人说世上有三种男人不能惹：浪子、已婚男人、文艺中年。

　　这其中尤以已婚男人数量最大，危害性最广，姑娘们万不可相信已婚男人的甜言蜜语。但是，平安集团旗下前海征信的金融大数据告诉我们，已婚人士会更加珍惜自己的信用记录。

　　这份随机抽取的50万金融贷款客户数据中有一小部分为不良客户。数据分析显示：婚姻、学历、收入状况反映了客户群体对自己个人信用记录的珍惜程度。

　　先拿婚姻状况来说，数据显示不良客户中未婚者占比明显高于已婚者，如下图，另一些不在其中的客户为婚姻状况不明。

　　分析下来，原因可能是，已婚人士生活稳定，对购房置业、子女教育和父母养老都有诸多预先安排，这其中很可能会涉及银行贷款，因而他们更加珍视自己的个人信用记录。

　　再来说学历，数据分析如下图所示，不良客户中的76.70%仅仅拥有高中及以下学历。

　　这可能有几个原因，比如，高学历的客户更能理解复杂的信用卡等的使用规则，有能力使用网上银行及时还款，珍视自己的个人信用。

　　通过相关金融数据和互联网行为大数据模型预测客户的抗风险能力，还推测出，收入情况也对不良率有显著影响，收入金额越高，不良可能性越低。

　　不同年龄和地域的人，对自己信用的珍惜程度也不同。而发生多次借贷行为的客户，信贷逾期风险是普通客户的3~4 倍。

　　据中国企业联合会数据显示，中国市场每年因为诚信缺失造成的经济损失约为5,000多亿元。征信行业的成熟发展，不仅能够促进经济的健康繁荣，还有利于维护良好的社会秩序，促进构建社会信用体系建设。

　　说到这里，你感受到大数据对于个人信用评价的威力了吗？

　　在大数据源中，强变量是指信贷、信用卡、外汇、民间借贷等金融交易数据，往往掌握在传统金融机构手中；中变量是商品生产、销售、流通、消费等环节的交易数据，主要来自各类电商平台；弱变量则是社交、游戏等数据，大多源于互联网平台。

　　由此可见，金融属性的数据是最强相关的数据，而这类数据往往在传统金融机构手中。大多数征信机构能够获取的，是社交记录、个人消费记录等相对弱相关的数据，但却难以获取最为重要的金融数据，导致有效数据比较有限。

　　我们以前海征信的大数据征信产品为例，看看大数据征信产品在实际风控中能发挥多少作用。

　　“好信度”是前海征信的核心产品，是基于大量金融数据、互联网行为等信息来刻画客户身份、履约能力等七个不同维度，从而获得的综合信用得分，分数范围从300到850，分数越高表示信用越好。

如下图：

　　通过分析50万金融贷款客户数据，发现随着好信度分的升高，不良比例呈现下降趋势。好信度分数较差（550以下），不良率达65%以上；而好信度分数很好（700分以上），不良率在7%以下。

　　考虑到个人信用状况将终身影响人的经济生活，所以在此提醒大家，在保护个人信息安全的同时，要养成良好的信用习惯，避免由于信用卡还款逾期、欠税、使用不良中介还款或不良对外担保等常见违约情况，而产生不良信用记录。

　　大数据还能做更多的事情，是一座巨大的金矿，仍等待更多的数据侠发掘，解读。