很多人养信用有个误区：觉得只要央行征信没逾期，自己的信用就没问题。

可真到申请信贷、开通授信的时候，还是总被“综合评分不足”拒之门外。折腾半天才发现，是大数据信用分太低拖了后腿。

更冤的是，很多扣分的操作你天天在做，自己却完全没意识到。

大数据信用分

一、怎么查自己的大数据信用分不出错？

1、通过银行或某些支付工具查询。像一些银行的App、常用的支付软件里，也有信用相关的服务。虽然它们不一定直接给你一个“大数据分”，但会从使用习惯、账户稳定性这些角度给个参考，能帮你大致了解自己的信用状况。

2、通过大数据信用分查询平台进行自查。这类渠道也比较多，大家根据自身需求自行选题就行，但要注意，认准官方渠道，不点陌生链接。

风险司南官网：在百度搜索找到风险司南官网进入查询

公众号：司南速查等大数据信用分自查公众号，之间搜一搜找到公众号就可以。

这类大数据信用分自查工具给出的报告内容会比较详细，除了大数据信用分外，还有信用申请记录、借贷意向、借贷记录、履约、逾期、风险排查等内容，能帮助我们更好的去判断自身的信用状况。

司南速查

二、大数据信用分的4个扣分点

很多人分数上不去，不是因为有逾期，而是踩了不少“看不见”的坑。

这些操作看似不起眼，日积月累下来，对分数的影响甚至比单次逾期还大。想快速提分，第一步不是“养”，而是先把这些坑填上。

1、频繁点“测额度”，查询记录泛滥

刷短视频、逛购物APP时，弹出“测测你能借多少钱”“领取专属额度”，很多人好奇就点进去。你每点一次、同意一次授权，就会产生一次大数据查询记录。

大数据评分模型里，短时间查询太多，是极强的高风险信号。系统会默认你近期资金缺口大、急着借钱，违约概率更高，自然压低分数。

不少朋友征信干干净净，大数据信用分却“花了”，基本都是频繁点查询造成的。

如果不是真的要申请，就别碰任何额度测试、预授信入口。

2、多头小额授信，账户多而杂乱

不少人为了几块钱优惠、几十块红包，随手开通了一大堆平台的分期、备用金、信用付。

这些账户额度不高，你也从来不用，甚至早就忘了自己开过，但它们都会体现在大数据信用报告里。

在大数据风控逻辑里，授信机构数量过多、账户杂乱，属于典型的多头借贷风险。哪怕一分钱没欠，系统也会认为你潜在负债压力大、还款能力存疑，进而扣减信用分数。

建议定期梳理名下授信账户，把长期不用的小额账户逐一注销，只保留1-2个常用的正规账户。精简后的信用画像风险更低，分数自然会回升。

大数据信用分

3、个人信息频繁变动，稳定性不足

很多年轻人没意识到，频繁换手机号、收货地址、工作单位，也会扣大数据信用分。

大数据评分非常看重“稳定性”。长期固定使用手机号、居住地址的人，在系统里的履约预期，远高于经常更换信息的人。

半年换一次手机号、一年搬三次家，系统没法判断你的生活状态稳不稳定，自然会给出偏保守的评分。

优化方法：尽量固定常用手机号，别频繁销号换号；各类平台的个人信息保持一致，别随意改动。稳定的信息本身，就是正向的信用加分项。

4、小额履约逾期，生活类欠费被忽略

很多人觉得只有贷款、信用卡逾期才影响大数据信用分。

其实水电燃气费、话费、共享充电宝、共享单车的逾期记录，很多都会同步到大数据信用体系里。尤其是几块钱的话费逾期、租借超时，很多人不在意，却会悄悄拉低你的分数。

这类逾期金额小，但频次高的话，会让系统判定你履约意识薄弱、信用习惯不好。

平时注意开通自动缴费，租借物品及时归还，避开这些不起眼的小逾期，就能守住不少分数。

大数据信用分

很多人花了几个月去养大数据信用分，结果分数涨的很缓慢甚至不增反将，那就要注意是不是踩了这些“看不见”的坑。把这些隐形扣分点都避开，再配合规律的履约记录，你的大数据信用分就会稳步上涨。

 

 

编辑：faburen3