银行大数据审批主要涉及到以下几个方面：
1. 个人信息：包括个人基本信息、联系方式、居住地址等。这些信息可以帮助银行了解申请人的基本情况，以便进行风险评估和信用评估。
2. 财务信息：包括工资收入、银行存款、信用卡使用情况、贷款记录等。这些信息可以帮助银行了解申请人的财务状况，以便判断其还款能力和信用状况。
3. 信用记录：包括征信报告、信用卡账单等。这些信息可以帮助银行了解申请人的信用历史，以便判断其信用风险。
4. 交易记录：包括网上购物、水电煤气缴费、手机充值等日常消费行为。这些信息可以帮助银行了解申请人的消费习惯和消费能力。
5. 社交网络：包括社交媒体账号、朋友圈、微博等。这些信息可以帮助银行了解申请人的社交圈子和社交活动，以便判断其社会影响力和人际关系。
6. 职业信息：包括工作单位、职位、行业、薪资等。这些信息可以帮助银行了解申请人的职业背景和职业发展，以便判断其职业稳定性和发展潜力。
7. 其他信息：包括学历、工作经历、兴趣爱好等。这些信息可以帮助银行了解申请人的个人特点和特长，以便在审批过程中提供个性化服务。
通过对这些信息的收集和分析，银行可以建立申请人的信用评分模型，从而对申请人的信用风险进行评估。此外，银行还可以利用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出潜在的风险因素，为申请人提供更加精准的信用评估结果。
