⑴ 美国银行为什么追着"凤姐"发信用卡 零壹财经
凤姐，大家都知道，7岁父母离异，大专学历，做过老师，在家乐福做收银员时因搞笑、搞怪言论成为网红。在中国，凤姐就是个典型的屌丝形象，长得一般、没男友、收入不稳定。前两年去了美国，还没拿到“绿卡”，只能偷偷打黑工，给人美甲。
令凤姐自己都感到意外的是，美国第一资本银行居然给她寄了一封信——想要给她发信用卡，并给出15个月0费率的优惠！
在中国，凤姐可能从来没有受到过这样的待遇，以至于在她眼里，银行只会给“有钱人”发信用卡。而实际上——就是这样。国内银行不会给凤姐这种“资质条件”的人群发信用卡。
我转发后，很多国内的银行朋友也在问：为什么Capital one敢给还没拿到绿卡的“新移民”发放信用卡？
作为Capital One的前员工，我想解释几句：
第一，Capital One 并没有把凤姐当成有钱人，而只是把她当成了需要金融服务的人，是潜在客户；
第二，敢给一个没有拿到绿卡的“移民”发卡，靠的就是大数据风控，通过大数据模型分析，银行发现修脚工人、美甲服务员的现金流很好，就认为能给她发卡，并给予一定额度的授信；
第三，15个月零利率在美国是信用卡公司常见的促销手段，几乎从90年代末就开始做了，美国金融市场利率市场化十分成熟，融资成本低，这种优惠很是寻常；
第四，我个人建议凤姐开通这张信用卡，并多用信用卡买单。通过一段时间的信用积累后，就可以申请汽车、房屋贷款，对拿绿卡也很有帮助，这样她就离美国梦又近了一步。
什么是“美国梦”？华尔街有句话，“美国梦就是金融梦”。老百姓的梦无非就是“一座house、两辆车、两个孩子、一条狗”，这一切基本都建立在美国成熟的金融信贷市场上的。只要你有一定的信用，就可以通过信贷先实现梦想，再靠自己的努力去维持现状、甚至创造更美好的生活。
今天，我们提“中国梦”，可中国传统的金融体系能够提供的支持却十分有限。相比美国，中国个人信贷市场规模和结构都有很大的潜力，很多蓝领工人、学生、农民群体尚未被服务。目前一些大型银行的信用卡发放仍然主要依靠上万人的线下团队，效率低、市场力度不均、道德风险大；风控标准也过于传统，他们认为，公务员就比自有职业者的信用好，坐办公室的就比农民有钱，有的大学生25岁了还无法获得一张信用卡。
一些金融机构坐拥牌照，并把这当成天然的权利，但他们并没有意识到也是一种义务，国家和人们需要他们推动更多简化流程、优化风控，推行更多普惠金融产品来实现“中国梦”。
如今，没有金融牌照的互联网金融公司一直在做这些事情。趣分期为大学生提供分期付款，P2P为个人提供借款，京东白条、花呗、微贷能够快速发放几万元的信用贷……越来越多的公司开始通过互联网发掘“消费信贷”的市场黄金。融360在去年就联合12家互联网金融平台、服务机构成立了中国首个在线信贷联盟OLA。OLA的宗旨是推动中国在线信贷市场的发展，并最终惠及小微机构和个人，使他们获得更加便利、个性化的金融服务。
成立之后，OLA获得很多机构的申请，其中也包括很多大型金融机构。自发性的市场行为也带动了传统金融体系的变化，一些积极的商业银行已经有所行动，比如某股份制银行线上发卡量已经占到整体的4成。一些银行也开始探索人脸识别、大数据风控等更为先进的风控技术。
美国上世纪80年代中期开始利率市场化，鼓励金融创新，中国正在经历类似的时期，中国会迎来消费金融行业的黄金十年，再叠加移动互联网和大数据趋势，在线信贷将迎来一个爆发，或在今年超过万亿规模。
这对金融机构来说，也是一个巨大的机会。在为美国人民“实现梦想”的同时，美国金融机构就曾获得巨大成功。Capital One一开始只是弗吉尼亚州Signet银行的信用卡部门，后来不断地寻求技术创新，并坚持采取多样化策略，业务范围涉及信用卡、汽车贷款、家庭贷款、储蓄、个人信贷、保险等，去年资产规模超过3000亿美元，成了500强。Capital One公司首席信息官格里戈尔·拜勒对媒体说，成功应归功于基于信息的战略，这一策略使得IT经理可以参与到公司的规划决策中来。“由于我们所做的任何事情都采用了电子化的方式，这样一来，技术就成了公司聚焦的中心。”
试想一下，一个农民在田头需要2000块钱买种子，他只需要通过智能手机申请一个信用贷款，这个银行可以基于数据、基于他的政策，基于个性化风控模型可以给2000元的低利息贷款，可能在一天内打到农民的账上，这就是通过技术的创新，这就是普惠金融的未来。
