乐宝袋以大数据推动征信体系

『壹』 大数据将如何改变征信领域

大数据将如何改变征信领域

21世纪，互联网、移动互联网、3D打印、人工智能……正如摩尔定律所言，人类的科技革新发展迅速，其中大数据的发展潜力最被看好。大数据的概念非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容，一个普遍而且严重的误解就是：大数据=数据大，即大数据就是量大的数据。但实际上，大数据的核心在于数据的交叉与流动。

亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend将数据比喻成新的石油，在信息社会，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等新技术及相关的创新应用不断加快，海量数据正在政务管理、金融业风控、产业发展、城市治理、民生服务等众多领域不断产生、积累、变化和发展。正如国际咨询公司麦肯锡所说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”我国的数据应用资源也正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进中国经济稳定增长的基本要素。

目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用。可是，数据之间的交叉融合非常少，信用数据源的割裂是当前影响我国大数据应用和拓展的主要障碍。

对于P2P行业来说，大数据在征信领域作用重大，对P2P平台的核心竞争力是一大考验，国内外都有一些企业正在从事大数据征信的研发、实验乃至实践工作。值得关注的是，目前国内金融行业中成功运用大数据做风控的企业，只有阿里小贷等少数几家。他们主要是通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，在几秒内完成对商家的授信。在数据征信领域还是存在很多问题，利用大数据进行风险控制任重而道远。

依赖大数据风控主要靠及时更新的数据和对客户的约束力来实现其有效性，这两个因素也被称为“闭环数据”。尽管年初央行同意8家个人征信机构进行数据的收集，但由于数据库往往涉及平台的核心竞争力，在没有建立起相应的激励机制的情况下，大多不愿意共享。

另一方面，P2P行业的信用数据获取渠道极其有限，个人信用数据部分依靠借款用户自行提交，部分依靠平台上门征集，对借款主体的信用数据征集工作占据了P2P网贷平台的大量人力物力，造成了一定的运营成本压力和管理压力。

美国利用数据进行征信的发展历程与其背后的逻辑对于我国发展征信行业具有一定的借鉴意义。美国信用局协会(CDIA)制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式，且正在将美国征信数据的标准推广至其他国家，以促进征信体系的全球化发展。除金融相关数据外，电商、电信业、零售业的数据也正在纳入征信体系。

美国征信市场的特点可以用12字概括：专业分工、边界清晰、各司其职。整个征信体系分为机构征信和个人征信，其中机构征信又分为资本市场信用和普通企业信用。个人征信方面，先由美国三大征信局益百利(Experian)、爱克菲(Equifax)美国环联(TransUnion)进行数据处理，然后再由FICO Score和Vantage Score等评分机构进行信用评级，最后应用到实际的金融环境之中，已形成一条成熟的核心产业链。

另外，美国通过立法和行业共识，其数据征信体系也形成了相对统一的标准。以“个人征信”为例，其内涵由“5C1S”定义：品德(Character)、能力(Capability)、资本(Capital)、条件(Condition)、担保品(Collatera)、稳定性(Stability)。同时，信用的边界也得到了明确的刻画，即对于用来量化信用的数据基础形成了共识。

从历史发展路径来看，美国的大数据征信也是先经历了野蛮生长，然后理智整合。在这个过程中，应用场景的拓展、技术的进步和法律法规的完善起到了关键性的推动作用。由于我国利用大数据进行征信还处于初级阶段，央行授权开展个人征信业务的8家征信机构也没有形成成熟的产业闭环，如何协调相关的征信机构与数据源机构，使得基本的信用信息能够共享，这需要两类机构之间互相合作与博弈，也需要政府层面能够做出适当引导，以便早日打破僵局。

令人欣喜的是，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳定我国经济增长的内在需要和必然选择。最近国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，其中最引人注目的就是开放政府数据和推动产业创新。这是我国第一次把发展大数据上升为国家战略，对推进落实“中国制造2025”和“互联网+”国家战略、促进大众创业、万众创新，推动经济和社会发展具有重要意义。

大数据带来的新服务模式和资源分析处理能力，将带动产业技术研发体系的创新，推动跨领域、跨行业的融合和协同创新，在促进新兴产业快速发展的同时带动传统产业的协同发展，为建设国内信用社会、行业创新提供有力支撑，重塑国家竞争优势

