说到征信

你首先会联想到什么？

在一般人脑海里会很容易

也很主观的对

什么样的征信是好的

什么样的征信是坏的

先做判断

他们通常会觉得，好的征信就是你没有欠外债，或者你可以做到资产能够完全覆盖欠款，又或者银行的流水是稳定无异样的。

但是，你会发现一个奇怪的现象，有些人总会遇上一些奇怪的“神操作”让他不知所措。

比如，你在A贷款软件上有两万额度，一直以来是正常使用的。

但是如果你两次在其他贷款B或C的平台申请贷款，不论有没有获得审核通过，你的报告里都会存在着申请的记录。

在你申请的多了之后，你会发现，你的A贷款上面虽然有额度，但是无法使用，无法获得审核通过。

是不是觉得自己被监控了一样？

就像一个恐怖故事。

然而，事实比恐怖故事更“残忍”。

就像你想通过一个平台（或机构）买部车（全款的大老爷可以无视）。

只要是涉及到贷款，稍微严谨点的汽车金融公司（比如大境或者是银行）都会对购车人进行大数据征信审核，一些征信较差的客户，在这一步就已经直接被PASS了。

大数据征信？

这是个什么鬼？

它就是依靠大数据分析得到的信用报告。

比如，你在某宝或某东上买了个宝贝，他们会在后台记录并分析你的购买习惯、消费能力、宝贝分类。

于是乎，花呗、借呗、白条、某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。

不对，简直就是解剖。

是赤裸裸地在那里供他们们解剖！

你买这个宝贝，

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

还是偶尔为之的一时冲动；

……

林林总总加在一起，就能很好的评价你这个人的消费购物习惯。

最后，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。

并且，大数据征信还会把多家参与的借贷平台数据上传共享！

于是，各家平台或机构就能根据借贷的履约情况对信息主体的风险进行评估。

不过，大数据征信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；

大数据征信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，征信查询情况等。

同样地，大数据征信也会考虑这些因素，你在多家网贷平台申请贷款，不管申请成功与否，大数据征信都会记录每一笔。

最后给报告阅读者综合的建议，表示客户的风险水平。

大数据征信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征信使用者的需求，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。

大数据征信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。

说完了征信背后的监控逻辑，是不是已经脊背阵阵发凉了？

不好的征信，

不仅影响个人，对家人也能造成不小的冲击。

别忘了它都是连锁反应。

首先，配偶申请贷款会被拒，夫妻要共享负债。

逾期、到期不偿还贷款，如果是欠银行贷款的话，会影响配偶的经济活动。

即个人无法再申请贷款，配偶也无法再申请贷款。

同时，根据《中华人民共和国婚姻法》第三章“家庭关系”之第十七条规定，婚姻关系存续期间获得的财产归夫妻共同所有，与之对应，产生的债务也共同承担。

而且，法院在受理强制执行时，会依法查询贷款人名下的房产、车辆、证券和存款，所以，不可能不殃及其妻子（假设被执行人是男方）。

其次，子女不允许上重点、私立中学。

2016年9月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加快推进失信被执行人信用监督、警示和惩戒机制建设的意见》进一步明确：

限制失信被执行人及失信被执行人的法定代表人、主要负责人、实际控制人、影响债务履行的直接责任人员以其财产支付子女入学就读高收费私立学校。

最后，子女考公务员、事业单位也会受阻。

报考公务员、事业单位时会经历资格审查的过程，如果父母被列入失信被执行人名单，将无法顺利报考。

看到这里，很多人已经忍不住大骂：那岂不是完犊子了？

别着急，别着急！

通常情况下

不良征信要上升到

被执行人的层面时

影响才会被触发

不过，

爱惜羽毛，珍爱征信！

好的征信，

你值得拥有一生！