一、大数据有益于健全征信体系

健全的征信体系是金融企业、顾客以及监管者都非常关心的问题，互联网金融也是如此。与传统金融相比，互联网金融在提高效率的同时，也带来了更高的违约风险，拍拍贷首席风险官章峰表示：“中国征信渗透率远低于美国，国内征信白板用户近10亿人，且央行征信系统尚未对互联网金融企业完全开放，这是目前整个行业风控方面面临的重大难题“。而且，传统的征信模式已经很难匹配这日益增长的市场。

大数据是金融风险防范的新工具。互联网时代，结合不算各维度的数据（包括企业和个人行为的方方面面的记录），建立科学模型，为未来贷款、借款等活动作参考，这是互联网金融征信的主要目标之所在。与传统征信不同，大数据征信技术打破了数据强相关、以信贷数据为主要指标的模式，而是引入大量社交网络、行为习惯等非信用直接相关数据，特别是对原本就缺乏信用记录的人群，提供了全新的征信的可能性。总之，借助大数据开展个人征信业务，尤其是互联网公司的介入，可以有效减少征信成本，加快贷前审批，利于整体金融行业的健康发展。

二、大数据征信的优势是精耕细作

基于互联网的大数据征信的以下三个特点体现了精耕细作。第一是征信信息基数大。现阶段，我国提供征信服务的“正规军“是中国人民银行征信中心及其下发的上海资信公司，但是人民银行现有征信数据的覆盖面比较有限。中国人民银行个人征信系统共收录8.5亿人信息，其中仅3亿多人的信贷数据，其余5亿人没有信贷信息，以学生群体、个体工商户或自由职业者为主，而基于大数据的互联网则能补足其缺陷。在第二次世界互联网大会开幕式上讲话说，”目前，中国有6.7亿网民、413万多家网站，网络深入融入经济社会发展、融入人民生活“。毫无疑问，网络行为（包括搜索、购物、社交等）构成非常丰富的数据库，很多都是传统征信无法关注到的信息，线上数据是对非信用*人群场景数据的重要补充，对此科学利用，是对征信体系的完善。第二是征信信息维度广。 中国人民银行的信用信息有个人**、银行信贷记录等，其主要来源是传统金融机构。相比之下，大数据的维度更多更广，不仅有交易数据，还有各类生活数据，包括用户信用历史、行为偏好、履约能力、 **特质、人脉关系等多个维度，这些数据能够更好地描述个人信用，尤其在小微金融和小额信贷方面，具有先天优势。第三是征信信息更新快，以往征信所得的数据是存量数据，有一定的滞后性，据此作出的信用评级更新能力不足，而互联网时代的大数据及时更新，及时提醒违约记录和信用风险等。

三、国家引导信用信息平台建设

2014年6月，国务院发布《社会信用体系建设规划纲要（2014——2020年）》，这是我国第一部国家级的社会信用体系建设专项规划。2014年7月9日，国家发改委和中国人民银行联合召开“加快社会信用体系建设“发布会，发改委会同有关部门，制定公民和法人统一代码方案并启动国家统一信用信息平台的规划建设。

2015年1月，中国人民银行印发《关于作好个人征信业务准备工作的通知》，要求8家机构作好个人征信业务的准备工作。这8家机构分别是芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、北京华道征信有限公司。 其中， 阿里巴巴旗下的芝麻征信和腾讯旗下的腾讯征信有限公司作为互联网金融企业受到关注，这是政府希望通过互联网技术，解决传统金融机构在信用服务方面普惠性欠缺的表现。此外，《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》也明确提出积极培育和发展社会化征信服务，包括依法开展征信业务，建立以自然人、法人和其他组织为对象的征信系统，依法采集、整理、加工和保存在 市场交易和社会交往活动中形成的信用信息，采取合理措施保证信用信息的准确性，建立起全面覆盖社会各领域、各环节的市场主体信用记录等。

资料来源：

刘凤军著  《互联网金融营销原理与实践》  中国人民大学出版社  2016年5月 P25-26

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