征信大数据可以基于大数据技术和模型，进行多维度动态挖掘分析，形成对个人、企业和组织的更为全面和精准的信用评价，对外提供信用评估、信用咨询、信用报告等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理。数据是征信业的核心资产，征信大数据可以提高信息来源的广泛性、信息内容的多维性、处理能力的迅捷性以及应用场景的拓展性。

征信和大数据有着天然的联系，大数据可以嵌套在整个征信的业务流程中，信用评分是最重要的征信产品之一，也是大数据应用的主要场景。此外，大数据还可以应用到创新信用动态评分、信用风险评估和管理、预防信贷欺诈、预测和快速匹配信贷需求、征信数据交叉验证、金融系统性分析等场景中。在征信大数据处理流程中的每一个环节，都要兼顾数据质量、数据安全、消费者隐私保护和监管合规性要求，并且根据征信服务的需求变化，不断更新和探索大数据。

在大数据时代，一切数据都可以成为信用数据，经分析后用于证明一个人或企业的信用状况。因此，征信业内在具有优化数据处理、降低信用信息加工成本的动机，与大数据在本质上具有契合性。此外，大数据的应用能有效解决这些未能被传统征信体系很好覆盖的众多长尾客户。

征信大数据的来源主要有两种渠道。一是传统的线下渠道，主要以金融机构的数据为主，其数据类型特征相对较为单一。例如：与银行直接发生过借贷关系的人群，可通过全国个人征信数据库，查询到其收入情况、社保缴纳、信用卡消费等信用相关数据。二是新兴的互联网线上渠道，其数据具有海量、多元、多维度等特征。

与传统的征信数据相比，征信大数据有几点不同。①数据采集：大数据为征信活动提供了一个全新的视角，基于海量、多源、异构、互补的数据，征信机构可以获得信用主体及时、全面的信息。②数据处理：征信大数据规模更大、信息更快、类型复杂，需要有别于传统工具的新技术方法来完成数据处理和分析任务。③数据分析：征信大数据分析需要解决来自多个信息渠道、复杂、海量的信息处理问题，提高风险模型的预测能力和稳定性，以及实时响应速度，帮助顾客在信用和风险管理中做出及时决策。④数据服务：征信大数据可以提供更为广泛和丰富的信息服务，大数据之间的交叉融合拓宽了征信产品和服务的广度和深度，通过海量数据、综合分析和决策服务，帮助客户提高效率、管理风险、降低成本和增加收入。