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最近，波士顿咨询公司（BCG）发布了中国个人征信行业报告（2015），报告认为，我国个人征信 行业经历探索、起步和深化三大阶段，开始向市场化方向发展。在过去的一年中，许多金融机构、生活应用类商户都与新创类公司进行了有益的内部测试或合作，收 到了比较良好的市场反馈。
数据=信用=财富
“互联网+”令普惠金融成为可能，这为中国基于互联网大数据的征信发展带来巨大的市场机会，数据和技术正在成为互联网征信关键门槛。
在互联网时代，数据即信用，信用即是财富。大数据征信将会把个人的全部社会行为映射到一纸信用报告上，而此信用报告又将影响到信用主体的生活。
将来一个人可以凭借信用报告上漂亮的分数而顺利地求职、贷款买房、出国旅游、租车订房，也有可能因为信用报告上一个小小的污点而求职无门、贷款被拒。信用报告将会成为每个社会人的一张“信用身份证”。
从世界经验看，个人有效征信数据90% 产生在信贷领域，90% 使用也是在信贷领域。 长久以来，我国征信市场是指央行征信系统，但其主要收集以银行信贷信息为核心的企业和个人信息，截至2015底，该系统收录自然人8.7亿，其中有信贷记 录的3亿人，收录企业及其他组织近2102万户。然而，依然有超过5亿多人的征信情况未能纳入系统。
随着普惠金融在中国的推进，如何满足这没有征信记录的5亿多人的金融需求，正好成为互联网大数据征信的市场机会。
简而言之，一个成功的征信产品的核心关键包括三点：
第一是数据源，如果比作做菜的话，就是菜怎么样。
第二是厨师，如何通过分析与建模，发挥数据最大的威力。
第三是对行业的理解。比如对租车行业不理解，生产的数据产品不一定适应他们的需求。
大数据拼图
目前，有8家民间征信公司成为首批待验收企业，这意味着央行开了“半扇门”，让这些第三方机构均进入大数据征信业务。其扮演的是数据融合，打破数据壁垒的中间人角色。
在这八家征信巨头之中，真正称得上是大数据公司的，可能只有阿里、腾讯、平安三家。因为他们的数据来源广泛丰富，且能把各行各业的数据融合在一起。只有多维的数据交叉，才能精准地刻画一个人或一个企业，每增加一个维度，数据的价值不是加法，而是乘法般的增长。
对于很多企业来说，他们传统意义上的数据是面向业务的，对于每一条业务线来说都会有数据的积累。而大数据的价值在于：通过多样性的数据交互，能够让商 业产生更大价值甚至颠覆性创新。这个多样性是指能够将多种数据连接在一起看，通过彼此之间的关联和互动让数据产生商业的价值。
就像早上8点在A路遇到堵车，要发现这个原因，就要搜集与A路相邻相交的各条路的情况，才能用这些周边数据验证A路堵车的原因。
同理，一个征信的新客户进入业务系统后，他的消费能力、还贷能力，消费喜好，交易场景等等，都需要用不同的交互数据去把他的画像“拼”出来。以前在数 据分析中只有对个体的线性研究，现在可以通过分析网络结构和社会关系，通过分析个人行为特征，来预测其违约风险、还贷能力
从某种意义而言，很多公司虽然都说在做大数据，但其实他们只能说是‘多数据’。比如银行和电商，银行的数据主要是在存贷、中间业务、汇兑等等；电商主 要是买卖、支付。他们的数据量超级大，但数据类型少。如果只是知道一个人每月消费多少，收入多少，其实并不能准确描述一个人。同样的，如果只是知道这个 ID的搜索记录，地图定位，也不能准确判断‘他是他’。
目前阿里有大量的购物数据和小商户交易数据，可以从购物数据中去拼出小商户的销售能力、还贷能力；腾讯有大量的社交类数据，可以从社会数据中拼出商家的需求；而前海征信则是其中唯一一家以传统金融数据为基底、兼整合了新型社会数据的公司。
根据媒体报道，前海征信的数据来源包括平安集团各个子公司的数据、合作机构的数据（电信公司、政府机构、交通信息数据、银联等）、合作方金融公司数据（如小贷公司、P2P等）以及通过网络渠道公开获取的数据。总体上讲，前海征信的数据库相比前两者更为丰富。
新型社会数据与传统数据的交叉拼图，有助于更精确地拼出用户画像。
比如2016年初，媒体称前海征信目前已经整合了传统金融信贷逾期数据、互联网金融信贷逾期数据、法院公开老赖名单、交通失信数据，以及携手住建局打造的住房和建设诚信体系，等于形成了一个跨行业失信信息平台。
假设某个人客户想通过某网贷平台进行贷款，通过查阅该客户的人行征信信息，平台可以得知其有较高的收入水平、无车贷无房贷、信用卡还款记录良好等信用 信息。但是如果加上更多社会数据的交叉对比，就能更好地实现动态风控。比如加上其他P2P平台以及住房诚信体系的数据，就能通过大数据来侦测申请者的信贷 饥渴程度，以此判断客户的风险状况——比如说，一个总是向小贷公司、典当行借钱，而且曾经长期拖欠工程款、逃税的包工头，虽然表面光鲜，但风险是不是可能 更大呢？
百花齐放到数枝独秀
未来大数据搜集工具，会与各种人们经常使用的可穿戴设备结合，比如手环。只有设备和人天天在一块，才能时刻搜集人的各种行为特点。用的频率越高，黏度越大，搜集数据越全面。硬件厂商会越来越多在这方面发力。
从美国的征信市场发展来看，1960年代末美国的征信公司曾一度多达2200家，但随着行业不断发展和整合，如今已减少到400家左右。其中，艾可飞 （E-q-u-if-a-x）、益百利（Exp-e-r-i-a-n）和全联（Tr-a-n-s U-n-io-n）三大巨头便占到了90%的市场份额。
当下中国大数据征信还处于第一阶段，即个人征信机构跑马圈地、百花齐放；而到了第二阶段，征信行业可能就会想美国一样出现大规模并购，最大的两三家公司将占据市场60%以上份额或者更多，其他几家共享细分市场。
而目前民间征信发展缓慢的最大障碍是数据壁垒、数据孤岛。不同公司不愿意透露自己的数据，怕被对手利用自己的数据打击。但未来数据融合是大概率的事。 民间征信公司就是打破数据壁垒的中间人。只有征信公司成为完全的民间第三方，和任何人都不发生冲突。任何人把数据放这里来都是安全的，达到1+1大于3的 效果，才能获得信任度，才能以严谨的行业规范，逐步让整个社会体会到大数据征信的好处，重视征信。