最令人欣喜的是，监管的思维也在进步。4月15日央行发布了一个新规，所有的信用卡透支或者分期贷款之前都是18%的利息，但现在央行表示金融机构可以自行决定将部分利率降到12%。这是一个进步，市场的决策权利更大了。实际上，在美国，对不对“凤姐们”发卡、怎么样的优惠决定权都在银行自身，同样银行对自己的决策风险自担。记得《007幽灵党》里007说他有一张“License to kill”，而另一个人却说，其实你有的是“License to not kill”。里面一段对话很有意思。
“十三五”的报告中，关于金融的几个关键词“金融改革服务实体经济”、“多层次，多元化，覆盖广的金融体系”、“引入民营资本”，这都促进普惠金融发展的举措。
我也提几个关键词——“无科技不金融、“无数据不金融”、“无消费不金融”这是行业需要抓住的机会，我有一个预测，十年后金融行业排名前20的公司里，三成以上都会是创业公司。同时，不管是银行、互联网金融公司还是科技公司都将面对可能的金融风暴。而对于老百姓而言，“信用”是最大的机会——这是你的权利，也是你在未来金融体系中最大财富。
⑵ 爱有财和零壹财经公司有什么关系
爱有财网站隶属于零壹财经公司
⑶ 可贷资金利率决定理论的架构下，为什么一般而言我们都会忽略可贷资金市场,不对该市场进行分析
今年的《政府工作报告》指出，当前系统性风险总体可控，但对不良资产、债券违约、影子银行、互联网金融等累积风险要高度警惕。稳妥推进金融监管体制改革，有序化解处置突出风险点，整顿规范金融秩序，筑牢金融风险“防火墙”。
作为互联网金融领域的一大热点，P2P(网络借贷平台)风险性事件不断爆发，让很多投资者感到不安。日前，备受关注的网贷机构资金存管政策终于落地，银监会发文要求网贷机构对自有资金、存管资金分开保管、分账核算，防范网贷资金挪用风险，安全保管客户交易结算资金。那么，网贷平台风险有多大？投资者应当注意哪些“陷阱”？本报记者进行了调查采访。
利率下行成趋势，P2P投资人更谨慎
“这些平台这一刻看着好好的，下一秒钟就不知道会怎么样，钱放在那儿，心里很不踏实”
北京某公关公司员工刘丽莹，是一名P2P网贷平台投资“常客”。P2P刚兴起时，她就开始关注，陆续在一些平台上试水，到2015年网贷市场最火的时候，她至少在10个平台上辗转投资。最近，她明显感觉到各个P2P平台都在降温。“P2P火爆时期，行业平均收益率为10%左右，现在收益率普遍下行。年前我投了一个平台，算上春节额外赠送的部分，总的收益率是7%左右。”
说降温，不仅是指平台上的投资收益率在下降，还包括各个平台似乎都比较“沉静”，不像以前那样大打促销牌、送各种礼品。刘丽莹曾在一个平台投了一款3个月期的标的，投资额只要到80万元，可免费得到一部苹果手机，而现在能这样豪气送礼物的比较少见。年前，她在几个熟悉的平台上“转悠”，都没看到送礼品的活动，促销力度也比以前小了很多。
作为资深P2P投资人，刘丽莹选择平台有自己的标准。“收益率太高的平台不能选。借款人既要支付投资人的收益，还要掏平台收取的服务费。如果利率太高，哪个行业的收益率能覆盖这个融资成本?感觉像随时拿了钱要跑路的。”
网贷之家联合盈灿咨询发布的月报显示：今年2月，网贷行业综合收益率为9.51%，同比下降235个基点，主流综合收益率区间仍分布在8%—12%，平台占比为53.16%。
“随着网贷行业持续整改，P2P网贷平台在信息披露、风控措施和产品创新上逐步完善，吸引了一些新的投资人加入，但借款人数小幅下降，资金供给大于需求，推动网贷行业综合收益率下行，2016年底网贷行业综合收益率已跌破10%。未来行业会逐步走向规范，市场化竞争相对充分后，利率水平还会有所下降，但降幅不会太大。”网贷之家联合创始人石鹏峰说。
虽然收益率下降，但相比其他投资方式，目前P2P网贷平台还有一定的优势。比如，1年期银行理财产品的收益率只有5%，P2P平台的收益率不会高太多，但是期限短一些，1—3个月就能赎回。选择较短期限的产品，也是不少投资者规避风险的一种方式，可以拿到收益就走。
平台风波不断，也有不少投资人开始“撤离”。
某网络公司文员王宁曾经在几个排名靠前的平台上投资过几笔，但从去年底起，她就把资金撤出来了。“这些平台这一刻看着好好的，下一秒钟就不知道会怎么样，而且利率也没多高，还不如把钱踏踏实实放在银行里，更省心。现在政府正整治这些互联网金融平台，等整治好了再看看吧。”王宁的想法代表了不少投资人的心态。
网贷行业开始洗牌，问题平台浮出水面
“歇业停业平台占比达到35.7%，重大风险事件增多，808信贷、e速贷等平台相继出事”
