當前，我國經濟增長速度放緩，消費金融異軍突起，逐步成為穩定經濟增速、拉動內需的重要載體。同時，隨著居民消費觀念的變化，提前消費被普遍接受，消費信貸需求越發強烈。
有業內專家評估，現下個人消費信貸已有千億美元的市場，未來會達到萬億美元。而征信體系是當下最大的“軟肋”，中國現有的征信系統覆蓋率僅為38%，近9億的國人無法充分享受金融服務，以央行為主導的征信系統在數據覆蓋面上遠遠不能滿足信貸需求，這也為征信市場帶來發展機遇。據平安證券發布的研究報告顯示，中國個人征信市場預計規模將達千億元。
強烈的市場需求，不足的市場供給，已火熱點燃了我國征信行業。市場上主要有兩類個人征信機構：一類來自金融機構布局，如平安銀行旗下的前海征信，依托平安集團的金融經驗，研發了多款征信產品和服務；另一類由互聯網巨頭打造，如螞蟻金服的“芝麻信用”，借助電商平臺的優勢，結合用戶資料、消費分析等數據，為用戶評定信用分數。
這兩類個人征信機構各有千秋，依靠的數據來源、評分體系均不相同，然而縱使機構跑馬圈地、各顯神通，從嚴謹的征信角度來看，各家所掌握的數據也只是征信服務中的一角，數據孤島成為征信行業內最大的問題。個人征信行業所需的三大類數據——金融數據、政府公共服務數據和生活消費數據，分別散落在各主體機構中，此外大量的民間借貸、互聯網金融數據也未能實現統一的征集和標準化處理。對龐大而雜亂的數據進行全方位的收集和科學的分析也成為另一難點。
在此背景下，以技術為驅動的第三類大數據征信公司正在興起，這類公司對接主流征信機構，打破數據孤島，并利用自身的大數據技術優勢，對收集的數據進行有效的分析和整理。
如金融科技公司麥芽數據，整合了第三方權威征信機構和互聯網數據服務提供商，數據接口可覆蓋全國80%人群，實現了大規模的數據共享。在數據挖掘和分析方面，麥芽數據自建大數據信貸決策模型，圍繞金融數據、消費數據和安全數據，全方位收集用戶的身份特質、信用歷史、行為偏好、財富水平、人脈信息等多維度信息，極細化用戶畫像，并通過信用規則驗證、黑白名單驗證、用戶身份認證、實名認證及手機認證、系統反欺詐規則驗證五個驗證環節進行交叉驗證，確保數據的嚴謹性，最后借助最前沿的機器學習、深度學習算法量化信用評估。
據了解，麥芽數據已服務多家金融機構，在深耕大數據征信領域時，以互聯網消費金融為切入點，通過場景化產品，對數據進行積累，為需求單位優化出高精準、模塊化的數據資料。
據麥芽數據創始人梁振邦介紹，以互聯網消費金融切入出于三方面考量。首先，在征信數據類型中，信貸金融交易數據屬于強變量，通過消費場景積累出來的征信數據價值較高。其次，互聯網消費金融的用戶多數是年輕人，正是國家普惠金融的重要群體，這部分征信材料的補充對國家征信體系的完善也有著非凡意義。此外，大數據征信和消費金融是個雙向促進公式，大數據征信的應用可有效提高金融風控能力，促進消費金融的發展，同時，隨著消費金融市場的擴大，大數據征信需求逐增，數據積累也越發成熟。
以麥芽數據旗下一款小額信貸APP為例，為都市新藍領和小白領提供極速小貸和信用分期借貸服務，用戶定位正是征信缺失人群。依托麥芽數據大數據風控體系，麥芽貸上線8個月，注冊用戶已超過百萬，提供超過20萬筆的借貸服務。僅通過麥芽貸這個平臺，麥芽數據便積累了百萬名用戶的借貸數據，重復借款、無逾期的用戶，還會獲得信用累計，提高評分額度。經過系統梳理，這些數據分門別類進入麥芽數據的黑白名單征信庫中。
除了深耕大數據征信領域，麥芽數據還提供一整套的大數據風控體系，提供貸前、貸中、貸后的全流程解決方案。憑借出色的技術和產品優勢，麥芽數據順利獲得資本市場的認可，據透露，繼今年上半年天使輪融資后，麥芽貸即將迎來A輪融資。
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