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隨著個人征信機構試點的開展，企業征信機構數量不斷擴大，征信的各類應用場景也隨之不斷擴充，從貸款到租車、租房、醫療等消費金融，再到人才招聘、婚戀、客戶合作等等，征信的應用范圍正在不斷發展。

征信由信用度評估和還款能力評估兩部分組成

從征信的發展來看，不論是借貸金融還是消費金融，征信的主要應用是在經濟交易上。那么，征信應該是由信用度評估和還款能力評估兩部分組成。信用度主要是對主動契約精神和違約成本雙方面的評估；還款能力是對經濟能力的評估。

金融中的信用是對經濟交易的評判，需對信用度和還款能力進行評估；而生活中的信用則是對誠信、承諾的評判，只需對信用度進行評估。

大數據技術解決征信環節中產生的問題

大數據在征信中的使用主要是為了相互印證，全方位、多角度、更準確地來判斷信息主體的信用狀況，而非利用超大量數據來分析。當然，大數據征信也可以簡單理解為使用大數據技術來解決征信環節中產生的問題，如對大量相關數據進行采集和分布式存儲；對這些數據進行深入的加工和挖掘。

數據的過于依賴以及數據泛濫

征信一詞正在越來越受到政府、社會和公眾的關注，但每當社會上出現一些難以解決的道德問題時，就有人呼吁將違反相關規定者列入社會征信系統。但是，征信是對信用的評價，而非對道德的評價。

前中國工商銀行行長、銀監會特邀顧問楊凱生曾經說過：“作為互聯網時代的現代人，需要具有互聯網思維，只有學會了怎樣客觀看待數據，審慎選擇方法，才能從紛繁復雜的社會經濟生活中提煉出有價值的結果，才能具備現代人真正的大數據思維和互聯網思維。”

因此，并非什么信息都可以用來征信，也并非數據越多，征信就越精準，大數據的使用是技術的使用，而非概念。神通征信采用介于傳統征信和大數據征信之間的征信方式，利用有限信息來完成征信，這樣的方式既豐富、補充了傳統征信的不足，但又不過分依賴于數據，利用適量的數據信息得到同樣的精準度。