时间：2016年3月7号  来源：CNNIC，社交网络

传统意义上的征信指从放贷人那里采集借款人信息。央行的征信系统采集的数据主要为身份信息、信贷信息、非金融负债信息，以及部分公共信息。传统征信机制的意义在于贷款人身份识别和还款风险判断。然而，伴随云计算、大数据等互联网技术应运而生的互联网征信突破采集金融信息的局限，拓展到社交、电商等领域。疑惑的是，社交数据为海量零散的非结构化数据，对于判断借款人的还款意愿和能力暂无预测力，为何社交数据可以作为互联网征信的基本依据呢？

    社交数据显著提高了薄信用档案人群信贷获得能力。社交数据的载体——互联网服务记录了借款人在传统信用评估中不可记录的行为，获得了其无法获取或者获取成本很高的数据，为信用评估提供了新的渠道和方法。互联网征信将社交数据等非金融信息纳入征信系统，显著地提高了薄信用档案人群的信贷获得能力。社交作为人类基本生存需求，伴随着社交软件层出不穷、社交应用普及化发展趋势，社交数据具有评估维度广泛、内容均衡、覆盖人群众多、反复高频使用的特征，符合互联网征信要求。

    社交行为衍生社交消费，而且与行为人的信用直接关联。古人云“礼尚往来”，现代社交行为不仅强调“礼节”，而且依赖“消费”。朋友之间请客吃饭、互送礼物、APP发红包等均习以为常，即所谓的“社交消费”。社交与消费于是具有了较强的关联性，社交数据有助于对行为人特征进行“画像”。社交信息虽然对于借款人还款意愿和能力的预测贡献有限，但是研究证明：人的行为数据与其自身信用有直接关联，社交数据在反欺诈测试方面效果显著，因为互联网记录的点点滴滴行为很难作假。对于小额贷款来说，违约发生的原因不在于借款人的还款能力而是意愿。

然而，社交数据作为互联网征信依据仍然存在局限性。社交数据作为互联网征信的局限性主要表现在：基于社交数据构建的信用模型评分均不高，授信额度有限；社交数据复杂多样，零散不成体系，借款人的身份识别和数据结构化难度大，技术上需要继续突破；当社交数据的提供方即为征信机构时，会诱发人们频繁的使用其社交应用，形成“特权”现象。