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现在大数据征信主要还是应用于互联网金融行业，场景包括三个方面：欺诈识别，信用风险，贷后管理，欺诈识别，即要不要借给你钱，这就需要识别哪些是故意欺诈用户，大数据征信的做法是会建立自己的黑名单系统，一般恶意欺诈用户不会用真实身份，通过对身份的核实，可以过滤到一大部分用户。

信用风险，即要借给你多少钱。这就要评估用户的信用程度，大数据征信是通过挖掘用户行为数据来进行信用打分，其中信用分数越高表示信用越好，则可借给的金额就越高。

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贷后管理，即不还钱怎么办,这就要监控用户的行为波动，是否有异常行为，如突然失联，号码更换等,大数据征信是通过定期评估用户的行为是否正常，如有异常将会及时联系；如果失联，将通过用户的交往圈和是否办理新号码等信息，能够重新定位到失联用户。

相比央行的个人征信报告，信先知个人大数据信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。