银行风控大数据，则是银行在风险管理过程中，运用大数据技术收集、分析和应用的大量数据。它包括客户的基本信息、交易记录、信用历史、诉讼信息等，通过机器学习、数据挖掘和预测分析等技术，帮助银行更准确地评估、监控和预防金融风险。

个人信用大数据和银行风控大数据之间存在着密切的关系。个人信用大数据是银行风控大数据的重要组成部分，具体体现在以下几个方面：
1.数据来源：个人信用大数据是银行风控大数据的重要数据来源。银行会收集和分析大量个人信用数据，以评估个人的信用风险。
2.风险评估：银行利用个人信用大数据进行风险评估，这是银行风控的核心环节。通过对个人信用数据的分析，银行可以更准确地评估客户的信用风险，从而制定相应的风险管理策略。
3.决策支持：个人信用大数据为银行提供了决策支持。在贷款审批、信用额度设定、风险定价等环节，银行会参考个人信用数据，做出更明智的决策。
4.风险监控：银行通过实时监控个人信用数据的变化，可以及时发现潜在的风险，如信用评分下降、还款逾期等，从而及时采取措施，降低风险。
5.产品和服务创新：个人信用大数据还帮助银行进行产品和服务的创新。基于对个人信用数据的深入分析，银行可以开发出更符合客户需求的金融产品，提供更个性化的服务。

那么，例如在我们想要在银行申请贷款时，个人信用大数据出现问题导致银行风控大数据风险评估过高，拒绝贷款申请时该怎么办？
这是一件比较复杂的事情，可以寻求专业信用修复机构的帮助，例如请北京立本美好信用有限公司这样的专业机构给予诊断分析和删除，帮助你制定解决方案，并提供相关的法律建议，可能会更为高效。