监管政策密集出炉，不少网贷平台变得“低调”起来。有网贷平台坦言，现在看不清政策和行业的风向，干脆“窝着”，静观其变。数据显示：今年2月P2P网贷行业的成交量为2043.41亿元，环比降了7.53%，成交量已连续两个月出现下降。
监管压力之下，问题平台逐渐浮出水面，行业前期积聚的风险开始爆发。零壹财经发布的报告显示，2016年新增问题平台多达1106家。风险事件主要呈现两个明显特征：一是歇业停业平台占比仍然较大，占35.7%;二是重大风险事件增多，比如808信贷、e速贷、四达投资、国诚金融等平台相继出事。
“P2P网贷行业存在四大风险，首先是平台欺诈经营的道德风险。其次是流动性风险，如果投资用户大量提现，很可能导致一些平台运作的资金池被抽光。还有政策风险和借款人不还款带来的信用风险。”积木盒子首席执行官谢群说。
怎么才能不“踩雷”，避开风险平台呢?业内人士指出，此前政策已明确网贷平台信息中介的本质，规范的P2P网贷平台不吸收任何存款，也不参加同业市场。筛选时可以看几个重要标准，比如注册资本、平台背景、高管团队等。还要看平台产品和标的真实性，判断是否具备纯线上的大数据风控能力，以及是否触及网贷监管的12条红线，即是否自融、是否设立资金池、是否平台本身提供担保等。
“目前普通投资人还缺乏基本的金融常识和风险管理能力，投资不够理性，跟风投资的多。通过这次互联网金融专项整治，那些经得起检验的平台会吸引更多投资者;而经营不善的平台也会被大浪淘沙，退出行业。这种变化对投资人来说，是难得的投资教育机会，帮助投资人改变盲目追求高收益的心态，树立长期投资理念。”中央财经大学金融法研究所所长黄震说。
有银行资金存管，投资并非进了“保险箱”
“P2P平台要把合适的产品卖给合适的人，不向没有风险承受能力的投资人销售不适当的产品”
专项整治结束后，监管并未放松。厦门、广东、上海等地日前相继出台了网贷备案登记管理暂行办法，备受关注的网贷机构资金存管政策也已“落靴”。
存管政策出台前，投资人投入平台的钱直接进企业账户，和企业的自有资金混在一起，而每次选择投向具体项目时，投资人其实并不知道钱到底有没有进借款人账户。不少问题平台就是利用这一点玩起自融的把戏，设定一个虚假的借款标的，说是投资者的钱借给了某家企业或个人，实际上还是在平台自己的腰包里，并没有投向具体项目。比如之前出事的快鹿集团、“中晋系”就是这种情况。
存管政策出台后，每个投资人会在银行有自己的专属账户，每笔资金的去向都要得到本人确认、授权，类似股票账户的资金划转，银行和网贷平台每天还要核对投资人的账户，保证每笔资金有迹可循。这就相当于银行给投资人的资金上了一道保险，能杜绝资金被挪用的风险。
⑷ 人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的具体技/术和场景如何
一、什么是消费金融行业的反欺诈？
说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。
近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。
其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。
对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"
二、数据 技术能否满足反欺诈系统？
面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：
1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；
2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；
3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。
举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。
但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。
消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。
三、人工智能与反欺诈
说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。
人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。