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『贰』 乐宝袋大数据有什么用

在构建乐宝袋大数据过程中，也就是对个人信用评估模型的建立过程，全方面抓取用户信息，打通线上线下数据，将零散的信息连接每一个人，并且加入了现代年轻群体的个性化消费习惯、消费观念、还款习惯和还款意愿等数据进行分析，结合云计算、机器的只能学习等互联网技术，构建出的评估体系贴近年轻群体，让信用评估更加的具有准确性和专属性，全方面定义年轻用户的金融属性。
简单一句话说，它的作用就是评估个人信用，让信用可以兑现。

『叁』 建立互联网金融的诚信机制,最关键的因素有哪些

互联网消费金融风险管理 亟待完善的征信体系

互联网金融的本质是金融，金融的核心在于风控，而权威的大数据征信体系，可以更好地解决目前互联网金融行业面临的风控问题，降低P2P平台坏账的几率。由此可见，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融行业的发展尤为重要。

调查显示，50%的消费者并不知道在申请互联网消费金融产品时已经授权互联网金融服务机构查询、上报个人信用信息。征信查询授权环节易被忽视的主要原因是授权条款一般被穿插在交易协议或合同中，没有单独签署授权书的步骤，并且缺少引起信息主体注意的提示。调查发现未仔细阅读授权查询个人征信的相关条款的消费者占43.51%，没注意到相关条款的占12.98%。上述情况极易导致消费者产生个人征信异议。

过多征信记录将影响银行对个人的授信。调查显示，18.60%的消费者同时使用着3个以上互联网消费金融产品。然而，据商业银行工作人员介绍，由于通过银行端口查询的客户信用报告记录并不十分具体，互联网消费金融业务与常规的小额贷款公司借贷业务不易分辨。而部分银行表示，随着不良率的上升，对有多笔记录的客户信贷投放更为审慎。

互联网消费金融逾期风险较高。调查数据显示，有过互联网消费金融产品逾期的互联网金融消费者占29.77%，其中经常发生逾期的占6.11%。72.5%的消费者因为“忘记还款”导致逾期，“没钱还”导致逾期的占20%。互联网消费金融产品逾期的主要原因，首先是消费主体对消费金融产品逾期后果认识不足，缺乏对个人信用的敬畏心理；其次是部分消费主体过度使用互联网消费金融产品。不断使用“无抵押”“手续便捷”的互联网消费金融产品，消费金融产品的过度使用与低水平收入之间的不平衡，增加了逾期产生的可能性。

存在个人信用信息泄露、倒卖的隐患。在互联网消费金融市场中，个人信用报告需求量激增，存在较大的泄露、倒卖个人信用报告的风险。2016年，全国公安机关共侦破网络侵犯公民个人信息案件数量2100多起，查获公民个人信息500多亿条，抓获的犯罪嫌疑人5000多人。目前，越来越多的电商平台、持牌消费金融公司与金融信用信息基础数据库实现了对接。一方面，相对银行来说，电商平台、持牌消费金融公司在征信工作的制度建立、人员管理、技防手段等方面存在缺欠；另一方面，一些因资质原因未能与金融信用信息基础数据库对接的电商、P2P平台、消费金融公司为发展业务，相关人员在利益驱使下，容易发生违规查询、使用、泄露客户个人信用报告或者出售、出租征信系统查询用户的风险。

针对以上问题，如何有效促进互联网消费金融健康发展有以下几点建议：

进一步明确授权环节和授权内容。按照《征信业管理条例》第十八条及第十九条规定，互联网消费金融服务机构应进一步完善、规范征信授权形式和内容，征信授权书应与交易协议或合同分开，设置单独、醒目的界面，采取电子签名或指纹认证等方式进行签署，并通过电话或短信通知等辅助告知方式，引起信息主体的注意，授权书内容应更为详细、准确，被授权机构不得擅自转授权第三方。

