现代经济主要是信用经济，而信用的产生主要是因为商品经济的兴起，也就是所谓的消费。而电商的发展也改变了中国人额消费习惯，随之而来就是普惠金融。
但是随之也产生了不少的问题，由于我国的信用体系大部分是不健全的，主要是已央行手机各个银行的信贷记录为主，然而这应该是信贷体系，而不是信用体系。
而大部分人对征信的认识还停留在去银行申请业务才会产生信用的借贷，在征信体系不完善的情况下，由于信息不对称，银行很难全面了解贷款对象的信用信息，导致一些企业或者个人贷款额度远远超出其贷款能力不能按时还款，最终给银行甚至整个金融体系造成不良的后果。
但目前来看，所有显性隐性的契约行为以及很大部分个人经济行为都应属于信用，并且在自由的经济环境和商业化的信用体系下，较高的信用将获得较高的经济利益。
大数据征信模型将海量的数据纳入征信体系中，并以多个信用模型进行分析，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。
随着互联网和大数据的普及，依托于大数据和云计算技术优势，可挖掘大量数据碎片中的关联性，推动数据统计模型不断完善，更加科学的反映用户的信用状况。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。
诚为信作为一家专业从事互联网数据信誉审核软件开发的企业。为消费金融、信贷、保险、银行等多个领域客户提供针对性的产品服务。
融合大数据平台、机器学习和数据建模等方法所独创的人工智能风险决策，从成本、效率和准确性上帮助客户优化个人和企业的风险控制流程，降低金融风险管理成本。
如今，大数据时代已经来临，大数据征信在帮助用户建立个人信用、提供可靠征信数据、降低信用服务成本等方面有不可替代的作用。
金融互联网化注定离不开大风控数据的支持。