國內信用體系建設現狀及市場規模
目前，我國社會信用體系正處於起步階段。圍繞征信體系建設的法律法規、業務規則、數據處理模式和方法正在逐步完善和加強。與美國等發達國家相比，我國征信工作主要由央行主導，目前誠信方面的相關權威信息尚不完善，征信體系建設起步較晚。
2013年3月，我國首部征信行業法規《征信管理條例》實施；2013 12、中國人民銀行制定的《征信機構管理辦法》正式實施；2065438+2004年6月，中國人民銀行征信中心開始對個人查詢其信用報告實行收費制度；2014年6月，國務院印發《社會信用體系建設規劃綱要(2014-2020年)》，明確到2020年，以享有信用信息資源為基礎，基本建立覆蓋全社會的信用信息體系。
中國人民銀行發布的我國首份征信發展報告《中國征信行業發展報告(2003-2013)》顯示，據不完全調查，到2012年底，我國征信機構超過150家，征信行業收入超過20億元。此外，中國人民銀行征信中心網站數據顯示，截至2011.03年底，征信系統已采集自然人8.3億余人，企業和其他組織近1940萬人。2013年，美國三大個人征信公司的營收規模達到512億元。國內征信不僅有較大的市場空間，還有很多亟待解決的問題。
大數據征信和傳統征信天然互補。
傳統征信方法存在五大缺陷:1、封閉、數據不完善。傳統的征信方式是通過固定的渠道收集壹些可以作為評級的信息，由分析師對所有數據進行分析和評級，最終得到對被評估對象履約能力和意願的評級。2.數據容易失真，產生偏差。由於人為幹預，必然受到專業素質、道德素質等主觀因素的影響，導致被評價對象的評價結果與客觀事實存在壹定偏差。3.實時性差，後期很難改正。沒有用戶評價體系，直接用戶無法參與評價，也很難跟進。糾正數據失真和偏差也很困難。4.便利性差。征信平臺上傳數據積極性低，更新不及時，準入門檻高，查詢次數有限。5.人力資源成本高。隨著未來征信市場的快速發展，征信產品的種類和數量都在增加。面對龐大復雜的業務，不斷增加的人力成本也是征信企業不可忽視的問題。行業人才的稀缺和行業的快速發展必然會產生矛盾。
大數據推動的征信體系建設，可以解決傳統征信體系面臨的問題。由於其數據覆蓋面廣，維度更全面，通過互聯網方便快捷地服務於所有業務。
與傳統征信方式相比，大數據征信利用雲計算技術，從數據錄入到評估結果輸出的全過程由計算機算法完成，避免了主觀判斷的影響，保證了評估結果的真實性；即使在同時處理多個被評估對象時，仍能保證快速、準確、高效。大數據征信的運營成本主要來源於知識產權和硬件的投入。相對於大規模的人員需求，低成本優勢明顯。此外，大數據信用還可以滿足評估結果與信用信息的同步，即當被評估對象的信用信息發生變化時，可以快速及時地計算其信用，保證信用的動態實時性。
老劉認為，未來征信行業將以智能數據分析系統為基礎，依托大數據挖掘技術實現轉型升級。壹方面，依托大數據的征信體系，可以深度挖掘用戶信用信息，防範潛在的信用風險，實現有效的風險控制；另壹方面，依托大數據的征信體系，可以在數據充分信息化的基礎上實現精細化管理。
大數據征信平臺助力中小企業融資。
中國中小企業協會副會長、中國聯通董事長範在接受央視采訪時表示:“大數據不僅可以衡量風險，還可以在壹定程度上預測風險。”
大數據征信平臺可以對中小企業3至5年甚至更長時間的歷史生產經營數據和交易數據進行挖掘、篩選、計算和分析。從而通過數據客觀反映企業真實的生產經營狀況、成長發展狀況。將無形信用量化，形成可以讓金融機構向企業發放貸款的信用信息。大數據信用融資改變了傳統的通過抵押、質押從金融機構獲得貸款的方式，從結構上豐富了國家的金融體系。
中國聯通作為首批獲得中國人民銀行頒發的《企業征信牌照》的第三方企業征信機構，是國內首家擁有自主知識產權的征信雲服務平臺，也是首家提供第三方信息價值鏈服務的運營模式。已為中國數千家中小企業提供信用融資服務，累計提供超過60億元的無抵押物純信用融資授信。其中，最高融資金額達到6800萬元，最低金額98萬元，至今沒有壹筆不良貸款。在貸後風險監管方面，中國聯通還為國家開發銀行、廣發銀行等金融機構提供了近300億的監管服務。預計年內監管金額將超過6543.8+0000億元。
據悉，上周央行對第壹批入圍個人征信牌照的機構再次進行了調研，並對第壹批馬征信、考拉征信、騰訊征信進行了最終驗收。據知情人士透露，首批個人征信牌照預計將於本月底發放。老劉認為，未來大數據信用平臺將建立更加客觀的信用評估體系，從中小企業融資入手，打破固有的以財務信息為核心的信用評估思維，改變傳統的以抵押擔保為主的信用方式。打造低成本、大規模、高效率、風險完全可控的純信用貸款管理模式。解決中國中小企業多年的信貸融資難題，並不斷向金融資本和社會信用市場延伸，形成客觀的信用理論和評價體系，以“數據約束”解決“信用悖論”，開創中國信用服務的大數據時代。
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