解码大数据征信：阿里等众多玩家入局 市场化趋势明显

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大数据应用是当今互联网时代最伟大的技术；征信是有着悠久历史的传统金融业务。 当象征着未来的大数据与象征着传统的征信业务结合在一起，它们便产生了惊人的化学反应。

在FICO中国区总裁陈建看来，征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者，而如今，得益于大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术的进步，征信有了更广泛的意义和用途。

随着大数据征信行业的崛起，越来越多的玩家开始进入市场，其中就包括拿到第一批个人征信牌照的腾讯和阿里爸爸。 那么大数据征信究竟会对整个征信市场造成什么影响？又会为这个行业创造出哪些新的机会？ 让我们用下面这份深度报告回答你：

（ 注：本报告中的观点均为我们根据市场调研和访谈所做的合理推测，并不代表准确商业信息。）

在如今的互联网时代，传统的借贷历史数据已经不能很好地反映个人或者企业的信用评级， 大数据征信采用了社交、电商、运营商以及搜索数据等数据源，并根据自身的业务模式建立相应的信用评级模型。 目前市场上主要信用评级模型是 侧重电商、侧重社交、侧重运营商和侧重信用卡这四类。

目前我国的征信市场分为企业征信市场和个人征信市场两类，主要还是由政府主导，但是市场化的趋势已经十分明显。 包括腾讯征信和芝麻信用在内的八家企业已经拿到了第一批个人征信牌照、政府也在2015年发布了一系列鼓励大数据征信行业的政策，预示着大数据征信市场正逐渐走向成熟。

目前我国征信市场存在的问题就在于 以央行为主导的单一市场格局的覆盖率较低 ，个人征信市场覆盖人数比率仅有62.6%，企业征信覆盖率更是仅有28.4%，并且 数据源仍以信贷信息为主，缺少多维度的信息。 面对爆发式增长的消费信贷需求，这样的市场格局明显不能满足。大数据征信能够利用自身的海量数据和用户信息解决覆盖率低和数据源单一的问题，为未来的消费信贷需求的增长提供有力支撑。

首批踏入大数据征信市场的八家企业包括腾讯征信、芝麻信用以及一些传统的征信机构，可分为 重资产模式、轻资产模式、数据整合与评分模型模式以及互联网模式等几种商业模式。 继这八家之后，又有包括京东金融、小米在内的30多家企业均有意申请第二批征信牌照，并涌现了多种新兴的商业模型。

大数据征信行业中数据是极为重要的一部分 ，现在市场面临的瓶颈是不同公司之间不愿意将数据分享出去，造成了数据孤岛问题，同时监管细则的出台也会对征信机构的进入和运营造成一定的影响。但是我们看到的更多还是大数据征信这个行业的机会，包括 发展企业征信业务、创造金融生态、进行细分领域研究等。