广发信用分是广发银行推出的一种信用评估体系，用于评估个人或企业的信用状况。它基于大数据分析和机器学习算法，通过对个人或企业的行为数据进行评估，从而得出一个信用分数。广发信用分的结果通常在350至950之间，分数越高表示信用状况越好。

广发信用分的计算过程主要包括以下几个方面：

1. 信息收集：广发银行会收集个人或企业的基本信息，包括姓名、身份证号码、tel号码、银行账户等。同时，还可能收集其他数据，如贷款记录、xyk使用情况、还款记录等。

2. 数据处理：广发银行会对收集到的数据进行处理和清洗，去除无效信息和重复数据，并进行数据的整合和归纳。这样可以确保数据的准确性和一致性。

3. 特征提取：在数据处理完成后，广发银行会提取出一系列特征，用于评估个人或企业的信用状况。这些特征可能包括借贷行为、征信记录、还款能力、资产状况等。

4. 模型建立：基于提取出的特征，广发银行会建立一个信用评估模型。该模型可能采用机器学习算法，如逻辑回归、决策树、神经网络等。模型会根据历史数据进行训练，并通过不断优化来提高评估的准确性。

5. 信用评估：当模型建立完成后，广发银行可以将个人或企业的数据输入到模型中进行评估。评估的结果就是广发信用分，代表了个人或企业的信用状况。

需要注意的是，广发信用分的评估过程严格遵循数据隐私和信息安全的原则，不会涉及政治、seqing、db和暴力等敏感内容。评估结果只针对个人或企业的信用状况，用于银行和金融机构进行风险评估和授信决策，不会泄露给其他机构或个人。

总的来说，广发信用分通过数据分析和机器学习算法，对个人或企业的信用状况进行评估，从而提供一个客观、准确的信用评分。这有助于金融机构更好地了解客户的信用风险，制定相应的风险控制措施。