需求，国内已经有了好几个追债平台，提供类似滴滴出行一样的服务。金融机构将债务信息（如同滴滴出行的发布行程）发布到平台，由平台基于数据分析，调度安排当地最匹配债务特点的追债公司（如同滴滴出行的快车）进行欠款追讨，这解决了金融机构找不到合适追债公司、追债公司没有足够业务的痛点。

最后，小编友情提醒一句：互联网金融时代，虽然贷款很方便，一定要理性消费，理性借贷，理性借贷。

注意按时还款，维护良好的信用记录。如果对自己的网贷数据有担心的朋友可以在微信里搜索：知逸大数据。关注该公众号以后自行查询网贷数据报告，该数据平台对接了2000多家网贷数据库，数据查询的较为准确。无论是网贷申请记录，网贷数据报告，网黑指数分，命中风险提示，逾期信息，起诉或者仲裁案件等数据都能够一一显示出来。