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大数据征信在互联网金融中扮演着越来越重要的角色，通过一个人的信用报告可以大致判断出此人的信用表现。在征信大数据中，信用评估的来源也将更加广泛，生活中的一些小问题：逃票、不按时缴纳水电费等都会纳入征信系统。信用数据对人们未来的生活将产生深远影响，所以从现在做起、从点点滴滴做起很重要。
大数据征信可以通过我们在互联网留下的“足迹”清晰地描绘出一个人，但如何把控数据源的“量”与“度”，各家机构还在不断尝试。更重要的是，最终绘制出的人物“肖像”与个人信用究竟有多大的关联度，至今仍存有争议。
征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者，而如今，得益于大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术的进步，征信有了更广泛的意义和用途。
有价值的大数据通常具备覆盖面广，用户足够多；维度有效，能够有效转为结构化的数据两大特征。央行的征信系统是一个“放贷人之间的信息共享数据库”，主要采集的数据为身份信息、信贷信息、非金融负债信息三类，以及部分公共信息。放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，征信机构应该是一个纯粹的独立第三方。
尽管有关大数据征信的定义和效用仍争议不断，但对于既无法接入央行征信系统又面临快速发展的互联网金融行业而言，利用大数据来帮助判定风险、开拓业务已是必然的选择。
从应用范围来看，目前大数据征信已从金融业务向生活服务蔓延。其中，最核心的两个价值就是：防范欺诈风险和信用风险。大数据其实并不一定就是数据量本身大，我们讲求的是变量涵盖的信息维度要多和均衡，然后才是能够通过浅度学习和深度学习等多种复杂的算法把这些变量更有效地糅合在一起。
信用数据记录着之前不可能记录的行为，征信大数据获取了以前无法获取或获取成本很高的数据，大数据征信为借贷双方提供了便捷。可见，想要全面的判断一个人的信用情况，不是一件容易的事情，利用大数据征信将在一定程度上面有助于风险防控。