從表面上看，大資料徵信和央行徵信似乎只是資料的獲取渠道不同，前者主要來自於網際網路，後者主要來自於傳統線下渠道，但是二者存在較大的差異。大資料徵信創新主要表現在覆蓋人群廣泛、資訊維度多元、應用場景豐富及信用評估全面四個方面，由此帶來徵信成本的降低和徵信效率的提高。

　　首先，覆蓋人群廣泛。央行徵信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大資料徵信透過大資料技術捕獲傳統徵信沒有覆蓋的人群，利用網際網路留痕協助信用的判斷，滿足P2P網路借貸、第三方支付及網際網路保險等網際網路金融新業態身份識別、反欺詐、信用評估等多方面徵信需求。

　　其次，資訊維度多元。在網際網路時代，大資料徵信的資訊資料來源更廣泛，種類更多樣。大資料徵信資料不再侷限於金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本資訊、賬單資訊、信貸記錄、逾期記錄等，還引入網際網路行為軌跡記錄、社交和客戶評價等資料。這些資料在一定程度上可以反映資訊主體的行為習慣、消費偏好以及社會關係，有利於全面評估資訊主體的信用風險。

　　再次，應用場景豐富。大資料徵信將不再單純地用於經濟金融活動，還可將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面，如租房租車、預訂酒店、簽證、婚戀、求職就業、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景，在市場營銷支援、反欺詐、貸後風險監測與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現。

　　最後，信用評估全面。大資料徵信的信用評估模型不僅關注信用主體歷史資訊的深度挖掘，更看重信用主體實時、動態、互動的資訊，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意願、履約能力和履約穩定性。此外，大資料徵信運用大資料技術，在綜合傳統建模技術的基礎上採用機器學習建模技術，從多個評估維度評價信用主體的信用狀況。

但從資料範疇和內涵的效用性、徵信機構獨立性及隱私保護等方面看，大資料徵信仍存在諸多問題，需加以重視。

央行徵信體系是企業或個人，乃至國家透過資產/經營等市場經濟或政治活動而產生的關聯預估形為，目的是防範/減少或規避國家金融行業（銀行/企業/機構等）投資經營風險。對國家而言是戰略項，可以透過徵信體系可以對任何企業或國家進行深度分析，從而提供重大投資有效的金融資料與意見。

大資料徵信是市場流通消費而產生的關聯性資料鏈，形成的信用體系，主要目的是擴大市場/促進消費，從而增加企業贏收。

二者出發點不同，一個是保障國家金融業或市場經濟可持續發展為核心，促進市場活力為輔。一個是為了促進市場活力而產生更多的利潤（大資料所服務的企業）！

簡單說，一個是為國家戰略而服務！一個是為企業發展而服務！

　　央行徵信是傳統徵信方式，而大資料徵信是伴隨網際網路金融發展起來的。

　　央行徵信：資料主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據迴圈，權威性高，資料基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等。

　　大資料徵信：資料主要來自網際網路各大平臺，使用網際網路技術抓取或介面合作獲取徵信資料，權威性不如央行徵信。

　　資質再好一點的企業可以申請接入央行徵信，但隨著網際網路金融的發展會越來越重要，資料完整性各大資料徵信平臺不同，主要用於網際網路金融，例如P2P，如果P2P拿到央行徵信資料會比較靠譜。

　　個人認為大資料徵信是未來徵信的主流，大資料徵信主要有以下四大創新特點：

　　1、覆蓋人群廣泛

　　傳統徵信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大資料徵信透過大資料技術捕獲傳統徵信沒有覆蓋的人群，利用網際網路留痕協助信用的判斷，滿足P2P網路借貸、第三方支付及網際網路保險等網際網路金融新業態身份識別、反欺詐、信用評估等多方面徵信需求。

　　2、資訊維度多元

　　在網際網路時代，大資料徵信的資訊資料來源更廣泛，種類更多樣。大資料徵信資料不再侷限於金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本資訊、賬單資訊、信貸記錄、逾期記錄等，還引入網際網路行為軌跡記錄、社交和客戶評價等資料。這些資料在一定程度上可以反映資訊主體的行為習慣、消費偏好以及社會關係，有利於全面評估資訊主體的信用風險。

　　3、應用場景豐富

　　大資料徵信將不再單純地用於經濟金融活動，還可將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面，如租房租車、預訂酒店、簽證、婚戀、求職就業、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景，在市場營銷支援、反欺詐、貸後風險監測與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現。

