傳統的信用調查在便利個人貸款、輔助金融信貸決策、防範信貸風險和提高金融可得性方面發揮著關鍵作用。傳統的征信主要以人工催收為主，以家庭住址、通訊方式、房產情況、銀行流水等為細節來判斷是否放貸。
傳統征信的數據來源主要來自銀行、證券、社保等系統形成數據循環，數據基本完整，主要用於資產評估。
2.大數據征信的優勢
隨著互聯網的發展，互聯網上產生了大量與個人征信相關的數據。大數據征信的出現，有效解決了未進入征信範疇但同時需要借款的人群的借貸問題。
大數據征信利用互聯網痕跡輔助判斷信用，滿足身份識別、反欺詐、信用評估等多方面的征信需求，以及P2P點對點借貸、第三方支付、互聯網保險等互聯網金融新業態。
大數據征信不僅用於經濟金融活動，還可以將應用場景從經濟金融領域拓展到方方面面，比如租房租車、訂酒店、簽證、婚戀、求職就業、保險辦理等需要信用表現的生活場景。
3.主要差異
傳統征信采用的人工采集模式，可以獲得更真實的借款人信息，從安全角度仔細分析借款人的所有信息。
大數據征信是利用自身的海量數據優勢和用戶信息，從財富、安全、合規、消費、社交等幾個緯度進行判斷，為用戶建立信用報告，形成基於大數據的海量數據庫。
4.存在的問題
傳統征信面臨的主要問題是征信信息不完整，平臺上傳數據積極性不高，更新不及時，準入門檻高，人工采集信息耗時長。因此，互聯網金融領域的局限性使得傳統征信無法有效幫助互聯網金融提供服務。
大數據征信的難點在於信息過多導致的數據雜亂，難以整合多方數據，數據相關性分析需要較長時間和實踐來檢驗，短期內信用評估數據準確率較低。
5.對我們的影響
現在個人信用已經和我們的日常生活緊密聯系在壹起。這也意味著我們的信用更容易受到影響，無論是信用卡還款還是房子車貸還款，甚至是拖欠手機和水電煤氣也會影響信用。
壹旦信用出現汙點，影響征信，以後貸款買房就更難了。所以不要因為太少而失去太多。
申請網貸的小夥伴越來越多。如何查詢他們的網貸大數據信用？過去銀行的貸款和信用卡的使用情況都會被納入央行征信系統，這樣銀行就可以知道每個借款人的貸款消費信息，更快速準確的判斷是否給借款人貸款。
現在很多小的貸款機構都是基於央行的征信，每個銀行也有自己的征信系統。如果妳被銀行列入黑名單，妳幾乎不可能再申請那家銀行的信用卡或貸款。