如果你身边有失信人，一定要做好同失信人的数据隔离。

在大数据上远离这类高风险人群。

之前有一个朋友问我说，他名下除了房贷没有任何信贷，但是申请信用卡，申一个拒一个，不知道是什么原因。

当时，我看了他征信没有问题，就考虑到是大概率上是大数据的问题。

就问他，你单位的同事或者是通讯录里的朋友有没有高负债甚至是还不上款的人？

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他。

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。

那你也就被有问题了。

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程度越浅，因为他有自己的一套成熟的风控系统。

这套风控系统是他们行自身大数据沉淀而来的。

为什么有的银行不看重负债率，因为负债率并不能完全决定一个人的还款能力。

如果仅凭负债率来看将会产生很多误判，因为没有负债的人还不需要贷款呢，对不对？就是这个道理。

失信人的数据关联仅仅是一个方面。

除了失信人较为严重之外，还有经常逾期的人；高负债的人等等。这些同样会给你的数据带来影响。

最常见的就是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信贷审批。

特别是同银行的数据关联。

假设你有建设信用卡，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，直接去申请建设卡。就大概率被拒。

即便运气好能下下卡，额度也很低，且后续的提额难度会很大。

所以在任何时候的信贷，包含信用卡以及信用卡后续的使用上，大数据的风险问题都要注意防范。

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。

能起到一定的数据隔离效果。

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