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互联网征信是指互联网交易平台、电商等互联网机构开展的全网海量数据采集、处理并直接应用的信用管理服务。随着P2P市场的快速发展，P2P平台蕴含的风险越来越大，产生了对个人征信的强烈需求。另一方面，中国经济在经历了投资拉动经济增长阶段后，将逐步转向消费拉动，这为消费金融的发展带来了广阔空间。支持消费金融很重要的一个条件是个人征信的不断完善。然而传统的个人征信体系无法完全有效地满足当前多元化的消费需求。随着个人征信牌照的发放，会有越来越多的玩家进入市场，从而不断丰富和完善个人征信的服务体系。
互联网征信具有传统征信不可比拟的优势
相对于传统征信来说，互联网征信具有很大优势，具体体现在如下几点。
数据范围更广泛。传统征信数据主要来自于借贷领域，互联网征信获取的数据主要是信息主体在线上的行为数据，包括网上的交易数据、社交数据及使用其他互联网服务过程中产生的行为数据。
数据获取更便捷。传统征信数据要通过银行等专门机构来获得，互联网征信数据不用建立专门的机构和数据库，一切数据与信息都随着互联网活动自然生成。
覆盖人群更广。传统征信虽然已经发展了较长时间，但至今尚未达到100%的覆盖率。美国的征信体系最发达，而目前其覆盖率为85%。截至2014年6月，我国最大的征信数据库央行征信中心覆盖了8.5亿多人，覆盖率为63%。而互联网征信的对象可以把参与互联网活动的个体全部覆盖到。
信用评价思路更灵活。传统征信的思路是用昨天的信用记录来判断今天的信用，那么对于没有发生过信用记录的人则无法判断其信用状况。而互联网征信所获取的数据可以实时反映个人的行为轨迹，并以此来判断个人的性格、心理状态和经济状况，从而推断其未来的履约能力。
应用领域更广阔。互联网征信由于数据来源、模型思路的不同，信用评价更趋于对人本性的判断，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、预订酒店等履约场景。
互联网征信未来发展潜力巨大
目前我国的征信机构包括三类：（1）由政府有关部门推动建立的公共征信机构，主要是中国人民银行征信中心；（2）中资私营征信机构，其中一种是企业资信调查机构，例如北京新华信商业信息咨询公司、北京汇诚征信咨询公司、北京信用管理公司等。另一种是资信评级机构，全国大约有70多家，其中比较有实力的有大公国际资信评估公司、上海远东资信评级公司、中诚信国际信用评级有限公司等，其主要业务有短期融资券评级和借款企业评级；（3）外资征信机构，如邓白氏公司在我国北京、上海都有分支机构，穆迪、标准普尔也都在我国内地开展业务。
从市场规模看，目前我国征信市场规模约20亿元，基本为企业征信。如果个人征信市场得到开发，仅个人征信就将有1000亿元的市场规模，未来增长空间巨大。在征信体系建立初期，我国征信体系以公共模式为主，随着相关法律的逐步建立完善和信用市场的发展，市场化民营模式逐渐增多。随着互联网的迅速发展和大数据技术的快速普及，互联网征信迅速崛起，民营互联网企业在互联网征信方面积极探索，取得了不错的成绩。
民营机构的互联网征信探索
在个人征信市场，国内主要参与者有国家机构、民营机构和国外征信企业等。国家机构主要是指中国人民银行征信中心，它利用统计分析模型，对个人的信用卡、存贷款等数据给出评分。金融机构根据该信用评分，进行贷款、信用卡业务等方面的决策，这是个人征信业务最主要的市场。民营机构则主要是腾讯、阿里这些互联网企业。
1.阿里巴巴诚信体系
阿里巴巴已经探索出一套用户信息认证、信用等级评价、业务流程保障、惩恶、扬善、平台外开放合作、大数据底层信息等七大体系组成的诚信体系。
一是在用户信息认证体系方面，阿里巴巴为旗下两个B2B平台建立了专门的用户信息认证体系。通过淘宝开店认证、支付宝实名认证等方式对卖家、买家身份进行确认。同时，阿里巴巴诚信库与国家工商注册数据库以及法人机构代码数据库实现对接，以确保信息的真实；二是在信用等级评价体系方面，淘宝网建立了以星、钻、皇冠等为等级和标识的商家信用等级体系和“DSR”卖家评价体系；三是在业务流程保障体系方面，淘宝网首创消费者保障计划，该计划包括“7天无条件退换货”、“卖家先行赔付”、“充值卡闪电发货”、“假一赔三”、“商品如实描述”、“买家申诉卖家举证”等措施；四是在惩恶体系方面，阿里巴巴专门建立了一支3000余人的安全团队，实时监控并处置各类非诚信行为；五是在扬善体系方面，阿里巴巴对商家诚信行为采取多方面的鼓励措施；六是在平台外开放合作体系方面，阿里巴巴加大与外部企业及政府机构在信用体系建设方面的合作；七是在大数据底层信息体系方面，通过顶级专业数据分析团队和无数个复杂的数据模型运算，形成了一整套信用数据分析体系，并与业务直接关联。
