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选自：神州融
个人信用并不只是停留在口头上的好坏，而已影响我们的工作与生活。对于一个信用优良的人来说，他可以在贷款、租车、住店、社交等方面获得便利甚至是优惠。反之，则可能遭遇各种不便和限制。除了道德考量，个人信用的经济价值凸显。不过问题来了，个人信用应该由谁来评价?高与低，标准又是什么?
目前来看，尽管央行仍占据主导地位，但更多的市场化机构已在发力个人征信市场。
小米来了
以低价抢占智能手机市场的小米，最近将目光锁定在征信市场上。
除了推出首款货币基金产品，小米更是表达出发力征信的意向。小米相关负责人对外称，小米金融的重中之重是征信。不同于阿里巴巴是从交易数据到金融，小米是从行为到金融，因此会更多地从用户行为出发提供更精准、便捷的服务并建立征信系统。
这意味着，未来小米手机以及其他硬件中的位置信息、消费信息和行为信息等都可能成为对用户进行信用评价的基础数据。
在小米之前，腾讯、阿里其实早已先行介入。
今年年初，央行曾印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。
腾讯征信总经理吴丹日前透露，公司就个人用户大数据征信评估的产品目前已经在内测，很快就会公测，届时腾讯用户可以查询到自己的信用评分。
据该人士称，腾讯的互联网大数据征信主要运用社交网络上的海量信息，比如在线、财产、消费、支付、社交、游戏等情况，为用户建立基于互联网信息的征信报告。
作为大数据征信的另一代表，阿里系的芝麻信用则推出了芝麻信用分产品，分值范围是350到950，分值越高代表信用水平越好。
据了解，芝麻信用分值的背后是芝麻信用对海量信息数据的综合处理与评估，涉及用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系五个维度。
在业界看来，与传统征信不同，互联网对征信的促进表现在数据来源多元化与评估模型多样化，并由此带来征信效率提高与成本的下降，从而为互联网金融特别是网络信贷的发展提供基础设施服务。在不久的将来，线上交易、社交行为都将成为个人信用评判的关键变量，征信产业链相关公司都将受益匪浅。
催生需求
从国外情况看，由于各国在经济水平、历史原因及社会传统等方面的差异，个人征信业大致形成了公共征信、行业协会征信和市场化征信等三种不同的模式。
对比三种模式，公共征信和行业协会征信的优势在于数据采集的准确性、稳定性以及能够较好地保护隐私，而市场化征信的优势则在于数据采集的渠道广、数据多样性、服务多样性。
美国是市场化征信模式的典型。
据信达证券一位分析师介绍，美国的征信机构在顶峰时多达2200余家，经过几十年的充分竞争，形成了三家市场中占主导地位的个人征信公司。在其看来，美国消费信贷持续增长催生了巨大的征信需求，反过来市场化全面多样征信服务又刺激了消费信贷的增加。
回到国内，当前互联网金融的快速发展也凸显了对征信的诉求。
在日前举办的科博会2015中国金融论坛上，有与会者就直言，债权人和债务人在构建信用关系时，债权人常常处于非常被动的状态，没有很好的法律保护，特别是对于债务人的偿还能力不清楚，甚至出现恶意欺诈行为，“不管是新型的互联网金融还是传统的放贷机构，对于从业者来说最核心的是了解客户，确保放出去的款能够收回。在这个过程中，从评估客户风险到客户管理，首先是从业者的责任，但是有一些信息是个人和机构无法掌握的，所以还需要进一步引入专业的第三方征信机构去做”。
而征信本身，无疑也有助于机构对风险进行有效定价。可见大数据征信的火爆不无道理。
神州融大数据风控平台基于“一站式征信接入”的理念，已率先与众多征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000+维度的鲜活大数据，实现了小微金融机构对征信数据的迫切需求，通过贷款用户充分授权和合规征信服务流程，及采用全球最优秀的决策引擎工具Experian SMG3，帮助P2P、小贷、消费金融、电商金融等小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。
边界何在
相比传统征信，大数据征信的应用领域似乎更为广泛。
央行一南方中心支行行长表示，大数据征信因为数据来源、数据内涵、模型思路的不同，信用评价更趋于对人的一些本性的判断，可以运用于借贷以外更广的场景，生活化、日常化的程度更高，比如应用于租房、租车、预订酒店需要支付押金或预授权等现实中常见的各种履约场景。
中金公司认为，目前很多非金融信用的应用场景，例如租车、租房、应聘等生活服务场合，没有得到征信系统的覆盖。非金融信用应用的落后，一方面缘于过去央行金融信息为主的数据来源，另一方面也受到征信系统查询便利性的限制。然而，随着大数据征信将网络行为数据纳入征信体系，串联更多的非信贷数据来源，未来非金融方面的信用应用将得到巨大拓展。
就国外一些征信机构所从事的业务来看，它们提供的产品线包括信用服务(如在线消费信息、住房贷款和消费者金融服务)、劳动力解决方案(如认证服务和雇主服务)和商业数据的增值服务等。
当然，一些征信公司也通过决策分析、营销服务、信用管理等增值服务获得收益。比如有的通过提供免费的征信信息吸引个人消费者在自己的平台上记录个人财务状况，然后利用大数据技术将适合用户的金融产品推荐给用户，从而向金融公司收取销售提成获得盈利。
成熟的征信市场在经历了大量征信机构优胜劣汰的竞争后，往往会呈现寡头垄断的格局。原因在于，数据是信用服务公司最重要的资源，而数据收集体系的建立往往是重复的，最终能够凭借规模和成本优势获取最多高质量数据的少数大型公司将成为行业主导。
值得注意的是，由于大数据征信对互联网以及技术的依赖度更高，面临的信息安全风险更加严峻，一旦出现信用信息被非法访问、截取和篡改，信息系统遭到不可逆的破坏性影响，将对个人隐私和客户权益保护构成重大威胁。
不仅如此，大数据征信可能存在的违法违规问题也需警惕，比如有的网络社交平台或电商平台等在用户不知情的情况下采集和使用用户数据或提供给第三方征信机构。还有的就是，大数据征信机构可能有意或无意地采集并使用了用户的敏感数据。
根据现行《征信业管理条例》规定，禁止征信机构采集个人的宗教信仰、基因、指纹、血型、疾病和病史信息以及法律、行政法规规定禁止采集的其他个人信息。而若要采集个人的收入、存款、有价证券、商业保险、不动产的信息和纳税数额信息，原则上不允许，除非征信机构明确告知信息主体提供该信息可能产生的不利后果，并取得其书面同意。
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