大数据对征信的六大推动作用随着数据存储技术的进步，以及智能设备的发展，互联网将联系一切，数据已经深刻影响了个人和社会生活。以往，一般人对大数据的理解有一个错误的认知，即“数据多”是“大数据”，事实上，能够利用先进的IT技术将碎片化的信息整合起来才能形成真正有用的大数据。
这种对大数据的理解特别适用于征信业，因为征信的基本过程也是将分散于不同信贷机构看似用处不大的局部信息整合成为可以完整描述消费者、企业、机构等信用状况的全局信息。
2014年6月国家发布《社会信用体系建设规划纲要（2014—2020年）》，作为指导社会信用体系建设的纲领性文件，《纲要》指出社会信用体系建设的核心是建立和完善信用信息共享机制，记录社会主体信用状况，揭示社会主体信用优劣，警示社会主体信用风险，并整合全社会力量褒扬诚信，惩戒失信。随着国家信用体系建设的加快，国内大数据征信行业发展随之加快，征信业未来发展前景不可小觑，以下总结了大数据推动征信业发展的六大方面。
一．推动征信业思维模式创新
传统征信业的思维模式是通过搜集客户的信用信息进行分析处理，依托所收集的信息进行严谨的因果推导，进而评判出客户的信用状况。而数据的思维模式是把全部数据收集存储，进行加工分析，它关注的信息数据间松散的相关关系，尤其可以揭示在以前数据量比较少的情况下无法发现的相关关系，即关注客户行为之间的相关性，进而对客户的行为进行预测，而不是探索什么原因导致客户目前的行为。大数据的思维模式有助于征信机构有效捕捉以前忽略的细节信息和小概率事件，并更好地预测被分析对象总体的发展趋势。
二．推动征信市场规范
随着《征信业管理条例》的颁布实施，征信市场竞争将更有序、规范和市场化，掌握大量客户数据的互联网企业将借助数据优势进入征信市场。比如：第三方支付的电商金融，之所以能够依赖电商平台开展内部商户的信贷业务，并通过频繁的资产交易做大规模，最本质的优势在于电商用户的交易数据和频率，把信贷不良率控制在很低的水平，明显优于银行的小微信贷业务。
三．推动征信机构信息数据采集方式客观公正
传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息，由分析人员对各项数据进行分析、评级，最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。由于人工的介入，必然受到职业素养、道德品质等主观因素影响，导致对受评对象的评价结果与客观事实存在一定偏差。
在大数据时代，更多是通过分布在人们生活工作中各个环节中的含有内建芯片、传感器、无线射频芯片等具有电子神经的感知设备产品进行信息数据采集。这些产品与后端的计算机联接之后，可以全天候动态收集人们学习、工作、生活的各类信息数据，所收集的信息内容大幅扩展。同时，所收集的数据类型将更加丰富，包括文本数据、数学数据、统计数据、金融数据、图像数据、声音数据等多种数据。
四．推动征信产品的创新
传统的征信产品主要包括信用档案、信用评分、信用报告等。在大数据时代，大数据思维模式有助于推动征信业务拓展，大数据技术不仅仅将有效提升征信产品的质量，而且还将推动征信产品的创新，使产品设计更加注重客户体验，产品服务范围扩展到更广阔的社会生活领域。比如根据对客户的生活、工作习惯等数据进行分析，预测客户的潜在需求，并有针对地推销相应的征信产品或为客户量身订做相应的征信产品。
在对传统征信产品的改进方面，以信用报告为例，大数据时代的信用报告可以结合客户的生活习惯，性格特点、财务状况、兴趣爱好等信息数据综合评判个人的信用状况。与此同时，征信产品的形式也将更加多样化，可以是上报的报表、提交的报告、可视化的图表、详细的可视化分析或者简单的微博信息、视频信息等。
五．推动征信服务方式转变
大数据时代，征信机构的服务方式也将更加人性化，更加注重服务的即时、高效。以营销服务为例，依托大数据技术，征信机构通过收集的详细数据勾勒出用户的“全貌”，从而对客户进行更加精确的筛选归类，从而提供差异化服务，提高营销服务的针对性和有效性，甚至实现一对一营销。在客户维护领域，它可以帮助征信机构更便捷、及时地收集与分析客户对征信产品和服务效果的诉求，及时对客户提出的问题和建议进行反馈，提升客户忠诚度。
同时，通过大数据技术研究客户使用服务的有关数据以及与征信机构所流失客户的有关数据进行分析，有助于预测发现可能流失的客户，从而改进客户维护策略，保证客户群体的稳定。
六．推动征信技术应用
传统的征信技术主要包括数据采集技术、数据处理技术、模型评分技术和数据报告技术等。在大数据时代，大数据技术将会贯穿征信业务的整个流程，为提供更丰富的征信产品以及更全面的征信服务，征信机构需要构建能够快速处理和加载海量数据的大数据平台，充分运用大数据的存储、处理、查询、分析和可视化等技术。大数据时代必将促进大数据技术在征信机构的发展及其在征信业的应用。
