互联网征信VS传统征信

从表面上看，互联网征信和传统征信似乎只是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存在较大的区别，主要表现在以下四个方面。

第一，在数据范畴和内涵方面，传统征信数据来自于借贷领域并主要应用于借贷领域，而互联网征信获取的主要是信息主体在线上的行为数据，包括网上的交易数据、社交数据以及其他互联网服务使用中产生的行为数据等，而互联网的行为轨迹和细节更多反映企业和个人的性格、心理等更加本质的信息，可以用来对信息主体的信用状况进行推断。

第二，在信用评价思路方面，传统征信的思路是用昨天的信用记录来判断今天的信用。这就存在两个问题，一是昨天信用记录不好的人今天是否仍然是一个高风险者;二是对于过去没有发生过信用记录的人，如何判断其信用状况。对于第一个问题，互联网征信所获取的数据可以实时地反映个人的行为轨迹，并以此推断个人相对稳定的性格、心理状态和经济状况，进而推断其未来的履约能力。第二个问题则引出了两者的第三个差异。

第三，在覆盖人群方面，截至2013年底，人民银行的征信系统中有征信记录的约3.2亿人，约占总人口数的23.7%，远低于美国征信体系85%的覆盖率。随着互联网的不断普及，征信数据范围和来源渠道日益广泛，同时互联网技术的使用极大地降低了数据采集成本。因此，互联网征信可以覆盖到过去没有信用记录的人，利用他们在互联网留下的信息数据作出信用判断。

第四，在应用领域方面，互联网征信因为数据来源、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非常常见的各种履约场景。

作为传统征信的有益补充，互联网征信的发展将极大扩展征信体系的数据范畴，带来全新的服务理念和先进的信息处理方式，推动传统信用评分模式的转变，进而对完善我国征信体系乃至社会信用体系发挥重要作用。

 

 

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