信贷征信如何处理及对个人征信的影响

了解信贷征信，包括欠款数额不同、逾期时间长短的协商、催收、还款经验分享。掌握逾期后的阶段、催收方式等相关信息，帮助解决信贷征信问题。

利(一）拓宽了信用评级的技术渠道，有助于实现精准评级首先互联网征信在技术手段上是对传统征信模式的一种发展，互联网征信基于大数据和互联网技术的快速发展，拓宽了传统信用评级的技术渠道。

传统信用评级大多基于一定的数学模型，在考察个人或者企业违约率与其他观测变量相关性的基础上，根据历史数据确定违约率和信用等级之间的关系，最后通过考察被评级人给出大致能够代表被评级人违约率的信用评级。

( 二）丰富了信用评级的数据来源，有助于评级更加真实传统的评级除了技术手段上的限制外还有一定的局限性，一是必须根据历史数据来预测未来数据，但是根据历史数据来预测未来数据存在不确定性。

二是只能够依靠个人或者企业的财务数据进行分析，在对个人或者企业进行评级刻画时维度比较单一，不能得到综合全面的立体式评级，而且在很多情况下财务数据造假的可能性较大，又缺乏其他数据进行交叉验证，使得评级的可靠性降低。

互联网评级则可以在很大程度上避免上述缺点，之一，互联网征信所涵盖的数据范围更大，进一步丰富了评级所使用到的数据，不仅包括财务数据、支付数据、交易数据等传统金融机构内部数据，还包括社交数据、购买记录、评价记录等非金融机构的外部数据，这样有助于更加全面和精准地对个人进行刻画。

第二，互联网征信所使用的数据频率更高，互联网征信的数据采集频率是实时的，记录着个人发生的每一笔交易或者每一次社交内容，因此互联网征信有可能进行评级的实时调整。

互联网征信的背后是海量的交易数据，可以不断实现数据间的交叉验证，以提升评级结果的真实性。

(三）丰富了信用评级的经营主体，有助于强化市场竞争根据央行最新的《通知》，意味着央行准入了八家公司的个人征信业务，为这八家征信公司合法开展个人信用评级工作奠定了法律基础，也使得个人信用评级的发展有了坚实的法律保证。

弊(一）数据质量有待提高互联网征信的基石在于拥有海量数据，并且能够通过海量数据筛选出合适的数据，但是互联网公司所掌握的数据质量还存在显著的缺陷。

其一，互联网企业不能采集个人的敏感信息，在法律上存在禁区，例如个人的支付记录、存款情况，而这部分敏感信息是构成个人征信结果的重要因素。

其二，互联网企业的数据积累太短，其导致的结果就是数据的宽度较长，但是深度不够，任何模型都需要在一定的时问长度上不断进行验证和试错，就互联网征信来说，所积累的时间长度甚至连进行验证的长度都达不到要求，因此互联网企业的征信结果可能缺乏说服力。

(二)互联网征信模型的可靠性有待检验在解决好了数据问题的基础上，互联网征信仍需解决好模型的可靠性问题，模型的可靠性来源于两个方面。

首先，如何确定合理的模型;其次，确定了合理的模型后如何让征信的主体和征信结果的使用者接受。

从之一个方面来说，确定合理的模型本身就十分复杂，模型是否成功取决于三个方面的因素:模型设计、数据配套和应用场景。

得益于大数据技术和云计算技术，互联网征信的模型在设计上越来越复杂，模型越复杂在理论上越能够真实地反映征信情况，但是模型越复杂对数据的质量要求也越高，互联网企业应该防止模型设计和数据不配套之间的问题。

此外，还有可能存在模型设计与应用场景之间的匹配性问题，针对不同应用场景并非模型越复杂越好，需要针对应用场景不断伏化模型设计。

“利”方面，互联网征信促进了数据来源的多样化，随着中国互联网的发展，单从互联网企业的核心业务当中就能够提取数量可观且丰富的互联网征信数据，比如阿里巴巴公司的“芝麻信用分”。

这些互联网企业提供的数据能对客户的本质行为进行分析，并预测客户未来消费走向，有利于及时掌握客户的需求，扩展业务的需求。

其次，互联网这个平台明显可以增加征信的范围，中国互联网征信系统约有八亿人，其中约有四分之一的人拥有信用记录，将近五亿人缺乏银行信贷记录，那么这些人有很大部分可以成为金融部门的客户，可以对其进行业务拓展。

最后一个利处就是互联网征信能很好的约束个人失信行为。

互联网征信“弊”的一方面：
首先就是互联网征信缺少合理使用征信数据的监督，毕竟中国的互联网发展程度并不成熟，一些关乎个人隐私方面的法律措施还不够健全。

很容易造成个人隐私的泄露。

其次，互联网征信缺少统一的数据标准，不同的企业和机构没有一个具体统一的采集和分析数据的标准，容易造成数据混乱。