征信機構始于19世紀30年代的美國。雛形是一些商業(yè)調研機構，服務民間或銀行借貸業(yè)務，獲取信息途徑通過招募些調研人員去街巷走訪，然后逐漸形成規(guī)模及規(guī)范化。

作為起源之地，美國有3大征信機構都有百年歷史，例如全國性3大個人征信機構益博睿、艾荃法克斯、環(huán)聯(lián)。3大征信機構數據源95%相同、覆蓋90%美國人。可以看出美國的征信數據覆蓋率是非常廣的。其征信服務覆蓋行業(yè)也非常多。在美國個人征信收到嚴格的監(jiān)管，監(jiān)管法律也非常健全，目前企業(yè)征信基本不受監(jiān)管。

在中國，最早的專職征信機構是中華征信所，于1932年6月6日創(chuàng)辦。國內征信行業(yè)快速發(fā)展基本是2003年后開始。在這一年中國人民銀行征信管理局也成立了。2017年6月個人信息安全法出臺，整個征信行業(yè)對數據的敏感性輸出做了很大調整，很多敏感信息接口都主動關停。

國內，央行征信數據其實只覆蓋了3.8億左右的自然人，覆蓋率非常低，還有幾億人只有簡單的身份數據。美國已達90%以上，因此在國內單靠央行數據已經不太符合創(chuàng)新型的互金行業(yè)信貸產品。從而催生了各式各樣的數據公司(包括備案的征信機構)嘗試將非央行征信的電商、社交等數據應用于信貸風控，例如京東白條。

無論國外還是國內，企業(yè)征信的發(fā)展都不如個人征信。從國內央行征信查詢數據來看，2015年已達6.3億，這還只是央行體系內的數據查詢量，可見征信行業(yè)市場可見還是非常巨大。以此類推，央行外的類征信數據市場規(guī)模應該也是非?？陀^。

在國內還沒有一家征信機構獲得正式牌照。之前沸沸揚揚的8大征信機構也只是屬于備案階段。國內2016年底備案有134家機構，最新公布的數據其實只有133家征信機構還在備案，經過全面的初步調研，僅有20%不到的征信機構是屬于有業(yè)務開展，其他的大多還在籌備和摸索階段。這些備案機構屬于正規(guī)軍，市場上還有很多數據科技公司也在做征信業(yè)務，但為了避開監(jiān)管，多打著“信貸風控”等名號開展數據查詢的交易業(yè)務。而這些非正規(guī)軍卻非常有活力，各種創(chuàng)新的信貸模型產品層出不窮，具體哪些真的好用，還無法判斷。

后續(xù)將征信備案機構及非備案機構歸類為“大數據行業(yè)”機構

征信行業(yè)使用的數據主要包括傳統(tǒng)央行的征信數據及互聯(lián)網征信數據。

互聯(lián)網征信包含的數據主要涉及傳統(tǒng)央行的征信數據、經營數據，身份數據、社交數據、消費/財務數據、乃至日?；顒訑祿?、特定場景下的行為數據等。嚴格來說互聯(lián)網征信數據大多數與個人信用是弱相關的，因此才有N中關系型算法來驗證各種數據相關性來判斷個人信用可靠性。

傳統(tǒng)征信體系的征信(央行)由于體制和技術等原因使用多限于金融行業(yè)，而互聯(lián)網金融平臺的大數據征信結果往往有在金融業(yè)外的更多應用。

互聯(lián)網征信數據使用的比較多的主要有個人身份信息(個人基本信息、教育學歷信息、駕駛證信息)、個人消費相關數據(資產信息、興趣愛好、電商注冊行為)，銀行持卡人數據(POS交易信息、個人借貸卡賬單信息、線上線下支付數據)，互聯(lián)網用戶及行為信息(APP瀏覽數據、WEB瀏覽數據、地理位置信息)，司法被執(zhí)行信息(裁判文書信息、履約被執(zhí)行信息、失信行為信息)、借貸黑名單高風險客戶名單(傳統(tǒng)金融、互聯(lián)網金融)、航旅信息(出行頻率、票務信息)、位置信息(實時位置、常用地址、出行軌跡)等。 但掌握這些信息的企業(yè)基本屬于行業(yè)內的巨頭，例如3大運營商、京東、淘寶等。

基于國內的征信行業(yè)大調研，基于大數據的風控框架大致是這樣。一些枝節(jié)部分其實對應了貸前中后使用到的一些大數據及大數據的來源。其中對應不同環(huán)節(jié)使用的技術能力和數據源要求都不一樣。在P2P等高風險行業(yè)，使用多頭數據來做阻斷或獲客都可以。數據的使用不是一成不變，均要看行業(yè)、產品、風險定價等靈活使用。在支付環(huán)節(jié)，結合位置信息就成了反盜刷的功能。這里不一一舉例。

圍繞大數據框架的整體思路發(fā)展，大數據風控行業(yè)其實簡單來分有3種：個人/企業(yè)數據接口批發(fā)、個人/企業(yè)數據接口整合報告、個人/企業(yè)數據建模及分析系統(tǒng)。圖上均是行業(yè)內比較知名的一些機構。產品輸出方式：各類接口直接聯(lián)調調用、網頁版登錄查詢及管理、定制化風控報告、聯(lián)合建模。

最后說下非全自動的個人征信模型簡版思路：首先需要接入各種各樣的數據源，這些數據源需要與業(yè)務需求符合，其次將各類裸數據拆分，根據業(yè)務類型及其他規(guī)則進行特征提取，初步分類。然后，各類特征將根據不同算法逐一組合成對應模型，應用與不同業(yè)務場景。不同模型經過機器學習(監(jiān)督學習及無監(jiān)督學習)的方式，輸出相應分值，給與各模型相應的參考。最好還需要有經驗人士，根據得分進行最后的決策。

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