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促進征信業在大數據背景下的跨越式發展應建立符合大數據的征信法律制度和業務規則體系；加強征信產品創新；提高大數據技術處理能力；健全大數據信息共享機制；提升征信監督管理水平；建立符合大數據的信息安全保護機制。
近年來，隨著互聯網技術的發展，大數據越來越受到關注，其應用逐步滲透至多個行業,開啟了全新的數據時代。數據是征信業務開展的基礎資料,征信活動主要是圍繞數據進行采集、整理、保存、加工，并最終向信息使用者提供。大數據不僅為征信業發展提供了極為豐富的數據信息資源，也改變了征信產品設計和生產理念,成為了未來征信業發展最重要的基石。我國征信業發展尚處于起步階段，在大數據時代存在征信法律制度和業務規則不夠完善、征信機構數據處理能力有待提高等問題。未來征信業面臨的機遇和挑戰并存，研究大數據時代征信業的發展具有重要意義。
目前，對大數據無公認的定義，一般認為大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為服務于經營決策的資訊。大數據的出現，使征信業發展面臨的外部環境發生了巨大的變化。
1.優化征信市場的格局。隨著征信機構市場化運營機制的確立，將會有更多信息資源優勢的企業借助互聯網、大數據等信息技術的創新進步，從征信業薄弱環節切入，通過服務創新或產品創新打破原有的征信市場格局。一是電商企業將組建征信機構。以阿里巴巴為例，其利用淘寶、天貓、支付寶平臺上的行為數據和信用情況，建立成了涵蓋數十萬企業的數據庫，具備了開展網絡征信服務的基礎和實力。二是金融機構建立征信機構。例如平安集團擬整合網貸信息、銀行信貸信息、車輛違章信息等，建立金融數據挖掘中介機構。三是新型征信機構應運而生。一些大數據公司依靠技術手段，以電子商務、社交網絡為平臺，采集信息，提供信用信息服務，可能成為新型的征信機構。
2.推動征信業的轉型升級。大數據給征信業帶來轉型升級的歷史機遇，未來的征信業將以智能數據分析系統為平臺，利用大數據挖掘技術，支持征信業發展創新。大數據支持征信業升級和轉型主要體現在二個方面。一方面大數據促成征信業建立全新的風險控制體制，向有效監管轉型。大數據技術對客戶信用信息進行深度挖掘，實時監控，防范潛在的信用風險。另一方面大數據支持征信機構向精細化管理轉變。大數據的核心優勢在于信息挖掘，精細化管理的首要條件是充分信息化，包括業務信息化和管理信息化。
3.促進征信業差異化競爭。征信機構通過采用不同的數據來源，不同的數據處理方式，針對不同的客戶，開發出不同的產品，滿足不同層次客戶的市場需求，實現差異化競爭。例如，金融機構對征信服務的需求將從單個借款主體的信用報告，擴展到運用信用信息拓展網絡影響和金融服務渠道。P2P網絡借貸、電商金融等業態需要借助信用信息共享防范風險，降低交易成本。
4.拓展征信數據來源。大數據使征信數據來源呈現多元化、多層化和非結構化的特點，更加全面和真實地反映信息主體的信用情況。征信機構從在政府部門、金融機構等實體機構中采集信息，轉向從互聯網等虛擬世界中獲取信息。在數據采集的廣度和深度上，征信數據量將激增，采集包括證券數據、保險數據、商業信用數據、消費交易數據和公共事業繳費數據等，全面地覆蓋與信息主體相關的各項因素。
1.現有征信業務規則與大數據時代不匹配。我國有關征信業的法律法規的規制對象主要是傳統金融領域，《征信業管理條例》及其配套制度初步構建了我國征信業的法律法規框架，但是《征信業管理條例》是否滿足大數據時代征信業務的規則要求，尚未得到市場驗證。目前，缺少對大數據時代征信活動的規范，如有關大數據采集、整理、保存、加工和處理的制度要求。因此，還需要進一步細化和完善征信業務規則，以更好促進大數據時代征信市場的發展。
2.征信業監管技術和水平需改進。大數據時代給征信業發展帶來深刻影響，同時也對征信業監管提出了更高的要求。要適應大數據時代的征信監管需求，征信監管水平要能跟上大數據征信的發展水平，監管政策要符合大數據的基本規律，監管人員要具有適應大數據的知識和能力。在行業自律監管方面,我國行業監管尚未發育成熟，行業標準尚未統一，行業規范以及行業職業道德等內容尚未完善。
