近些年来，随着信用信息的公开透明，我们总会或多或少的听到“失信被执行人”、“失信企业黑名单”等等这样的声音。与此同时，各种基于大数据信用管理的信贷产品、共享服务以及促销手段深入人们的日常生活中。永信大数据分析发现大数据信用也因为其数据的隐私性、评判公平性等话题被推向舆论的风口浪尖。我们也能切实感受到，信用管理体系的变化总是与大数据信用的使用有着密不可分的关系。永信接下来就按照这个思路给大家分析一下，未来基于大数据的背景下，信用管理的发展该何去何从。
1、拥有多元化大数据的信用管理体系
想要了解什么样的大数据能更好的建设信用管理体系，我们首先要思考什么样的信用管理体系是我们想要的。对于信用一词，因为理解不同，所以衍生出来的方向也有所不同，永信大数据信用分析发现信用不仅只局限在经济领域，还可以扩展到在众多社会活动中个体对承诺的履行。因此，产生信用的来源是多样的，从而评判信用的纬度也应该是多元化的。在中国的传统信用模型中，对信用的衡量主要依赖历史的信贷数据。这就导致，传统的信用方式无法体现一个个体的整体信用水平。另一弊端是，因为收集的大数据种类单一，我国传统的信用管理体系无法覆盖广泛的个体，尤其是草根阶层和小微企业。为了全面衡量个体的信用水平，它的信用评分模型也会实时的对个体从多维度进行评分。这样的信用衡量方式让大数据信用机构能更好的控制信用风险。同时，区别于传统信用的金融信用，它的这种广义的商业信用，能够被利用在社会生活的方方面面，融入到更为广泛的商业模式和场景中。
2、未来打通全社会大数据的共创信用管理体系
那些以平台为中心、以城市为中信或是以机构为中信的信用系统，虽然一定程度上会有互通数据的情况，但是它们仍然像孤岛一样自成体系的运转。或许有人会说，这些信用管理体系形成“孤岛”是因为信用是有它清晰的分类的。常提到的分类包括：金融信用、商业信用、社会信用。但是在如今的社会，金融行为、商业行为、公共行为的边界变得越来越模糊。例如，当你在网购下单时能够同时一键完成分期付款的设定，消费行为与金融服务无缝衔接。那么自然而然，信用类型的边界也变得更加模糊起来。只有跨越这个边界，信用才能更好的发挥作用。前文提到的互联网征信机构就是典型的例子，从分类的角度看它提供的更像是商业信用，但它却能很好地帮助母公司的消费贷和小额贷金融产品进行风控管理。
三、走向多方共治的信用管理体系
永信大数据信用分析先带大家回顾一下信用的历史，看看通常有怎样特点的个体会主导信用管理体系。追根溯源，其实是信息的不对等与不透明，导致了陌生个体之间难以对对方的信誉作出判断。这时，如果有一个双方都信任的且拥有较全信息的中间人作为裁判，就可以帮助他们判断对方的信用。与此同时，这个中间人也就决定了这一次评判信用的标准。由此可以发现，谁成为了权威的信用数据的中枢，谁就更易在信用体系中占据主导地位，拥有建立信用评判体系的主动权。
总的来说，在设想的未来中，基于大数据的信用管理体系会打通全社会各方各类型的信用数据，并且建立一个系统全面客观的信用评估体系，以及依托区块链技术的联合共治机制。因此，这就需要作为大数据信用中枢的各类机构组织，在开放数据以及治理信用管理体系方面要加强探索与合作。
