个人信用和大数据的区别及影响深度

我们都知道，信用最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。它的意思是说君子说出的话，是诚信确凿而有证据的，因此怨恨不满都会远离它的身边。在现在这个大数据时代，并不是人人都是一个有信用的人。现在我们常说的所谓信用，指的就是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。

当今社会，信用信息数据被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。在人们日常生活中，像买房、买车、租房、找工作、办信用卡、办贷款等都离不开一个良好的信用，甚至，一些婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，由此可见，信用对我们每个人的重要性。众所周知，个人信用的查询方式也是多种多样的，除了人行征信官网查询和银行网点查询，随着金融科技、人工智能、云计算成为时下的热词，网上大数据信用查询也变得异常火热起来。

大数据信用就是利用IT技术优势、风险控制模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。作为信用市场化的标志，大数据信用备受争议。一方面，大数据为传统信用带来了许多意想不到的变革，另一方面，大数据信用的模型标准各异，客观性存在争议。那么，大数据信用作为新生事物，相比传统信用，究竟有哪些优势呢，又有什么区别呢？

央行征信主要覆盖在持牌金融机构有信用记录的人群。大数据信用技术捕获传统信用没有覆盖的人群，利用互联网留痕协助信用的判断，满足P2P网络借贷、第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面信用需求。

在互联网时代，大数据信用的信息数据来源更加广泛，种类更多样。大数据信用的数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等，还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。这些数据在一定程度上可以反映信息主体的行为习惯、消费偏好以及社会关系，有利于全面评估信息主题的信用风险。

大数据信用将不再单纯地用于经济金融活动，还可以将应用场景从经济金融领域扩大到日常化、生活化的方方面面，如租房租车、预定酒店、求职就业、保险办理等各种需要信用履约的生活场景，在市场营销支持、反欺诈、贷后风险监与预警和账款催收等方面具有良好的应用表现。

大数据信用的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反映一个人的信用状况。