　　4、信用評估全面

　　大資料徵信的信用評估模型不僅關注信用主體歷史資訊的深度挖掘，更看重信用主體實時、動態、互動的資訊，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意願、履約能力和履約穩定性。此外，大資料徵信運用大資料技術，在綜合傳統建模技術的基礎上採用機器學習建模技術，從多個評估維度評價信用主體的信用狀況。

1、確實有不同之處，央行徵信是傳統徵信方式，大資料徵信是伴隨網際網路金融發展起來的

3、央行徵信特點：資料主要來自銀行、證券、保險、社保等體系裡構成一個數據迴圈，權威性高，資料基本完整，主要用於資產評估、銀行放貸、信用卡額度等

5、大資料徵信特點：資料主要來自網際網路各大平臺，使用網際網路技術抓取或介面合作獲取徵信資料，資質再好一點的企業可以申請接入央行徵信，權威性不如央行徵信，但隨著網際網路金融的發展會越來越重要，資料完整性各大資料徵信平臺不同，主要用於網際網路金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行徵信資料風險會很大。

6、展望未來：隨著網際網路金融的發展，大資料徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足資料的完整性，那違法犯罪基本就真的大大減少了，信用真的就是錢！

大資料徵信是個偽概念。幾年前央行準備下發個人徵信牌照，批了八家公司作為試點。

這八家公司有什麼問題呢？最大的問題就是都不夠中立，無法像央行徵信中心一樣，給所有企業機構個人提供符合標準的服務。這八家公司背後，都各自有資金，各自有背景，也不可能把自己的資料隨意提供給競爭對手。

所以各家都開發了所謂的大資料徵信概念，意思是，我們肯定不可能輸出資料，但我們可以輸出結果，基於我們集團大資料所構建出來的個人徵信模型。

但這裡就要注意徵信的基本概念，徵信事實上只在乎信貸資料，然後是消費資料。也就是說，沒有交易行為和金錢行為產生的資料，徵信不在乎。

包括的血型，學校，你如何做理財，你有幾個孩子，你生了什麼病，徵信統統不在乎。

但這是理論上，也是構建西方國家徵信體系的基本邏輯。在國內不是的，國內有一種非專業但特別流行的看法，認為一個人的社交行為，網路上的閱讀操作行為，下載哪個APP還是幾點睡覺還是喜歡看什麼內容的行為，都可以影響徵信模型的構建。

我就說句實話吧，這種想法就是放P。

一個人的社會行為，與他的徵信資料，應該是完全脫鉤的。但國內的所謂大資料徵信公司，徵信沒有，大資料倒是很多，透過很多黑灰色途徑，搞到了不少鉅細靡遺的大資料，你看到大概能嚇死，詳細得絕對超出你的預料。

然後他們把這種資料應用到所謂的徵信模型裡。

還讓不讓人有點隱私了？要知道在國外的徵信業，資料的獲得途徑，使用者隱私的保護，都是非常非常重要，也全民關注的事兒。

到國內都變了味兒。不過現在央行也醒悟過來了，強調現在一家徵信牌照都不會批！

反正不批你們也在做了，批了，只不過讓市場多幾家奇貨可居的牌照，何必呢？

大資料徵信是無差別收集個人資訊，不僅收集個人的公開資料，而且還會蒐集分析個人的隱私以及潛在的違法行為。透過大資料分析，可以得到個人的生活癖好、性取向、價值觀念及思想立場。對於那些見不得人的行為，比如是否有不法商業行為、行賄受賄、不當男女關係等，都能輕而易舉分析取得。目前國內做的最全面的阿里大資料，大家要特別當心。

這種問題都有人要扯一大堆？我也是醉了。根本區別是資料來源不同，央行資料主要來自銀行及政府職能機構。大資料來自社會民間組織。兩者有重疊、互補部分，就那麼簡單。這種問題都要長篇大論的，不是為了騙獎金，就是譁眾取寵。

大家好：兩種都好，只要都做事講誠信就是成功，限制不講誠信都有特好的效果就好，但是對純老賴還是判刑最有效，刑期掙錢還債直到還清再放出來，因為轉移財產的太多了、也要加強對老賴提供幫助的人給懲罰，比如借給老賴戶名辦銀行卡、手機卡、轉戶一切幫助都應嚴厲處罰。