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　　信用与大数据有着基因层面的密切关系，一方面，信用数据是天然的大数据数据信息，理论上与消费者和企业相关的数据都可以用来代表信用；另一方面，信用其实就是分散在不同的信贷机构以及碎片化的局部信息，通过加工融合成为具有完整视觉效果的全局信息，然后由像永信这样的大数据信用机构从中挖掘出风险细腻，破解交易过程中信息不对称的问题。而大数据技术的优势就在于能够更好地利用互联网先进技术，将支离破碎的大数据整合起来，最终形成真正有用的信息。所以大数据对传统信用业务模式的影响将是变革性的，甚至是颠覆性的。永信认为我国信用行业必须从制度建设、信息共享、用户隐私保护，信用监督管理等诸多方面不断创新，以迎接大数据时代带来的新机遇与新挑战。

　　近年来，国务院相继出台社会信用体系建设的规划纲要、征信业管理条例以及征信机构管理办法等等，这些法律法规初步形成了信用市场的法律框架。但是上诉法律规范的调整和规制的对象主要是针对传统金融机构，面对互联网金融，其是否适应互联网金融行业特别是大数据信用的要求，尚有待验证。

　　一是大数据的获取难度较大。随着互联网带来的广泛数字化潮流，全社会的基础信息搜集和信息共享机制有所改进，但是仍然不足以支撑全面的大数据信用，一方面以水、电、燃气为代表的的基础信息、教育、住房、司法系统信息尚未完全联网，底层数据缺乏；另一方面用户的支付信息和社交信息彼此封闭、割裂的状态，市场上的电商、社交平台对于信息共享问题同样非常谨慎，进而导致大范围内的数据获取存在障碍，数据获取成本较高。二是所建构的大数据信用模型的可信赖性有待检验。大数据信用模型的精度提升必须建立在大数据有效、充分抓取以及处理的基础上，需要不断的实践反馈和反复修正。永信认为由于应用时间较短，缺乏历史数据参考，现有的大数据信用模型大都基于规则制定，其中带有大量的传统信用规则，还是一种中间形态，大数据信用的优势难以突显。三是大数据信用的应用范围不够宽泛。大数据信用中的数据信息大多来源于互联网，实际上就把较少使用或者不曾使用网络服务的群体排除在外。

　　永信认为目前国内对于大数据信用的监管还相对薄弱，监管方式与手段较为单一，同时监管从业人员的知识结构以及对大数据信用的熟识程度也亟有待加强。此外，大数据信用行业自律方面也远未成熟，目前尚没有行业联盟或者自律性组织协调相关从业机构规范经营，恪守底线，保护金融投资者和消费者的隐私及相关信息。

　　一是夯实大数据背景下信用信息的基础，包括数据处理、数据安全、数据质量、产品及应用等规则和机制的建立，特别是对有关数据的采集范围、使用原则和信息安全等问题，应作出明确的法律安排。二是加快规范大数据信用标准的建设，逐步扩展信用评估数据来源；理清政府的作用边界，维护信用主体的权益。三是鼓励像永信这样的信用机构借鉴发达国家征信理念、策略和方法，对积极参与信用风控标准等国际标准的制定，提高国际交流与合作水平。

　　一是加快落实信息公开制度，推进政府信用信息的共享。整合公检法、环保、交通、工商、税务、海关等各部门的信息资源，建立统一的社会信息平台，使信用变成资源资本。应分步建设全国统一的跨系统、跨平台、跨数据结构的政府综合信用信息共享交换网络平台，以推动部门之间信息的互联共享。二是为大数据开放共享建立制度保障，通过立法框架和体制的修改，推动数据共享和接入。从制度层面看，按照国务院的要求，已在信用体系建设部际联席会议框架下建立了信用信息共享交换机制，用以推动信用信息实现共享。应尽快统一信用数据标准和格式，以便进行规范化的数据融合，提升大数据的整合能力。三是加强行业协会组织建设，提供交流合作平台。要打通行业数据资源壁垒，促进信用机构之间的沟通与协调发展，使有效信息得到最大程度的聚合，真正形成“大数据效应”。返回搜狐，查看更多