银行大数据系统通过整合多源数据，对客户进行全方位评估，主要包含以下几类信息：

一、基础信用信息

征信报告

包含央行征信报告中的逾期记录、负债情况、信用卡数量等，用于评估信用资质和还款能力。

非银机构数据

涵盖其他银行信用卡使用情况（如套现、逾期记录）、互联网消费金融、网贷等非传统信贷行为。

二、交易与行为数据

银行流水与收入证明

分析账户交易记录、资金流向，评估收入稳定性及还款意愿。

消费习惯与偏好

通过消费记录挖掘消费模式，辅助判断消费能力和风险。

资金流向与账户活动

监测大额交易、频繁转账等行为，防范洗钱或欺诈风险。

三、社交与法律风险

社交网络分析

通过分析联系人信息，判断是否与老赖、征信黑名单人士有关联。

司法与信用记录

包含法院执行记录、诉讼案件等，评估法律风险及还款可靠性。

四、其他辅助信息

设备与行为特征

如手机实名注册状态、在线行为习惯、贷款申请频率等。

公共信息关联

涉及交通违章、社保缴纳等公共记录的补充分析。

五、综合评估应用

银行通过大数据模型，将上述信息整合为信用评分（如ABCDE等级），并据此制定信贷审批策略。例如：

提额概率：

基于消费行为和还款记录预测未来信用额度调整可能性；

欺诈检测：实时监控异常交易模式，识别潜在欺诈行为；

个性化服务：根据消费偏好推荐金融产品。

注意：银行严格遵循数据隐私法规，仅共享经授权信息，并用于合法合规的信贷管理。若需查询自身征信，可通过央行征信中心（http://www.pbccrc.org.cn/）查询。