一些大数据从业者希望推动互联网金融进入2.0阶段，在他们的设想中，互联网金融1.0阶段解决通道、营销和资金流动问题，比如电子支付、电子银行；而2.0阶段，人们利用大数据，在风险与利润之间平衡，根据数据做定价、信用评估。

运营商数据亦可辅助征信

天云大数据首席执行官雷涛试图将大数据引入征信体制：“我们可以通过社交平台、外部数据快速阅读一个人的历史，根据其受教育程度、工作的专业程度、社会资本，对这个人授信。消费行为等一些碎片化的数据，银行并没有充分利用，只是做了记账描述，而且只看债务信息，不看风险。我们希望利用这些外部数据建立个人信用体系。”

在雷涛看来，未来的数据资源并不仅仅在互联网上公开获取，还有大量数据蕴藏在产业链条里，比如政府、银行里的数据。

哪类大数据可以辅助互联网金融征信？雷涛举例，“比如通信数据，通过通信运营商话单里的量体计算出用户的社会资本，一天打50个电话的人，和一个打5个电话的人，社会资本不一样。”

分散的大数据机构，各自掌握的用户信用信息不全面，怎么办？“共享信息。只有通过市场机制、利益的交换，才能促进各个大数据公司共享信息，不可能靠规定来推动。”雷涛认为，大数据业界要形成供与需的矛盾，靠价格来解决。

大数据征信，隐私怎么办？

目前，大数据公司可以通过银行和运营商提供的数据，进行数据分析。但如此合作的核心是，数据的拥有权仍然属于银行或运营商，大数据公司可以得出结论，但数据不属于大数据公司。

使用其它机构提供的数据，对用户进行信用评级，大数据公司到底有没有权力这样做？维优数字资讯分析师顾颖介绍：“大数据公司在做项目的同时，会有技术沉淀，模型和标签可以平移到其它项目，但是数据不可以私自使用，否则不道德、不合法。”

将大数据用于征信，如何保证信息数据被安全使用？大数据公司掌握了用户的隐私，如何确保信息不被泄露或者滥用？顾颖也有不少担心。

大数据辅助征信，需要第三方数据进行支持，比如，将用户发布在Facebook、社交网络、微博的个人信息，用来做征信。不过，美国电子签名协会副主席Jeff Knott则表示，这些在网络公开的信息，是比较危险的模型，“不能确定这些信息是否正确，数据的准确性需要再次验证。”

不少大数据从业者设想让社交网络介入征信，比如把借款人不还钱的信息公布在他的朋友圈里，督促其尽快还钱。

线上线下数据寻求结合

在顾颖眼中，大数据作为新探索渠道，虽然目前困难多，但是前途光明，而理想和现实结合，需要大平台加入，把不可能的事完成。

大平台的拥有者，无疑是阿里这样的企业。阿里小贷的征信模式被不少大数据研究者关注：利用阿里巴巴(滚动资讯)B2B、淘宝、支付宝等电子商务平台上客户积累的信用及行为数据，再将这些数据映射为企业和个人的信用评价。

阿里小微金融服务集团工作人员介绍：淘宝天猫是闭合的交易平台，卖家、消费者留存的数据完整，每一笔交易、售出商品、交易行为、商铺、营业额、上线的宝贝数量等全网各个时间段店铺的信息，都被完整记录下来，用于征信。

卖家旺旺在线时间长短，被作为重要的大数据信息之一，“淘宝很多店铺是个体经营的，店家旺旺的在线时间长短，一定程度上反映了其对店铺的投入程度，如果旺旺长期不在线，那我们也不太敢借钱给卖家。”阿里上述工作人员表示，“我们有一套风险决策系统，阿里已经对全网卖家有了了解，每个卖家能从阿里小贷拿到多少钱，金融风险怎样，阿里已经对卖家做了预判。”

阿里的大数据，能够靠自有的数据资源渠道，还原每个消费者的信用，但信息割裂的问题依然没有解决。“财务数据、税收数据、信息数据、公安的数据、小微企业劳动保障的数据，想打通是很难的。”阿里小微金融服务集团设想，未来可以结合线下的数据，比如央行的征信数据、正在建立的社会信用体系，与自己的数据互为补充。

但目前线下的有效数据也寥寥。“征信系统目前有8亿人，真正和银行有信贷关系的只有3亿人，换句话说，5亿人跟银行从来没有信贷交易关系，这5亿多人对金融部门来说是陌生人。”中国人民银行征信中心副主任王晓蕾说。

“银行是做征信最好的地方，不过人民银行的征信系统信息有限，而商业银行、运营商，比如阿里、腾讯等等，信息更全面。”顾颖认为最好的方式是商业银行和运营商的数据结合，获得王晓蕾提到的“5亿陌生人”的信用信息。