进一步做好授信管理工作。商业银行信贷部门在审核客户信用报告时，应将审核重点从“贷款数量”转移到“偿还情况”上。互联网消费金融服务机构应严格把关，对于有多笔互联网信贷的客户应更为审慎，对于存在恶意逾期记录的客户应建立黑名单。同时做好金融产品的解读，提升消费者对互联网消费金融的认知度。

进一步提升居民征信意识和风险意识。应加强征信宣传工作，引导公众提高对个人信息及权益保护的重视程度。互联网消费金融服务机构应严格执行不良信息提供和告知制度，告知内容中应涵盖“逾期信息将被上报至金融信用信息基础数据库”“逾期记录将严重影响个人信用”等重要信息。居民应了解征信相关知识，提升对信息买卖、电信诈骗等违法行为的认知水平和防范能力。

进一步强化监管和自我管理。一方面，相关部门进一步加强对互联网消费金融服务机构的监管工作。不断完善准入机制、督促其合规经营、加大违规处罚力度，真正起到震慑作用。另一方面，互联网消费金融服务机构应重视征信风险防范工作，加强自我管理。增加科研投入力度、建立执行征信工作奖惩机制，对内部违规行为进行有效防范。

银子铺小编认为，在互联网消费金融迅速发展的今天，征信体系建设已成为社会各界关注的一个重点。规模庞大的网贷行业并没有纳入银行征信系统，借贷方与信贷公司之间都存在极大的风险。各家网贷平台、银行等传统金融机构都应上传征信数据作为判断的一个标准，而其他的平台则可以参考此征信数据，根据自己的风险偏好自行判断，作为自己是否放款的依据。

『肆』 乐宝袋上征信吗还了3期！已经逾期一月，没能力还了！后期不还什么结果

不还利息会越来越高，因为你违约了，而且再往后会通过法律手段来要求你还款的

『伍』 有知道乐宝袋的吗具体是做什么的

乐宝袋是一家做信用评级的平台，看过一些报道好像是通过整合大数据帮年轻人评估信用，利用这些信用级别可以更加便捷地使用消费场景。

『陆』 干货：这些网贷都上征信，你中过招了吗

经常撸口子的人注意啦

牛大大整理了一些上 征信 的网贷，

紧接着一波不上征信的网贷砸给你，

准备接好了吗？

上征信的 贷款

微粒贷 ， 借呗 ，金条，捷信，中银消费金融，北银消费金融，马上金融，阡陌金融，省呗，信用钱包，拉卡拉，卡卡贷，2345贷款王，证大，中安信业，布丁小贷，豆豆钱，信而富玩金贷，分期乐，翼支付，阡陌分期，优分期，平安i贷，千百块，飞贷，闪电借款，微信闪银，星星钱贷，借贷宝，我来贷，qq现金贷，发薪贷，招联 好期贷

不上征信的贷款

快贷，拍拍贷，信用钱包，玩金巴士，亲亲小贷，达飞云贷，我来贷，手机贷，用钱宝，你我贷，指尖贷，曹操贷，麦芽贷，闪银，神灯小贷，玖富叮当贷，么么贷，魔法玩金，给你花，吊丝贷，51人品贷，融360月光足，你我金融，信通贷，先花一亿元，中腾信，缺钱么，江湖救急，嗨钱，钱站，向右转，铜钱贷，借钱快，迪迪好贷，鼎及贷，万达贷，美借，乐宝贷袋，要借钱，快金，速贷熊，甜橙小贷，蓝领袋，小牛贷款，惠普快信，原子贷，mo9，人人贷，信闪贷，亲亲小贷，嗨秒钱包，闪电借款，秒读贷，小花钱包，小米金融，趣借吧，功夫贷，58金融消费贷

我提示

以上贷款，现在不上征信，不等于往后都不上，毕竟如今在加快信用体系建设的背景下，加速网贷平台进入征信体系已是大势所趋，往后不需要上征信的网贷将会越来越少

另外，经常在小贷上逾期的人要注意了，就算一些小贷公司不上征信，也有可能上了网贷黑名单，往后在其他小贷公司借款，也有很大可能会被拒。

不上征信的网贷大部分都比上征信的网贷利率要高，网贷也肯定比银行贷的利率高得多。

总结：

利息：不上征信的网贷>上征信的网贷>银行贷

额度：银行贷>网贷

综述：无论从哪方面来说，从银行获得贷款都比网贷实惠得多；从银行获得一笔大的贷款总比多次用小贷拆东补西的方式省钱省事，还能免去很多忘记按时还款造成逾期上征信的情况发生。但是申请网贷的这类群体正是有因征信不良，有信用污点被银行拒贷的经历。

