互联网金融征信体系的未来趋势：马太行 随着互联网和移动互联网的快速发展，互联网金融已成为当前金融领域的主要发展方向，随之而来的是传统征信的增加。

模式亟待技术更新。由于传统征信系统采用“征信+增值服务”的模式，无法满足互联网金融对数据深度挖掘、数据快速分析的需求。

此时，随着大数据时代的到来，大数据征信应运而生，从而满足了互联网金融更新征信模式的需求。 全国银行卡累计发卡量49.36亿张。

其中，信用卡累计发卡量4.55亿张。 全国居民人均信用卡持有量为0.34张，比上年末增长17.24%。人均微信及微信信用卡拥有量仍远高于全国平均水平

水平，分别达到1.70和1.33。 同时，2015年1月5日，央行通知8家征信机构做好个人征信服务准备。可见，大数据征信已

已成为互联网金融信用体系发展的未来。 至诚是宜信旗下的征信机构。 志诚利用大数据采集和分析技术打造金融云平台，服务于征信业务。

智诚易信与线上线下合作伙伴共享数据，使用平台上开发的搜索引擎，在个人授权的情况下利用搜索引擎抓取互联网上留下的信息。

电子商务数据、社交网站数据、第三方支付数据以及散布在互联网上的大量碎片化公共数据，结合合作伙伴提供的信用卡数据，将这些数据收集起来

将结构化和海量非结构化结合起来，利用云平台的处理和分析得到数据分析结果。然后在此基础上预设一些常规的基本算法，指导系统做一些基础的工作。

判断和决策依靠金融云平台的机器智能分析，通过所需的数据分析和挖掘技术，输出每个人的信用评估结果。同时，智诚利用强大的云平台来设计

我们设计了专有的预测模型，基于大数据技术对数据结果进行分析，深度挖掘数据的相关历史数据来预测未来事件。 结果以分数的形式显示。

未来，随着大数据征信技术的发展，数据采集和整理的难度将降低，机器学习分析数据、挖掘数据的能力将大大增强，使得整个征信系统

整个过程仅需几秒钟即可完成。 商通贷——与知名电商平台eBay合作，为eBay中国商户推出的基于大数据的信用贷款产品

发放信用贷款。商通贷自主开发了基于借款人身份真实性、借款人社会关系、财务能力及还款能力、还款意愿四个维度的N个数据模型。

然后让智能机器学习这些模型。 同时，这四个维度衍生的数据形成了大数据分析的必要变量。商代通从eBay平台获取商家近2至4年的数据。

连续操作的记录。 这些记录反映了商户的交易状态，包括退换货、客户满意度、物流等。 当这些信息传回时，就形成了多个变量。 然后，创建正样本（

借钱还钱的好客户）和负样本（借钱不还钱的客户），让机器去学习这些样本数据。最后只需要把几十万或者几百万的变量放进模型里，通过机器学习，

在短时间内，可以准确地分析数据。 与传统征信相比，大数据征信主要给互联网金融发展带来四个趋势：一是优化征信市场业态。

随着大数据征信推动互联网金融领域发展以及征信机构市场化运作机制的建立，将会有更多具有信息和数据优势的企业利用互联网技术和大数据。

以技术为基础，从征信环节入手，实现产品和服务的创新，打破原有的市场格局。首先，以阿里巴巴为代表的电商企业利用大量的购买行为数据，

用户信息建立了自己的大数据征信系统； 二是以平安集团为代表的金融机构通过自身金融系统设立中介机构进行金融数据挖掘； 三、电子商务

以服务和网络社交为平台的新型征信机构，依托大数据技术采集和挖掘互联网信息，逐步形成新型征信机构。 2、大数据技术推动征信行业转型升级

在此巨大驱动力下，征信行业以互联网数据为基础，充分发挥大数据采集和分析数据的能力，为征信行业转型升级和创新提供了新的历史机遇。

信业的转型升级主要体现在两个方面。一方面，大数据征信建立了全新的多维度信息挖掘分析体系，实现信用实时监控和信用风险监控，

有效监控转型。 另一方面，利用大数据征信实现数据信息化，是征信机构向精细化管理转型。 3.拓展信用数据来源。大数据征信数据来源

呈现出多元化、多层次、非结构化的特点，更全面、真实地反映信息主体的信用状况，同时在数据垂直化、水平化方向上，全面覆盖主要信息

它整合了所有相关信用因素，摆脱了我国大多数人缺乏信用记录的现状。信用大数据收集并分发存储海量信用相关数据，对数据进行深度分析。

收入的挖掘和加工是信息技术与金融高度融合的专业产品。信用大数据解决了人工审核到自动审核的转变，大大缩短审核时间至几分钟，实现

征信服务的商业需求和互联网金融的发展已经得到满足，但法律法规的不完善和数据信息共享的缺乏仍然制约着大数据征信的快速发展。 与此同时，互联网

随着大数据征信的进步，金融安全和隐私问题变得更加严峻。 随着大数据时代的到来，多维数据呈指数级增长，数据存储也面临着巨大的压力。 然而，大数据征信是互联网金融的发展趋势，如何解决这些问题成为大数据征信发展的首要任务。