汉科软大数据征信云平台通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据，云计算技术，重新设计征信评估模型和算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的信用状况。

从多渠道海量数据中抽取与身份属性、信用记录、履约能力、行为特质和社交影响五大维度相关的信息，将传统个人信用评分建模技术与大数据建模技术有机融合，为机构客户和个人用户提供信用报告。

通过机器学习，不断对评分模型进行优化完善。

通过机器学习，不断对欺诈识别模型进行优化完善。

采用目前成熟并流行的技术框架：SpringBoot、Hadoop、Redis、MySQL、Tomcat、Nginx、Android、iOS工具。

采用具有自学习能力的信用评分模型，信用评级的准确性处于行业前列。

采用多渠道来源的数据，信用报告信息的全面性及准确性行业领先。