大數據對征信的六大推動作用隨著數據存儲技術的進步，以及智能設備的發展，互聯網將聯系一切，數據已經深刻影響了個人和社會生活。以往，一般人對大數據的理解有一個錯誤的認知，即“數據多”是“大數據”，事實上，能夠利用先進的IT技術將碎片化的信息整合起來才能形成真正有用的大數據。
 
       這種對大數據的理解特別適用于征信業，因為征信的基本過程也是將分散于不同信貸機構看似用處不大的局部信息整合成為可以完整描述消費者、企業、機構等信用狀況的全局信息。
 
       2014年6月國家發布《社會信用體系建設規劃綱要（2014—2020年）》，作為指導社會信用體系建設的綱領性文件，《綱要》指出社會信用體系建設的核心是建立和完善信用信息共享機制，記錄社會主體信用狀況，揭示社會主體信用優劣，警示社會主體信用風險，并整合全社會力量褒揚誠信，懲戒失信。隨著國家信用體系建設的加快，國內大數據征信行業發展隨之加快，征信業未來發展前景不可小覷，以下總結了大數據推動征信業發展的六大方面。
 
 

一．推動征信業思維模式創新

 
       傳統征信業的思維模式是通過搜集客戶的信用信息進行分析處理，依托所收集的信息進行嚴謹的因果推導，進而評判出客戶的信用狀況。而數據的思維模式是把全部數據收集存儲，進行加工分析，它關注的信息數據間松散的相關關系，尤其可以揭示在以前數據量比較少的情況下無法發現的相關關系，即關注客戶行為之間的相關性，進而對客戶的行為進行預測，而不是探索什么原因導致客戶目前的行為。大數據的思維模式有助于征信機構有效捕捉以前忽略的細節信息和小概率事件，并更好地預測被分析對象總體的發展趨勢。
 
 

二．推動征信市場規范

 
       隨著《征信業管理條例》的頒布實施，征信市場競爭將更有序、規范和市場化，掌握大量客戶數據的互聯網企業將借助數據優勢進入征信市場。比如：第三方支付的電商金融，之所以能夠依賴電商平臺開展內部商戶的信貸業務，并通過頻繁的資產交易做大規模，最本質的優勢在于電商用戶的交易數據和頻率，把信貸不良率控制在很低的水平，明顯優于銀行的小微信貸業務。
 
 

三．推動征信機構信息數據采集方式客觀公正

 
       傳統征信方式是通過固定途徑收集一些可用作評級的信息，由分析人員對各項數據進行分析、評級，最終得到受評對象履約能力和履約意愿的評級。由于人工的介入，必然受到職業素養、道德品質等主觀因素影響，導致對受評對象的評價結果與客觀事實存在一定偏差。
 
       在大數據時代，更多是通過分布在人們生活工作中各個環節中的含有內建芯片、傳感器、無線射頻芯片等具有電子神經的感知設備產品進行信息數據采集。這些產品與后端的計算機聯接之后，可以全天候動態收集人們學習、工作、生活的各類信息數據，所收集的信息內容大幅擴展。同時，所收集的數據類型將更加豐富，包括文本數據、數學數據、統計數據、金融數據、圖像數據、聲音數據等多種數據。
 
 

四．推動征信產品的創新

 
       傳統的征信產品主要包括信用檔案、信用評分、信用報告等。在大數據時代，大數據思維模式有助于推動征信業務拓展，大數據技術不僅僅將有效提升征信產品的質量，而且還將推動征信產品的創新，使產品設計更加注重客戶體驗，產品服務范圍擴展到更廣闊的社會生活領域。比如根據對客戶的生活、工作習慣等數據進行分析，預測客戶的潛在需求，并有針對地推銷相應的征信產品或為客戶量身訂做相應的征信產品。
 
       在對傳統征信產品的改進方面，以信用報告為例，大數據時代的信用報告可以結合客戶的生活習慣，性格特點、財務狀況、興趣愛好等信息數據綜合評判個人的信用狀況。與此同時，征信產品的形式也將更加多樣化，可以是上報的報表、提交的報告、可視化的圖表、詳細的可視化分析或者簡單的微博信息、視頻信息等。
 
 

五．推動征信服務方式轉變

 
       大數據時代，征信機構的服務方式也將更加人性化，更加注重服務的即時、高效。以營銷服務為例，依托大數據技術，征信機構通過收集的詳細數據勾勒出用戶的“全貌”，從而對客戶進行更加精確的篩選歸類，從而提供差異化服務，提高營銷服務的針對性和有效性，甚至實現一對一營銷。在客戶維護領域，它可以幫助征信機構更便捷、及時地收集與分析客戶對征信產品和服務效果的訴求，及時對客戶提出的問題和建議進行反饋，提升客戶忠誠度。
 
       同時，通過大數據技術研究客戶使用服務的有關數據以及與征信機構所流失客戶的有關數據進行分析，有助于預測發現可能流失的客戶，從而改進客戶維護策略，保證客戶群體的穩定。
 
 

六．推動征信技術應用

 
       傳統的征信技術主要包括數據采集技術、數據處理技術、模型評分技術和數據報告技術等。在大數據時代，大數據技術將會貫穿征信業務的整個流程，為提供更豐富的征信產品以及更全面的征信服務，征信機構需要構建能夠快速處理和加載海量數據的大數據平臺，充分運用大數據的存儲、處理、查詢、分析和可視化等技術。大數據時代必將促進大數據技術在征信機構的發展及其在征信業的應用。