大数据征信是什么意思？现在大数据的观念已经为众人所知，什么都能够和大数据扯上关系，似乎有大数据才更可靠。就能贷款的征信系统也开始用上大数据了。那么什么是大数据征信呢？其实支付宝花呗，京东白条，p2p网络借贷等都是建立在大数据基础上的信用贷款模式。

一般来说，目前的我国的征信系统数据主要从各种国家及或是金融机构外加例如公共机构的数据为判断。而大数据征信是什么呢？目前，对大数据无公认的定义，一般认为大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为服务于经营决策的资讯。简单的说，例如电商行业比如淘宝网、京东电商做出判断的消费数据信息就是大数据征信。他们和一些第三方的互联网金融机构都有属于自己的可靠大数据征信来源。

大数据征信和传统征信二者有何区别？

从类型上看，传统征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。

与大数据征信相比，其中最值得一说的是，传统的征信模式中最大的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷;数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。其难点在于：信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。此外，大数据征信也面临着法律风险，在个人隐私保护上较难把控。

征信数据对社会的发展越来越重要，很多机构都在谋划进军大数据征信，并以此为翘板进军消费金融领域，如平安前海征信、支付宝芝麻信用、腾讯征信等。不得不说，大数据征信对于用户的个人征信作用很大，同时也为建立消费金融打下了一个坚实的基础。对于消费金融领域来说，面临着两大风险不可小觑，以下为大家一一盘点。

1、个人信用风险

个人信用风险作为消费金融领域的最大风险之一，消费者还需警惕。我国的个人征信的确刚刚起步不久，个人信贷也不够普遍，需要正确的引导和教育来让消费者意识到信用的价值。大数据征信的兴起，则很好地解决了这个问题，对于个人信用起到了一个非常好的评估作用，能够大幅降低个人信用消费所带来的坏账、预期不还等风险。

2、欺诈风险

欺诈风险作为消费金融领域的另一大风险之一，消费者同样需提高警惕。大家都知道，很多不法分子就是利用信用透支来骗取用户账户的金钱，不论是闪银、阿里芝麻信用、腾讯征信，他们通过利用大数据和机器学习技术关联分析、计算，能够为自家以及其他平台提供非常强大的反欺诈服务。

大数据征信不仅可以为个人信用评估做决策，还可以收集到大量的消费数据信息，通过分析数据，了解消费者的爱好、消费习惯，并以此建立消费模型整合数据，在打造智能消费金融方面具有无可替代的作用。总体来看，目前我国的大数据征信尚处于起步阶段，未来的征信建设方面还有很长的一段路程需要走。不管路程多么坎坷，建立大数据征信势在必行，因为大数据征信在消费金融领域，起着不可替代的作用。

大数据征信在互联网金融中扮演着越来越重要的角色，通过一个人的信用报告可以大致判断出此人的信用表现。在征信大数据中，信用评估的来源也将更加广泛，生活中的一些小问题：逃票、不按时缴纳水电费等都会纳入征信系统。信用数据对人们未来的生活将产生深远影响，所以从现在做起、从点点滴滴做起很重要。

大数据征信可以通过我们在互联网留下的“足迹”清晰地描绘出一个人，但如何把控数据源的“量”与“度”，各家机构还在不断尝试。更重要的是，最终绘制出的人物“肖像”与个人信用究竟有多大的关联度，至今仍存有争议。

征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者，而如今，得益于大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术的进步，征信有了更广泛的意义和用途。

有价值的大数据通常具备覆盖面广，用户足够多；维度有效，能够有效转为结构化的数据两大特征。央行的征信系统是一个“放贷人之间的信息共享数据库”，主要采集的数据为身份信息、信贷信息、非金融负债信息三类，以及部分公共信息。放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，征信机构应该是一个纯粹的独立第三方。

尽管有关大数据征信的定义和效用仍争议不断，但对于既无法接入央行征信系统又面临快速发展的互联网金融行业而言，利用大数据来帮助判定风险、开拓业务已是必然的选择。

从应用范围来看，目前大数据征信已从金融业务向生活服务蔓延。其中，最核心的两个价值就是：防范欺诈风险和信用风险。大数据其实并不一定就是数据量本身大，我们讲求的是变量涵盖的信息维度要多和均衡，然后才是能够通过浅度学习和深度学习等多种复杂的算法把这些变量更有效地糅合在一起。

信用数据记录着之前不可能记录的行为，征信大数据获取了以前无法获取或获取成本很高的数据，大数据征信为借贷双方提供了便捷。可见，想要全面的判断一个人的信用情况，不是一件容易的事情，利用大数据征信将在一定程度上面有助于风险防控。

以往，一般人对大数据的理解有一个错误的认知，即“数据多”是“大数据”，事实上，能够利用先进的it技术将碎片化的征信数据分析整合起来才能形成真正有用的大数据征信，这才是王道。征信的基本过程是将分散于不同征信机构看似用处不大的局部信息整合成为全局信息，以此来描述消费者、企业、机构等信用状况。随着国家信用体系建设的加快，国内大数据征信行业发展随之加快，征信业未来发展前景不可小觑，以下总结了大数据推动征信业发展的四大方面。

