征信机构作为信息服务平台，最大的作用就是为分散在各个机构的不规则、碎片化的数据信息进行整合，加工，依据应用场景，定制化提供征信服务，为商业交易双方提供全面信息，减少信息不对称带来的潜在风险，有效支持商业机构做决策。从国外成熟的征信市场看，征信业务链条大致可划分为数据采集、数据加工处理、数据分析与挖掘、信用商业应用四个环节。
数据采集：数据采集方式存争议，未来需建立大数据征信平台
由于我国央行征信的数据开放门槛高，我国许多互联网金融机构更多通过第三方机构合作及互联网渠道获取数据。第三方机构以征信公司、数据技术公司为主，数据服务一般通过数据源集成接口输出，即通过整合公共部门数据、合作机构数据、自身沉淀及抓取数据等，以api接口形式对外输出。而在实际业务中，信贷机构很难分辨数据可靠性及真实来源。而从互联网渠道获取数据，目前行业中大致分为两种，一种是爬虫方式，又分为公开信息爬取和授权爬取。公开信息即为通过爬虫手段获取各类公开网站信息，而授权爬取是指用户提供个人信息（账号、密码等）获得用户授权后模拟登陆客户账户，抓取用户信息如电商信息。另一种是开发工具内嵌。许多软件通过代码内嵌app中，默认用户授权，可爬取手机通讯录、聊天记录、位置定位等信息。2017年6月1日《中华人民共和国网络安全法》实施后，明确加强了对个人信息的保护，通过互联网获取数据方式存在争议。目前我国征信机构数据获取方式不一，数据源争夺依旧是各机构竞争的主要方式。从行业发展及政府监管角度看，我国征信数据市场未来需要统一、具有公信力的统一的大数据平台提供数据输出，改变数据割裂局面，有利于保证数据安全性、可溯性、真实性。
大数据加工处理：提升大数据技术应用、数据匹配与连接技术
征信机构从各机构收集来的大量碎片化、非结构化的数据，需要通过大数据技术进行结构化归集、加工、处理。如美国征信巨头—环联采用的ab initio (大数据处理软件平台技术)、hadoop(开源分布系统的基础架构，适合处理超大量的数据)、netezze（ibm 基于数据仓库的分析技术）等。目前我国征信市场中，大型集团背景的机构往往大数据技术投入多，专业人才多，整体技术能力较强，依靠技术创新与研发，征信机构需要更多采用大数据技术，提升数据处理效率，为金融机构等提供高效的信用服务。
另外，随着更多的征信数据被应用，需要利用强大的数据匹配和连接技术，挖掘数据关联价值，更加全面精准地描述用户的信用画像，更好地评估风险和进行数据挖掘。如利用数据匹配能力来调查和核实不同人之间、业务之间、资产之间的关系，进行背景调查、风险评估、身份验证、反欺诈检测等。受我国传统征信体系的制约，我国多数征信机构的窘境：一是数据维度与存量不足，二是因各渠道和业务特点不同，数据归集业内尚无统一的规则，使得大数据技术应用难以有效发挥作用。
大数据分析及建模：征信模型的有效性有待检验
征信数据分析及建模目的包括预测客户信贷违约概率、识别风险与用户价值、给市场营销和新用户挖掘提供依据等。由于建模对数据量有一定要求，除了大型机构背景的征信机构外，大多征信机构本身拥有数据量小，因而通过自建的数据模型得到的分析结果往往具有片面性。如各机构推出的个人信用分，评估结果的差异较大。另外，征信数据模型提升必须建立在大数据有效、充分抓取及处理的基础上，需要不断的实践反馈和反复修正。由于业内大多的数据模型应用时间较短，缺乏历史数据参考，可利用的数据信息往往依靠传统征信规则归集，大数据模型的真正有效性尚需数据沉淀和时间检验。
信用商业应用：丰富信用产品层次，拓展应有场景
征信公司利用大数据之间的交叉融合，依靠先进分析和决策技术，会进一步拓宽征信产品和服务的广度和深度。目前我国征信产品更多应用于金融信贷领域，公司、消费者依据征信机构的信用等级来确立在金融市场作为借款人或担保人的可信度，并获取信贷支持。而征信产品主要有信用报告、信用评分、反欺诈服务等，产品类型大致雷同，差异化特色不明显，如提供p2p网贷、消费金融等垂直领域征信产品与服务较少。未来征信服务有望由金融服务拓展如保险、汽车、医疗、零售、出租审查、消费等经济和社会领域，并结合具体场景进行深度的创新与应用。
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