互聯網金融的發展需要以信用為基礎，征信的發展和完善將為互聯網金融的健康發展提供有力保障。征信是以數據為基礎，對其進行的采集、整理、加工以及使用。大數據不僅可以為征信體系的建設提供豐富的有效數據，也可以從根本上改變傳統征信產品的設計理念，間接助推互聯網金融發展。
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大數據征信應用與啟示 ——以美國互聯網金融公司 ZestFinance為例
目前征信體系比較完善的國家和地區主要有美國、歐洲和日本，且其征信模式各不相同：
1.美國征信體系最大的特點是市場化。在美國，Equifax、Experian和TransUnion三家征信公司“三足鼎立”，分別擁有覆蓋全美的數據庫，其中包含超過1.7億消費者的信用記錄。這些海量的個人征信數據經過FICO的計算方法模型形成征信產品——信用分析報告和325-900分值區間的評分。
2.歐洲征信體系最大的特點是由政府主導。大多數的歐盟成員國，如德國、意大利、西班牙等，都采用以央行建立的中央信貸登記系統為主體的社會信用管理模式。所有銀行統一接口，依法強制向央行信用信息局提供其所有的征信數據，由央行搭建全國性的數據庫。
3.日本征信體系最大的特點是會員制。包括銀行、信用卡公司、金融機構、企業、商店等機構都是信用信息中心的會員，通過內部共享機制實現中心和會員之間的征信信息互換。會員有義務向中心提供客戶個人征信數據，中心也僅限于向會員提供征信查詢服務。
我國征信業發展尚處于起步階段，圍繞征信體系建設的法律法規、業務規則以及數據處理模式及方法都需要完善和加強。截至目前，在征信領域中國和歐洲類似，央行征信系統一家獨大。但是，在中國，雖然央行手握龐大的數據庫，其存在以下幾個問題一直為人詬病：
1.封閉。互聯網金融的快速發展并沒有得到央行任何實質性的支持，央行所把持的征信大數據并沒有助力中國互聯網金融的發展。征信領域的缺陷也使得中國互聯網金融的發展并非一帆風順，特別在P2P領域，跑路現象非常嚴重，給互聯網金融的發展帶來了很大的負面影響。
2.方便性差，代價高。就個人來說，只能到各地的人民銀行查詢個人信用數據，且只有兩次免費機會；企業的話更難，沒有好的公關，很難想像哪家企業可以獲得這些數據。
3.數據失真嚴重。鑒于我國人口流動性強，央行統計的數據覆蓋人群以及涉及的維度都有限，很難準確反映人們的日常需求。
大數據催生的征信體系建設可以很好的解決央行征信體系面臨的問題，因為其數據覆蓋面廣，涉及的維度更全面，通過互聯網方便快捷的服務全體商家。
首先，大數據必然優化整個征信市場的格局。在現在的市場中，電商已經成為征信體系建設的排頭兵。以阿里巴巴和騰訊為例，螞蟻金融利用阿里巴巴旗下或者持股的淘寶、天貓、支付寶、高德地圖、UC瀏覽器、微博、優酷等收集客戶的行為數據和信用情況，建立了涵蓋數十萬企業以及數億個人的數據庫，其征信體系的模型令人期待；騰訊也一樣，基于幫助金融機構提高風險管理水平以及助推普惠金融的理念，騰訊財付通團隊從設計、應用、機器學習以及數據建模上，利用騰訊大數據，分析用戶行為，向金融機構提供用戶信用風險。除了電商，傳統金融機構也在積極構建征信體系，如平安集團就想要整合旗下各公司相關的網貸信息、銀行信貸信息、車輛違章信息等，建立金融數據挖掘中介機構。此外，互聯網金融的發展也催生了很多新型征信機構，一些大數據公司依靠技術手段，以電子商務、社交網絡為平臺，采集信息，提供信用信息服務。
其次，未來的征信業將以智能數據分析系統為平臺，依靠大數據挖掘技術實現轉型升級。一方面依托大數據的征信體系可以深度挖掘用戶信用信息，防范潛在的信用風險，實現有效的風險控制；另一方面，依托大數據的征信體系可以在數據充分信息化的基礎上實現精細化管理。
第三，依托大數據可以實現征信業的差異化競爭。通過采用不同的數據，應用不同的數據處理方法或者模型，開發針對不同市場或者客戶的產品，實現差異化競爭。
第四，大數據可以拓展征信數據來源。在大數據的幫助下，征信機構可以實現從之前實體機構，如政府部門、金融機構等，中采集信息向從互聯網等虛擬世界中獲取信息的轉變。因為大數據使得能反映主體信用情況的征信數據來源更加多元化、層次化和非結構化，其相應的深度和廣度也隨之增加。
與此同時，大數據的發展也將對征信業的監管技術和水平、信息安全和隱私的保護、數據處理的能力以及基礎硬件的升級提出更高要求。所以隨著大數據時代的到來，未來的征信體系要在制度、技術、信息共享方式以及管理方面不斷創新，以促進征信業的發展。
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