机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。
国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”
国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。
四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践
京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：
1、数据驱动的模型体系——“四大发明”
2、技术驱动的风控体系——“四重天”
△来源：零壹财经
天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。
天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。
京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。
五、人工智能反欺诈的未来
人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：
首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；
其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；
最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。
可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。
⑸ 征信系统的建设背景是什么
现代金融体系的运转，离不开信用生态的支撑。征信作为信用生态体系中的重要环节，在数据与应用之间发挥着桥梁纽带作用。
我国的征信体系建设，可以追溯到上世纪30年代初。1932年6月6日，我国第一家信用调查机构———中国征信所，在上海宣布成立，标志着中国征信业的开端。这家机构由当时的浙江实业银行等五家银行发起设立，收集的信息比较简单，主要为当时的企业服务。据说该机构目前仍然在台湾经营。
自我国出现最早的一家征信机构到现在，已经有了八十多年的历史。但从改革开放开始，中国征信业才进入了真正的发展阶段。纵观行业历程，大体可将我国征信行业的发展分为以下四个阶段：
一、探索阶段：20 世纪80 年代后期—1995年
20世纪80年代后期，为适应企业债券发行和管理，中国第一家信用评级公司——上海远东资信评估有限公司于1988年成立；同时，为满足涉外商贸往来中的企业征信信息需求，对外经济贸易部计算中心和国际企业征信机构邓白氏公司合作，相互提供中国和外国企业的信用报告。
我国第一家社会化专业资信评估机构——中诚信国际信用评级有限公司于1992年成立，在至今的十余年间创新开发了数十项信用评级业务，包括企业债券评级、短期融资券评级、中期票据评级、可转换债券评级、信贷企业评级、保险公司评级、信托产品评级、货币市场基金评级、资产证券化评级、公司治理评级等，为其后来开展征信业务积累了大量数据和经验。此后，一批专业信用调查中介机构随之相继出现，企业征信的雏形在这一阶段开始显现。
二、起步阶段：1996年—2002年
这一时期，随着中国经济的快速发展和商品“买方市场”的初步形成，银行信用和商业信用规模都在不断扩大，客观上对信用调查的市场需求也在增加，从而加速了我国征信行业的发展。在此阶段，人民银行及政府机构在征信领域进行了大规模的布局。
1997年，人民银行开始筹建银行信贷登记咨询系统。银行将企业贷款情况报给人民银行，录入信贷登记咨询系统。当企业向其他银行贷款的时候，银行可以到人民银行系统去查询以此来防止多头借贷、防范欺诈等行为。这一系统被业内视为企业征信系统的前身。
1999年，上海资信公司建立了中国的第一个个人信用征信系统——上海个人信用联合征信系统。
大事件
1996
人民银行在全国推行企业贷款证制度。
1997
上海开展企业信贷资信评级，经中国人民银行批准上海市进行个人征信试点。
1999
社会信用体系概念在我国首次被提出。
7月，中国人民银行批准成立了上海资信有限公司，开始从事个人征信与企业征信服务。
银行信贷登记咨询系统上线运行。
2001
深圳市政府正式颁布了《深圳市个人信用征信及信用评级管理办法》，是国内首次以政府令形式发布的并首次为个人信用征信定规的政府规章。
