薛又轩

大数据可说是2015年和2016年的重点话题，一方面成为互联网和资本市场的火热话题与风口，另一方面国务院也在《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》系统部署了全国大数据发展工作，大数据俨然成为国家层级的重点战略。而和金融业息息相关的数据应用方面来说，国务院在随后颁布的《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台”。至此，国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷上马大数据应用的探索，冀望大数据可以带来技术上的突破，实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。

大数据和传统数据的差异

谈到大数据，首先应当了解，对金融行业来说，大数据“大”在哪里，和传统数据在本质上有什么样的不同，才能够更好地理解和更有针对性地应用这宝贵的新资源。就如同原油也需要经过层层的提炼，才能成为人类可以大量应用的石油产品，大数据也需要经过精心的筛选和应用设计，才能起到实质的功效。

传统金融机构，在建设信用风险打分模型的数据来源主要有几个方面：第一，人民银行征信中心数据；第二，客户自己提交的外部个人财力证明数据，如房产证、汽车行驶证、单位开具的收入证明等；……