3.信息安全和隱私保護形勢嚴峻。隨著數據的進一步集中和數據量的急劇增長，對海量數據進行安全防護變得更加困難，數據的分布式處理也加大了數據泄露的風險，隱私保護和數據安全成為制約大數據發展的瓶頸。大數據時代下的征信業同時具有了大數據和征信兩個特性，對隱私保護和數據安全的要求更高。
4.數據處理能力亟待提高。如何有效處理大數據，是大數據發揮作用的重要環節。益百利等大型征信機構在數據處理方面已經采取多層次數據挖掘等先進技術，利用私有云平臺，對系統中海量數據進行處理和研發，減少主觀判斷，提高風險預測的準確性。但是目前我國征信機構發展起步較晚,缺少對數據處理的核心技術,導致數據分析結果不能夠準確的識別個體或組織的行為。
5.硬件基礎設施需要全面升級。過去征信機構存儲征信數據主要是在本地建立數據庫,大數據時代隨著數據量呈幾何級數的增加，征信機構硬件技術的發展已經跟不上數據容量的增長速度，數據存儲面臨較大壓力。
隨著大數據時代的到來，未來征信業發展要從制度設計、技術進步、信息共享、監督管理、隱私保護等方面不斷創新，促進征信業在大數據背景下的跨越式發展。
（一）建立符合大數據的征信法律制度和業務規則體系。現有的征信法律體系都是基于傳統數據模式下制定的，難以滿足大數據等新技術條件下征信業發展的制度需求。在征信業務開展過程中，大數據的收集使用可能涉及國家信息安全、企業商業秘密、公民隱私等，為了給大數據條件下征信業發展提供制度保障，需要從征信立法層面完善信息安全和數據管理的法律制度，明確大數據背景下數據采集、整理、加工、分析、使用的規則，確保大數據時代征信業發展有法可依。
（二）加強征信產品創新。隨著可獲得的數據量呈幾何倍數的增加，征信機構通過深度挖掘和使用這些數據，就可以極大地拓展征信產品的種類，不僅能夠提供信用報告查詢等基礎服務和產品，還可以提供其他綜合性產品，滿足社會各界的需求。從征信產品的滿足層次高低的不同，可以分為宏觀、中觀和微觀的征信產品。宏觀層面，征信機構通過大數據分析可以對系統性、全局性的風險信息進行預測。中觀層面，征信機構的海量數據包含大量時效性和政策含義都很強的信息，可以靈活多樣地進行多維度組合分析。把這些信息整理和挖掘出來，建立對應的指數體系，有助于行業監管。微觀層面，在信用主體（包括企業和個人）同意的前提下，征信機構可以提供每一個信用主體的信用報告、信用評分、身份驗證、欺詐檢測、風險預警、關聯分析等多種數據服務。
（三）提高大數據技術處理能力。大數據價值的完整體現需要多種技術的協同。數據抽取與集成、數據分析以及數據解釋，是大數據時代征信數據處理的三個重要環節，在數據處理過程中搜索引擎、云計算、數據挖掘等新技術使用必不可少。因此，征信機構要加大數據處理分析專業人才隊伍的培養，同時要引進大數據處理的專業方法和工具，建立前瞻性的征信業務分析模型，更好的把握、預測市場和信息主體的行為。
（四）健全大數據信息共享機制。完善的大數據標準體系是推進數據共建共享的前提。目前，我國來自各行業、各渠道的數據標準存在差異，成為阻礙數據開放和共享的關鍵瓶頸。建議盡快統一標準和格式，以便進行規范化的數據融合，提升大數據的整合能力，打破資源部門間的信息孤島，從而完善信息共享機制。
（五）提升征信監督管理水平。對于大數據時代的征信業，在注重市場培育的同時，要加強對行業的監督管理，防范信用風險。監管部門自身也要不斷學習，一方面制定符合大數據的征信業務規則，推動征信業盡快適應大數據時代的發展要求；另一方面要制定并實施符合大數據時代征信業的監管措施，建立跨部門合作監管機制，引導和推動行業自律，以行業自律促進大數據時代下征信業的有序發展。
（六）建立符合大數據的信息安全保護機制。在制度設計上，要規定信息主體、信息提供者、征信機構、信息使用者的權利、義務、責任，明確隱私信息的范圍，確保信息主體的信息依法使用。在技術上，要研究并采用最先進的網絡信息安全技術，從信息的存儲、傳遞、使用、銷毀等全流程進行信息保護，防止信息外泄。