大数据网络征信推动金融普惠
传统征信服务对象主要是受到严格金融监管的传统持牌机构，并因此而定制。而未充分考虑创造了大量创新型金融业态的互联网公司和高科技企业的需求，以致金融科技企业难以据此进行风险控制，而转为研发新的大数据网络征信模型。
传统征信主要用于解决具有完整信用历史、高信用评分客户的信贷问题，而将大量缺少优质信贷记录的无信用评分客户和低信用评分客户排除在外。以致大量低收入群体和中小微企业信贷成本高昂，或者信贷额度偏低。
而这一细分市场是大多数网络小贷企业专注的领域，新的大数据网络征信就此细分领域，逐渐发展出一整套新型、高效的数据挖掘方法。
大数据网络征信数据多元
传统征信主要服务于传统金融机构，并依赖于客户信贷记录，数据大多来源于与此直接相关的银行体系和线下渠道，对客户隐私保护严格。
而金融科技企业由于不具金融资质，很难直接获取相关敏感数据用于建模，只能转向电子商务、网络社交、电子支付等多场景线上数据。
传统征信数据相对结构化和低维度，一般只涉及二三十个变量，以保证模型结果的稳定，但也导致没法对缺少相关标准化信贷记录的客户进行有效的风险评估。
而新的大数据网络征信数据维度可达上千，涵盖消费者各类行为和社交等非结构化数据，解决了不被传统征信覆盖的数亿网民的信用评估难题。
大数据网络征信自动化、智能化程度高
传统征信数据频度相对较低，且主要是基于历史统计规律，比较个体信用历史资料和依据历史数据库归纳的信用分布，从而推断客户陷入财务困境的发展趋势，结论相对滞后。
而新的网络征信模型可以大批量、实时高速地处理当期数据，直接挖掘客户近期的财务状况和行为特征。
传统征信往往仅作为金融机构发放贷款考虑因子的一小部分，在实践中还需配合专家经验，介入人工审核和干预，很容易受到审核人员的主观因素干扰和拖延。以致应用范围相对局限，且无法实现全自动化审核和快速响应机制，成本控制和效率不佳。
而大数据网络征信实现了高度自动化和高速化，人力资本向技术研发集中。
大数据网络征信机制灵活，注重客户体验
传统征信基于小样本、低维度的传统数理统计模型，算法相对陈旧，能够处理的数据和情景相对简单。
而金融科技企业的金融支持服务直面各类消费、社交等线上、线下一体化的复杂场景，数据种类和特征极其多样复杂，难以直接参照传统征信构建模型，需要引入复杂网络、神经网络等更多前沿的智能算法。
传统征信研发机构大多是高度规模化、体制化的大型国有企业或事业单位，具有一定市场垄断地位，市场服务意识和创新意识相对薄弱，所提供的产品和服务也就相对单一和标准化。
而大数据网络征信机构更为个性化和多样化，注重客户体验，服务更为体贴。大多基于生活场景，直面客户痛点提供定制化的征信服务，生态营造、商业整合和技术升级能力更强。