2.芝麻信用
央行今年年初发布允许8家机构进行个人征信业务准备工作的通知，蚂蚁金融服务集团旗下的芝麻信用位列其中。芝麻信用采取了和支付宝钱包合作的方式，用户登录支付宝钱包8.5版本后，打开“财富”栏便可看到芝麻信用分的选项。经授权开通，芝麻信用将正式开启。在形式上，芝麻信用采用了国际上通行的信用分来直观表现信用水平高低。芝麻信用分最低350分，最高950分，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。350至950分的分数区间也同国际上主流的个人信用评分区间接轨，如美国著名的FICO分，其评分范围在300至850分之间。芝麻信用对海量信息数据的综合处理和评估，主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。
3.腾讯征信体系
腾讯目前拥有8亿QQ账户、超过5亿的微信账户、超过3亿的支付用户，腾讯征信的优势在社交数据。腾讯也是央行要求做好个人征信业务准备工作的八家机构之一。牌照发放在即，腾讯征信推出了信用评分报告、人脸识别服务和反欺诈产品三大产品，不过目前产品还处在内测阶段。
腾讯信用评分体系是从用户的守约、安全、消费、财富四个维度进行综合评估的，在对个人的等级表现上，分数体现为7颗星星，星星等级越高，表示评级分数越高。浦发银行和广发银行信用卡中心均已接入腾讯征信。在人脸识别服务方面，腾讯征信使用的是自家的优图团队。目前人脸识别服务已经进入实际应用阶段。腾讯首款互联网证券平台“微证券”也将于近期上线，用户直接通过手机进行人脸识别判定真实身份后，即可开通证券账户。
在反欺诈产品方面，腾讯征信应用了一系列不同的方式和工具，包括通过方法、探测信号等多个维度，基于此所建立的系统能够把一些比较危险的、可能是被盗号的用户识别出来。该款产品的主要服务对象包括银行、证券、保险、消费金融、P2P等机构，它能帮助企业识别用户身份，防范涉黑账户或有组织欺诈，避免资金损失。
互联网征信在探索中面临的挑战
建立准确的征信模型十分不易。通过互联网产生的用户交易数据、社交数据、行为数据，在数量上十分庞大，而数据的筛选和清洗是一个非常复杂的过程。此外数据量越大、审核维度越多，由此带来的“数据噪音”也越多。美国征信公司FICO针对个人采集了100多个数据维度，但真正纳入征信模型的只有十几个维度。因此，互联网征信机构从事海量网络数据分析的工作人员在技术上要非常强，而且要通过不断地试错来确定征信模型。此外，腾讯征信、芝麻信用等公司虽具备大量的用户行为数据，但这些数据与个人的借贷行为之间的关联程度还不够紧密。
民间征信机构面临有关个人隐私保护等诸多限制。出于对信息安全的保护，2013年1月出台的《征信管理条例》，对个人信息的采集做了明确的限制：比如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。一些反映个人信用比较关键的数据可能是法律所禁止采集的数据。这意味着腾讯征信、芝麻信用等公司必须在大量的“边缘化”数据的基础上，通过反复比对和计算，从中找出规律。
不同机构间数据的共享与交换难实现。美国的三大征信机构都是独立的第三方机构，且互相之间有合作。但在中国，实现数据共享和交换在实现上还比较难。国内的互联网公司有的偏交易，有的偏社交，不同企业需要互相合作，打通数据。但像腾讯和阿里业务广泛，在征信之外有其庞大的主体业务。一旦其他的业务与征信业务产生冲突，外部合作可能会变得比较困难。
缺乏金融数据，民营机构必须不断地试错，而对接央行信用报告的核心数据还存在很多不确定性。民营企业开展的个人征信业务能否顺利对接央行信用报告的核心数据（如工资收入、社保记录、信用卡记录、贷款记录等），还存在很多不确定性。如果腾讯征信、芝麻信用等企业拿不到央行的核心数据，那么其信用报告便不太可能被主流的金融机构所引用。由于缺乏金融数据，腾讯等民营机构必须不断地试错，再用自己体系内的数据慢慢替代传统的金融数据。而这一过程，通常需要三五年之久。此外，对于央行征信系统无法覆盖的、主流用户之外的个人信用，互联网征信公司仍需要亲自摸索。
