银行大数据根据什么评判的标准

银行大数据评判标准主要包括以下几个方面：

1. 客户基本信息：包括客户的姓名、性别、年龄、职业、教育程度、婚姻状况、家庭住址等。这些信息可以帮助银行了解客户的基本情况，为后续的信贷审批提供依据。

2. 信用记录：银行会关注客户的信用卡使用情况、贷款还款情况、逾期记录等，以此来评估客户的信用状况。信用记录良好的客户更容易获得银行的信贷支持。

3. 财务状况：银行会评估客户的资产负债情况、收入稳定性、支出习惯等，以判断客户的偿债能力。此外，还会关注客户的投资理财情况，如股票、基金、保险等，以评估客户的财富管理能力。

4. 消费行为：银行会关注客户的消费习惯、购物偏好、消费频率等，以判断客户的消费水平和消费潜力。同时，还会关注客户的消费金额和消费结构，以评估客户的消费能力和消费意愿。

5. 社交网络：银行会分析客户的社交关系网络，如亲朋好友、同事朋友等，以判断客户的社会关系和人脉资源。良好的社交网络有助于客户在银行获得更多的信贷支持。

6. 风险评估：银行会根据上述信息，运用各种风险评估模型，如信用评分模型、财务分析模型等，对客户的信用风险进行评估。风险评估结果将作为信贷审批的重要依据。

7. 客户满意度：银行还会关注客户的服务质量、产品体验等，以评估客户的满意度。高满意度的客户更容易成为银行的忠实客户，有利于银行的业务发展。

8. 法律法规遵守情况：银行会关注客户是否遵守相关法律法规，如反洗钱法、消费者权益保护法等。遵守法律法规的客户更容易获得银行的信贷支持。

9. 行业地位：银行还会关注客户所在行业的发展趋势、竞争格局等，以判断客户的行业地位。行业地位较高的客户更容易获得银行的信贷支持。

10. 宏观经济因素：银行会关注宏观经济环境、政策导向等因素，以判断客户的经济前景。在经济繁荣时期，客户的信贷需求可能会增加；而在经济衰退时期，客户的信贷需求可能会减少。

总之，银行大数据评判标准涉及多个方面，包括客户基本信息、信用记录、财务状况、消费行为、社交网络、风险评估、客户满意度、法律法规遵守情况、行业地位以及宏观经济因素等。通过对这些信息的全面分析，银行可以更准确地评估客户的信用风险，为信贷审批提供有力支持。