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信小易大数据查询在信用评分模型中以贷款申请人浏览在线条款速度的快慢评价个人的负责任程度;以个人突然减少社交联系作为认定高风险借款人的信号;以借款人将个人收入的大部分用于非必要开支如奢侈品等作为借款人不负责任的行为证据，主要利用替代数据实际从事个人征信业务，其原理就在于,大数据征信下,尽管算法模型中单个自变量如上述替代数据类型可能对目标变量(信用债务违约可能性)的预测性不高,但众多微小的预测性汇集起来最终可能具有很强的信用指示功能。

因个人行为信息、关系信息、家庭消费信息等替代数据在直观上较难被认为直接指向个人信用,又与个人缺乏直接对应关系,大数据征信机构可能以此抗辩征信监管的管辖。实际上,尽管鹏元征信最终被中国人民银行处罚,但处罚原因却是因为提供的个人报告中包含个人贷款信息等信息间接反映了另类征信机构可能利用 “替代数据”进 行个人征信业务而逃避监管。

信小易大数据征信下，数据挖掘及机器学习技术的发展使信用评分模型不依赖传统个人信用信息,而可以通过行为数据如社交网络使用情况、消费习惯等数据,关系型数据如社交平台评价信息,家庭整体消费数据等“替代数据”实现个人信用的画像。