1)你身边有失信人，一定要做好同失信人的数据隔离，在数据上远离这类高风险人群。

例如：一个客户咨询我，名下除了房贷没有任何信贷，但是申请信用卡申请一个拒一个，不知道是什么原因。当时我看了他征信没有问题，我觉得大概率上是大数据的问题。我问他你单位的同事或者是通讯录里的朋友，有没有高负债，甚至有还不上款的人，他说有一个关系很要好的朋友欠了一些钱。申请表的紧急联系人填的就是这个朋友。我说你现在给他打电话，你问这个朋友的负债状况。果不其然，电话打过去之后才知道这个朋友已经是失信人了，做公司欠了几百万，还不上被执行了。这就是大数据对于一个人的影响。有时候不是你的问题，但是你被不良数据关联了。对于信贷来说，征信数据只是其中的一个方面。越是大银行对征信数据的采集深度越浅，因为它有自己的一套成熟的风控系统，而这套风控系统就是大数据沉淀而来的。

2)经常逾期的人、高负债的人等等。这些呢？同样会给你带来影响

例如：夫妻之间的数据串联。如果夫妻之间有一方负债过高或者是其他方面问题，这都会直接影响到另一方的。现在审批，特别是同一银行的数据关联，假设你有光大信用卡，但是由于长期空卡或者高负债，或者经常逾期，或者经常最低还款等等。这个时候如果你的另一半不做好数据隔离，直接去申请光大卡，大概率会被拒。即便可以下卡，额度也很低，且后续的提额难度要大很多。

3)征信包括哪些方面呢？

A :  逾期 ；    B : 贷款和信用卡负债 ；   C : 信用卡分期 ；  D : 白户 ；   E : 查询次数 ；  F : 大数据乱；

总之：信贷，包含信用卡以及信用卡后续的使用上，大数据的风险问题，我们都要注意防范而失而远离失信人。最重要的一步是隔离这类人群的联系方式。在你的通讯录里，不知根知底的人，联系方式，不要存高负债的人联系方式，也不要存在信贷申请上不要关联到任何自己不了解人的联系方式。很多人工作生活两个手机，这是很好的一个办法，虽然麻烦了点，但是很多事儿办起来省心很多。

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诺伊金融李经理（18710059610）客户日常遇到的问题汇总