为什么自己征信那么好却老是贷不到款呢？

随着新版央行征信的推出，个人的信用信息已经越来越完善。以往的征信内容基本只覆盖传统借贷维度的数据，比如信用卡、贷款等的额度和还款及逾期情况;而新版的征信还包含了个人的学历、婚姻、资产等各种维度的数据，为什么数据维度越来越多呢?因为传统的征信内容已经不能满足越来越庞大的金融需求，以往能在银行或一些非银渠道借到钱的人基本都是“信用优质”客户，或是有好工作、或是有好资产。而现在随着群体的不断下沉，越来越多的“信用次级”用户的金融需求开始爆发，那么这部分群体以传统征信来度量个人的信用状况时适用性已经在逐渐减弱，新的征信方式呼之欲出!

不知大家有没有发现，现在在银行或部分非银金融机构贷款时，明明自己的征信很好，没有逾期都是按时还款可最后还是被拒了!而结果只有一句话“信用评分不足”，许多人就纳闷了，这是怎么回事呢?其实这是银行的第二套信用机制发挥了作用—–大数据风控。

什么叫做大数据风控呢?为了弥补传统征信的不足，许多金融机构已经开始拓宽数据来源，利用更多维度的一些弱数据来补充个人的信用画像。例如：社交风险系数、消费能力指数、共债档案、是否命中借贷黑名单、交通违章记录、常驻地址是否稳定、是否涉及公安不良等等。利用这些数据可以预测个人的过去及未来的信用状况、还款能力以及还款意愿，是否涉及欺诈等，是对传统征信未能覆盖的范围较为有效的补充。为什么会利用这些弱数据呢?下面详细说明一下!

社交风险系数：从个人的运营商记录查看社交风险，比如经常联系人中涉及黑名单的人数、联系频率和占比;是否经常和金融类公司联系等数据都可以作为判断一个人目前信用状况的依据。

消费能力指数：主要是通过电商的消费数据判断一个人的消费能力以及是否涉及超前消费、过度消费、透支消费!如果银行判断你有可能为过度消费的话那基本也就不太可能会贷款给你了。

公债档案：主要是评判借款人是否涉及在多平台或多渠道进行过借款，是否涉及借新还旧等行为。

借贷黑名单：查看借款人是否命中银行或非银金融机构黑名单，一般来说只要命中了黑名单正规渠道就基本与你无缘了!

交通违章记录：查看借款人的交通违章记录评判借款人的个人性格及还款意愿。

常驻地址稳定与否主要是判断借款人的居住地是否稳定，有没有经常换居住地或换工作的行为发生

公安不良：查看借款人是否涉及公安不良(涉黄、涉毒、涉赌)，一般只要涉及到公安不良那想要贷款就基本不可能了。

以上是一些大数据信用当中比较典型的数据例子，其他也还有很多维度的数据会加入到金融机构的信用模型当中。所以现在大概知道自己为什么在征信没问题的情况下却贷不到款的原因了吧!也许是你的社交关系风险系数较高、也许银行认为你可能过度消费了、或者申请借款的机构过多、或者手机号码命中了黑名单。这些情况都有可能成为金融机构拒绝给你贷款的理由!如果你遇到了这种，极有可能是自己的大数据信用出了问题，可以关注“哆啦数据”找找原因，及时为自己的信用加分!