毫无疑问，互联网征信离我们越来越近。
继1999年上海开始个人征信试点的15年后，个人征信终于迎来了新时代。
伴随现代生活日益互联网化，单纯的信用卡使用情况、电信缴费情况，已不足以反映一个人的信用程度。尤其是随着移动支付的发展，各种应用场景的产生都可能和个人的信用挂上钩，也可能因此催生更多的应用场景。
很多大学生是不能办信用卡的，但这些人可能很早就在网上购物了，进入大学时甚至已经成为资深支付宝用户了。尽管在银行端没有他们的信用记录，但他们在互联网上留下的足迹和行为数据，已经可以为其信用打分。
互联网时代，信用即财富。在当前的互联网服务中，有许多场景基于信用服务，比如免押金的租车服务和酒店服务，先试后买的后付款服务，签证的各种证明等服务。
“征信行业是很传统的行业，有几百年历史。这个行业最初就是委托调查的模式，到了互联网时代后，互联网跟征信结合，产生了互联网征信。”韩家平说道。对大数据的分析和信息自动化的采集，是互联网征信企业的最大特点。
在2015中国信用小康指数的调查里，有高达84.9%的受访者认为互联网征信能真实体现一个人的信用水平。很多人，比如部分自由职业者、蓝领、个体工商户、学生等，没有信用记录，金融机构担心风险，不敢授信。随着互联网金融的高速发展，个人征信体系的建设变得更加迫切。
大数据分析面临的相应挑战
其实，在征信领域发展相当成熟的美国，互联网与传统征信的结合也迫在眉睫。
“在美国，对于个人来说，信用等级通常等于FICO评分。由于美国三大信用局都使用FICO信用分，每一份信用报告上都附有FICO信用分，以至于FICO信用分成为信用分的代名词。”哥伦比亚大学经济学教授Moshe Adler说。影响FICO评分的主要因素是信用偿还历史，FICO评分的范围从300分到850分，得分越高则意味着违约风险越低。2014年有一半的美国人得分高于712分。
但是，2007年的次贷危机问题反映了信用评分是一个很差的违约预测系统。那些FICO评分高于700分的借款人，在2007年的违约率是2005年的4倍，几乎与2005年得到最差FICO分数的借款人违约率一样。
依靠信用评分进行评价真的比依靠客户表现来进行评价可靠吗？拥有更好的信用报告就意味着他是更好的员工吗？这依然有待考证。
由于传统的基于FICO评分的信用评估模型覆盖人群窄、信息维度单一、时间上滞后，所以，在大数据时代，无疑需要探索信用评估的新思路。
中国当前正在兴起的互联网征信企业也存在许多亟待解决的问题。腾讯公司助理总法律顾问王小夏指出，互联网征信业务的雷区是敏感的个人信息，而对个人信息的法律界定仍然有许多模糊的地方。
“独立性和真实客观性是互联网征信企业目前存在的两个问题。”2015中国信用小康指数显示，40.4%的受访者认为，网络数据常常缺乏更深入的分析，这是大数据征信目前最大的缺陷。“大部分互联网征信企业既是数据的生产方，又是数据的应用方，是否能够保持中立，尚有待考证。”韩家平说，“比如阿里巴巴虽然掌握了很多的数据，但是它没有掌握在其平台之外的数据，因此这个数据是不完整的。”作为一家征信公司，应该有覆盖面很广的数据源，这样才能做出一个比较完整的信用报告。
（莞 尔摘自《小康》2015年8月上，勾 犇图）