2002
银行信贷登记咨询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全国联网查询。
数据来源：中国人民银行征信中心官网等 零壹财经整理
三、规范阶段：2003年—2014年
2003 年，国务院赋予中国人民银行“管理信贷征信业，推动建立社会信用体系”职责，中国人民银行征信管理局正式成立，标志着中国征信事业迈出了前进的大步。
同年，上海、北京、广东等地率先启动区域社会征信业发展试点，一批地方性征信机构设立并得到迅速发展，国际知名信用评级机构也先后进入中国市场。
2008年5月，中国人民银行征信中心正式在上海挂牌成立。从目前情况看，我国的央行征信中心已建成世界上迄今为止规模最大的征信系统。截至2015年末，央行征信中心有效覆盖8.8亿人信息，其中3.8亿人有信贷记录。
2014年，根据《征信业管理条例》、《征信机构管理办法》及有关法律法规，中国人民银行各分支机构开展的企业征信机构备案工作正式开始。我国征信史上第一家拿到企业征信备案资质的机构是中诚信征信（备案号10001），至此企业征信开始走上规范化发展的道路。据源点信用方面统计数据显示，截至目前国内完成备案的企业征信机构已超过135家，较去年年中的70多家增加了近一倍。
四、市场化发展阶段：2015年—至今
随着监管和立法机构对征信行业重视程度的提高，相关政策法规的不断出台，我国征信行业逐渐走上规范化的道路，进入了快速发展期。
今年6月，央行征信管理局日前向各大征信机构下发了《征信业务管理办法（草稿）》（以下简称《草稿》）。《草案》对征信机构的信息采集、整理、保存、加工、对外提供、征信产品、异议和投诉以及信息安全等征信业务的各个环节做出了规范。
而刚刚过去的2015年更是被称为“中国个人征信市场化元年”。这一年里，人民银行、国务院等相继发布了多份指导意见或监指引，首次对个人征信机构的要求进行了细化，为中国征信行业的发展壮大提供制度保障。
2015年1月5日，央行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，公布了首批获得个人征信试点机构资格的8家机构名单。此举标志着中国个人征信业向市场化、商业化发展迈出了坚实的第一步。
在这将近一年半的时间内，以芝麻征信、中诚信征信为首的个人征信机构动作频频，各类个人征信产品层出不穷，包括芝麻分、万象分等个人信用评分，已经广泛的应用到了我们的日常生活场景中。
相对于新创生态聚合类征信机构（如芝麻信用），以中诚信为代表的三家老牌征信机构通过征集传统征信数据及部分特色行业或区域数据，一方面采用较为系统、成熟的征信模型和技术，深耕金融服务领域；另一方面，对多元大数据的使用以及创新互联网技术的研究探索，老牌机构们都在以积极开放的态度进行着。
以中诚信征信的万象分为例，据中诚信征信方面介绍，万象分是基于公司10多年为银行提供个人信用评分的实践，结合互联网大数据技术优化升级的个人评分，从身份属性、信用记录、履约能力、行为特质、社交影响等五个维度综合考量个人信用，是300-900分区间内的综合信用评分。目前万象分大约能覆盖全国3亿用户。而之所以能够做到大范围覆盖和较为精准的评分，主要得益于中诚信征信在数据方面的先天优势。早在2002年，中诚信征信就已经开始以部门形式存在并着手开展征信业务。可以说，中诚信征信在起步上远早于目前市场上的大部分征信机构。而中诚信集团始创于1992年10月8日，是中国第一家全国性的从事信用评级、金融证券咨询和信息服务、征信服务、市场调研等业务的股份制非银行金融机构，至今已有十余年历史，无论是信用数据的积累还是行业经验的沉淀，都给中诚信征信公司在征信行业的发展提供了有力的支持。
随着政策法规的出台，征信业未来将会向着更加规范化的方向发展。数据显示，2015年我国消费金融市场已超9万亿元，预计2019年中国消费信贷规模将超过37万亿元。目前国内有630家银行，近9000家小贷公司，近20家持牌消费金融公司，以及蚂蚁金服、网络金融等互联网巨头。
根据波士顿咨询中国个人金融市场模型预测，未来五年我国的个人信贷余额将以年均复合增长率14%左右的速度拓展至约55万亿，由此可见，未来几年征信市场将会有巨大的发展空间。各家征信机构如何在各自发展的同时共同塑造行业的整体健康发展，找到竞合的平衡，将是一个值得深思的问题。
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