若想避免往后在申请银行贷款方面遇到麻烦，就要给你的征信报告“抹除”不良信息让银行相信你的还款能力。

『柒』 乐宝袋会查其他分期吗

现在的分期已经列入大数据，都可以查询了。

『捌』 如何运用大数据推动诚信体系建设

一是立法为基，优化诚信体系建设的体制机制。通过立法，保障信用数据来源的合法性；回通过完善信用数据答采集、管理及诚信监督、奖惩制度，提升诚信体系建设水平。
二是互通为要，实现诚信数据互相连通共同分享。统一规范我市诚信数据平台建设，通过发挥信用信息交换共享平台的枢纽功能，打通法人与自然人信息数据壁垒，释放大数据功能，增加信用信息查询、信用产品交易撮合等，打造我市信用数据平台2.0版，切实消除“信息孤岛”，推动诚信数据开放共享。
三是市场为先，实现信息数据的能效开发增值。通过授信授权等方式，支持社会化征信机构发展，发展数据交易和信用数据评估，为个人和企业提供多元化的信用服务和增值服务。
四是多元为重，在更为广泛的领域提升社会诚信水平。以大数据为支撑加快信用体系建设，推动信用数据广泛应用于金融服务、社会治理、行政监督、民生服务等诸多领域，并以行政诚信和经济诚信为突破口，引领全市诚信体系建设迈上新台阶。

五是环境为上，形成推动诚信体系建设的整体合力。通过加强诚信教育，营造社会氛围，强化各政府部门和公共事业单位协作配合，确保全市诚信体系建设工作扎实有效推进。

『玖』 如何运用大数据为征信服务

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。在此背景下，小宇宙给大家讲解几种大数据征信的探索之路。

一、 大数据征信诞生的背景

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。林毅夫早在2001年《经济研究》发表的文章《中小金融机构发展与中小企业融资》，认为小型金融机构更适合服务于小企业，奠定了我国之后大力推动中小型金融机构发展的理论基础。城市商业银行、农村信用社、小额贷款公司纷纷成立，带动全社会的小微企业贷款产品激增，资金供给量大大提高，数年间小微企业融资环境得到了很大的改变。

然而，小型资金机构的出现并没有从根本上解决小微融资的困境，相对于大企业，小微企业对资金的占用比例极低（约30%），与小微企业对GDP的贡献（约70%）极不相称。近年来，小微企业的生存压力不断增大，传统行业竞争激烈，利润空间被不断挤压，赊销使小微企业面临残酷的资金周转压力，因资金链断裂倒闭的小微企业比比皆是。这种情况更加剧了资金机构“惜贷”行为，对小微企业贷款的负面预期导致小微企业贷款收缩，小微企业、小型金融机构两方陷入恶性循环。小微企业和小型资金机构处于整个信贷体系的最底层。

小微企业信贷的困局看似很复杂，牵扯宏观、微观各方的行为，但实际我们看所有小微信贷的难点，全部集中于一点：资金方认为无法看清小微企业的风险，自然不能放款，这称之为“信息不对称风险”；既然无法识别风险，资金方制定了回避小微借款的贷款政策，形成了“逆向选择”，小微信贷就此止步，陷入无钱可贷的困境。无论是大型银行，还是小型资金机构，都面临同样的问题，所以都对小微信贷无计可施。这个问题可以笼统地称为社会诚信体系欠缺导致信用风险高。

信用体系欠缺导致资金方难以看清小企业实际情况，这有着现实的原因。我国的小微企业内部管理是很随意的，很多交易不会以规范的方式记录下来。正规的资金方需要经过严密的尽职调查第一还款来源（依靠经营偿还借款），辅之以第二还款来源（抵押品），才能做出决策。这个过程可以称之为“征信”或者“信用审核”。前面我们已经分析过，由于资金方缺乏有效的可利用于小微企业的信用调查、审核手段，对于小微贷款项目，这个过程不但冗长成本很高，而且通常难以找到准确、真实、有价值的信息，阻碍了小企业信贷的成功率性。同样，对于那些私募资金机构、民间资金机构，本来没有能力进行相关调查，放贷只能靠感觉和其他手段，风险更大。

