大数据征信发展基本条件
传统征信在方便个人信贷、辅助金融授信决策、防范信用风险和提升金融获得性等方面发挥着关键作用，但其在互联网金融领域的局限性也不容忽视。据研究，大数据征信得以发展的基本条件有以下三点：
一、政策扶持
自2013年起，我国陆续颁布了一系列法律法规，为征信业的健康发展构建了法律制度框架。2013年3月国务院发布《征信业管理条例》（以下简称《条例》），成为我国首部征信业法规，也是我国征信法制建设的基石。2013年12月为配合《条例》的实施，中国人民银行出台《征信机构管理办法》，贯彻建立健全社会征信体系的要求，确立征信经营活动遵循的制度规范和监管依据。
以上这些法律、法规、条例及制度的制定有利于加强整个征信市场的管理，规范信息提供者、信息使用者以及征信机构的行为，保障信息主体的权益。同时，其他配套制度也正在逐步制订和完善，将与《条例》共同构成征信法律体系，促进我国征信业的健康、可持续发展，更好地满足个人和企业的融资需求。
二、市场需求
近年来，互联网金融异军突起，成为我国经济发展的新兴力量。互联网金融在繁荣发展的同时，由于成立的时间较短，自身风险防控能力较弱，信用评估、风险定价和风险管理等方面都不完善，问题事件不断涌现。传统征信机制不健全成为制约互联网金融发展的主要因素。互联网金融的发展为大数据征信的发展提供了巨大的应用前景，倒逼征信跟上时代的步伐，推动征信机制的变革。
三、技术支撑
大数据征信之所以兴起，除了上述两个因素之外，技术支撑也不可或缺。大数据和云计算技术的进步为大数据征信的发展提供了支撑和便利，人工智能算法模型为全面刻画用户违约概率和信用状况提供了有力补充。
大数据征信与传统征信的比较
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近年来，伴随互联网金融和大数据技术的发展，大数据征信开始兴起。大数据征信具备覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富和信用评估全面四个创新特点，但与传统征信相比，大数据征信在数据范畴和内涵的效用性、征信机构的独立性及隐私保护等方面还存在诸多问题，需加以重视。
一、两大征信基本概念
传统征信是由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。我国征信机构的设立和征信业务的开展受《征信业管理条例》的约束，并且需要申请相应的牌照。
大数据征信是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。
大数据征信活动在《征信业管理条例》所界定的征信业务范围内，其本质仍是对信用主体信息的收集、整理、保存、加工和公布，但与传统征信相比，突出大数据技术在征信活动中的应用，强调数据量大、刻画维度广、信用状况动态交互等特点，可作为征信体系的有益补充。
二、大数据征信的创新特点
从表面上看，大数据征信和传统征信似乎只是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存在较大的差异。大数据征信创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富及信用评估全面四个方面，由此带来征信成本的降低和征信效率的提高。
三、大数据征信存在的问题
大数据征信借助大数据技术能够更全面地了解授信对象，减少信息不对称，增加反欺诈能力，同时更精准地进行风险定价，从数据维度和分析角度提升传统征信水平，可以让征信更加科学严谨，是一个必要的补充。但从数据范畴和内涵的效用性、征信机构独立性及隐私保护等方面看，大数据征信仍存在诸多问题，主要有以下三点因素。
第一，数据范畴和内涵突破“金融属性”，效用性尚待验证。
第二，数据采集和使用未遵循“独立第三方”基本原则。
第三，隐私保护形势日趋严峻。返回搜狐，查看更多