大数据推动征信业思维模式的创新

相比于传统的征信行业思维模式，依托于大数据的思维模式是把全部数据收集存储，然后进行加工分析，它关注的信息数据间松散的相关关系，尤其可以揭示在以前数据量比较少的情况下无法发现的相关关系，即关注客户行为之间的相关性，进而对客户的行为进行预测，而不是探索什么原因导致客户目前的行为。大数据的思维模式有助于征信机构有效捕捉细节信息和小概率事件，并更好地预测被分析对象总体的发展趋势，对征信数据进行合理的分析。

大数据推动征信机构信息数据的采集方式

在大数据时代，不需要依靠人工的介入，更多是通过分布在人们生活工作中各个环节中的含有内建芯片、传感器、无线射频芯片等具有电子神经的感知设备产品进行信息数据采集。这些产品与后端的计算机联接之后，可以全天候动态收集人们学习、工作、生活的各类信息数据，所收集的信息内容大幅扩展。同时，所收集的数据类型将更加丰富，包括文本数据、数学数据、统计数据、金融数据、图像数据、声音数据等多种数据。

大数据推动征信产品的规范化与创新

随着《征信业管理条例》的颁布实施，征信市场竞争将更有序、规范和市场化，掌握大量客户数据的互联网企业将借助数据优势进入征信市场。

大数据技术不仅仅将有效提升征信产品的质量，而且还将推动征信产品的创新，使产品设计更加注重客户体验，产品服务范围扩展到更广阔的社会生活领域。在对传统征信产品的改进方面，以信用报告为例，大数据时代的信用报告可以结合客户的生活习惯，性格特点、财务状况、兴趣爱好等信息数据综合评判个人的信用状况。与此同时，征信产品的形式也将更加多样化，可以是上报的报表、提交的报告、可视化的图表、详细的可视化分析或者简单的微博信息、视频信息等。

大数据推动征信服务方式的转变

征信机构的服务方式随着大数据时代的到来也将更加人性化，更加注重服务的即时、高效。在客户维护领域，它可以帮助征信机构更便捷、及时地收集与分析客户对征信产品和服务效果的诉求，及时对客户提出的问题和建议进行反馈。同时，通过大数据技术研究客户使用服务的有关数据以及与征信机构所流失客户的有关数据进行分析，有助于预测发现可能流失的客户，从而改进客户维护策略，保证客户群体的稳定。

大数据征信的到来，为大家提供了更加丰富的征信产品以及更全面的征信服务，征信机构需要构建能够快速处理和加载海量数据的大数据平台，充分运用征信数据进行分析、处理。

日前，在2016中国（杭州）“互联网+”金融大会上，fico中国区总裁陈建介绍了fico在大数据征信领域的经验，同时指出，对中国市场来说，大数据云评分是中国普惠金融的必然之路。

虽然首批个人征信牌照还未下发，但个人征信市场放开的大趋势已经很明显了。在大数据征信的帮助下，以往未能得到覆盖的5亿潜在消费信贷人群将有望获得金融服务。

他山之石：fico的海量数据

fico是一家成立于1956年的美国数据公司，其推出的fico模型分数（fico score），从equifax、 experian和 trans union等三大征信局获得征信记录数据，通过fico的模型得出fico分。

在美国，fico分被美国的绝大多数金融机构认可，成为美国征信业的代表之一。fico中国区总裁陈建介绍到，在美国，fico在金融机构与个人用户中有很高的认可度：美国前50名的信贷机构全部使用fico评分，90%以上的美国个人信贷使用了fico评分。已经有1亿个金融账户获得了了fico评分的“open access”消费者免费开放服务。在美国，fico已经成为信贷机构、监管机构、二级市场和消费者公认的“黄金标准”。

不过，即使是达到如此高的覆盖率，fico也存在“盲区”。在美国，有约5000万成年人没有征信局记录，因此，fico推出了fico xd产品，通过电信运营商数据、水电煤数据、金融交易数据等判断个人的征信状况，这被认为是fico在大数据征信领域的成功实践。

借鉴：如何应对中国5亿信贷潜在客户的征信盲区？

在中国，类似的“盲区”更广，因此，大数据征信、云评分的方式，将成为中国普惠金融的必然之路。在中国，约存在8亿的潜在消费信贷用户。但是，在这8亿人当中，只有3亿有征信数据，没有征信记录的人数多达5亿。

如何考察5亿人的信用状况？如何有效判断3亿人的征信记录？

陈建认为，需要依靠大数据云评分，也就是大数据征信。除了传统金融借贷信息，征信机构可以依据网络金融数据、电商数据，政府及公共机构数据、合作伙伴数据，以及各种用户自主递交的信息等，运用云计算、机器学习等技术，呈现个人信用状况，让缺少信贷记录的人群也能享受信用的便利。

在中国，蚂蚁金服旗下独立第三方征信机构——芝麻信用被认为是大数据云评分的典型代表。据悉，芝麻信用已经在消费金融、融资租赁、信用卡、酒店、租房、出行、婚恋、分类信息、学生服务、公共事业服务等近百个场景为用户、商户提供信用服务。

同时，芝麻信用总经理胡滔指出，大数据征信必须是大而有效的数据。