由此，我们可以得出结论：小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。可以想象，如果资金方有能力以一种低成本的方式准确识别小企业是否可信，再加以辅助风控措施（担保、抵押等），小微业务将变得有利可图，资金通道可以就此而打开，小微信贷就会变得顺畅而有序。大数据征信正是在这种社会背景下应运而生的。

二、 大数据征信技术的几条探索之路

随着大数据技术在各行业的深入应用，运用大数据为征信打开一条通路，逐渐成为了社会主流的意识。信用服务从业者、政府信用办公室、互联网金融公司对此进行了不懈的探索，期待找到一种可以针对于小微企业的量化深度评判方法。下面我们分析一下当前主要几种方法的特点。

(一) 量化信用评价（评级）模型（由内而外型）

多年以来，信贷机构、征信机构和评级机构一直期待着能够形成一个量化信用模型，将各方面的数据导入模型之后，能够自动生成评级结果，提示是否可以放贷。经过长期的探索、研究、试验之后，这个理想的模型一直没有出炉。我国部分有实力的资金方引进日本、美国知名咨询公司的信用分析模型，但这些模型对我国的实际情况的适用性很差，没有达到期待的效果——导入相关数据后即可对企业偿还能力和偿还意愿作出可靠的判断。

国外的先进模型以及国内机构的多年模型探索，都没有形成一个普遍性有效的评判小企业的量化模型，主要原因是我国小企业的数据质量低下。由于无论国内外使用的企业数据主要是财务报表数据，而财务数据是会计师事务所出具的。我国诚信体系存在巨大缺失，会计师事务所出具的审计报告几乎是制造出来的，其可信度很低。对于诚信企业，这份报告具有较大的参考性，而对于蓄意骗贷企业，也未必能够从审计报告中看出破绽。各种量化模型的探索之所以没有得到令人满意的结果，正是由于其所依据的数据质量是低下的，所以无论如何也不可能得出真正有价值的信息。这种方法基本上宣告了是无效的。

(二) 外部数据库接入（由外向内）模式

在企业内部数据质量不佳的条件下，各类机构开始向外寻找广度更大、更加可靠的数据来源，例如政府各部门的数据，税务系统数据、工商信息、行业主管单位业务数据、海关数据等，各行业协会的经营性数据等，也有在电商平台上积累的交易数据（如淘宝上的交易数据）。基于这些数据查找与某企业相关的数据并进行综合分析。我们称之为“由外向内型”的数据体系，也就是企业征信服务不再是从被评价的企业提取数据，而是运用外部数据体系实现。

这种模式的优势在于：数据库系统形成之后，单个企业的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本极低，且速度极快，直接带来的好处是征信服务的收费将非常低廉，并且服务量很大。但这种模式也存在自身的劣势：对接多部门数据入口是一项巨大的系统工程，建设、磨合的成本很高，当前除了工商信息可以达到全国联网外，其他部门信息均在分布在市级部门，整合工作相当巨大。另外，也是最严重的问题还是数据质量。我国的小企业对外报送的经营信息具有很大的随意性，都是根据具体需要编出来的，例如为了避税、贷款或者其他目的。有些地区政府为了鼓励当地企业发展，给予很高的纳税优惠，比如核定一个固定纳税额度，这样的话就不会要求企业如实报送。因此，从各部门搜集到的数据恐怕与实际情况相差较远，如果用做征信服务，可信性也会遭到质疑。同时，一个企业产生的数据并非全部对外报送，事实上，对外报送的数据仅占一小部分，如基础财务报表、应纳税额等，而大部分的能够说明企业情况的数据沉淀在企业内部，如供销信息、产品品类、资金流转等，这些数据无法通过外部数据库找到。外部数据库的数据量虽大，但针对于某单一企业，却显得容量不足了。如果是电商内部生态圈数据也相对片面，因为一个企业不会仅仅通过一个电商渠道销售，单一电商交易数据显然是不够全面的。

如果用外部数据编织数据网的话，这张网将是巨大的，几乎可以覆盖全国的企业。但由于关于某一企业的数据量不足，这张网的数据线条比较稀疏，也就是数据网眼很大，多数关于企业的有价值信息都被漏掉了，有效信息过小，不足得出可信的结论。这就是由外向内建立征信数据体系的探索。

自国务院交办发改委建立全国信用体系以来，各级政府信用办公室主导将辖区内各个掌握数据的政府部门连接起来，形成一个统一的信用信息平台，由专业的第三方公司或者设立下属公司运营，出具满足社会需求的征信报告。除政府外，也有社会征信机构做类似的事情，接入一些政府端数据并运营。从目前的发展来看，这类征信服务当前能够提供的最主要的信息是工商注册类的信息，以及少量的各部门备案信息。这类征信服务提供的信息简单，收费低廉，但对于信贷业务而言，基本上没有发挥太大的作用。

(三) 单体企业数据征信服务（由内向外）

另外一种数据征信服务，是从企业内部挖掘有用信息，从这个角度来说，这种方法和传统的征信方法是一致的，不同的是采集的信息和分析模式。现在有些专业征信公司也在研发由内而外的数据征信方法。这种方法利用的数据量不像社会征信的数据量那么大（因此称“小数据”），但与贷款相关度很高，再保证真实度的基础上，可以得到很多有价值的信息（“大信息”），并且均为信贷业务中资金方最关注的信息。该项服务可以帮助资金方在最短的时间内评判该企业是否能达到可以贷款的条件，为资金方节约大量的调研时间和成本，适应小微企业融资的效率要求和风控要求。

数据征信虽然应用的基础数据量不像政府部门数据那样多，那样大，但采集到的都是相关度最高的信息，可以捕捉企业真实经营情况和偿还能力。如果从数据网的角度看，这种方法形成的数据网较小（只适用于某单个企业），但数据“网眼”恰好适合保留住关于该企业的大量有价值信息，而筛查掉无关信息、干扰信息，形成深度、高质量的征信报告，为信贷决策提供可靠依据。

这种数据征信服务的优势是，启动快，无需长期建设成本，很好地适应我国现有的信息基础和社会现实。其难点在于如何取得借款企业的充分信任因此愿意提供深度数据。

企业数据征信技术已非一个技术上的构想，而是已经开始了大量的实践。数据征信已经在担保业务、小贷业务中发挥了重要作用，帮助担保公司和小贷公司排查风险、清晰评估项目、提高业务效率。相信随着市场环境的变化，将有越来越多的人意识到这种技术的价值。

『拾』 支付宝里的大数据智能征信靠谱吗

支付宝里的大数据智能征信是靠谱的。

因为人民银行《关于做好个人征信业务准备工作的通知》要求芝麻信用管理有限公司等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。上述机构要严格按照《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》进行准备和完善，达到相关法律法规要求，切实做到依法合规。

也就是说，在支付宝里可以查出个人信用，而且正式批准机构里有多家互联网企业，表明互联网在征信方面的优势在未来将会被予以充分利用。大量的信息、大数据，是可以通过互联网来获得的，越来越多的人要通过互联网来从事各种各样的活动，大量的信息都会在互联网上留下相应的痕迹。

所以，这些互联网信息，通过大数据处理，能够把当事人各种各样的信用情况收集起来，若其他当事人有需要，就可以比较便捷完整地获知其他机构、个人诚信状况、信用状况的方式。

(10)乐宝袋以大数据推动征信体系扩展阅读：

支付宝 大数据智能征信是靠谱的，因为都是由人民银行授权的。而且芝麻征信是顺势而为，因为阿里巴巴和蚂蚁金服的平台上积累了大量网络经济下用户和商户的数据，非常值得深度挖掘，而网络用户本身的长尾特征就可以支持普惠金融的实现。

可以借助互联网的力量触达更多更广的人群，不受时间、空间的限制。芝麻信用将是对传统征信良好、差异化的补充，积极推动社会信用体系的建设。

参考资料来源：人民网-个人征信的大数据时代

中国政府网-人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知