随着消费金融、网络借贷等互联网消费模式快速增长，以及大数据技术突飞猛进，大数据征信服务机构开始大量涌现。但多元化、多层次征信市场体系建设面临一系列挑战，有很多难题尚未破解。

一是数据的质量、权威性问题。相比于央行征信系统的权威性、数据质量的高可靠性，大数据征信机构虽然数据来源更加宽泛、品种更加丰富，但数据质量、权威性受到质疑。美国国家消费者法律中心2014年3月对主要的大数据征信公司进行调查后并发表了题为《大数据，个人信用评分的大失望》的调查报告，报告称，大数据征信公司的信息错误率高于50%。这些公司的数据模型繁多又复杂，使用不准确的数据，有“垃圾进，垃圾出”之嫌。

二是同人不同信用问题。决定大数据模型预测准确性的两个关键因素是数据和算法，各家征信机构的基因不同，数据来源不同。目前八家机构中，鹏远、中诚信、中智诚是传统型的征信机构，数据来源主要是金融数据、公共数据为主，而芝麻、腾讯、前海、考拉、华道则除了接入传统数据外，主要大量用的是自身场景下积累的数据，这导致信用评估结果在不同公司间存在差异。

三是个人隐私保护及信息安全问题。根据《征信业管理条例》规定，采集和应用个人征信信息必须要获得征信主体授权，商业银行在向人民银行征信中心报送和查询使用个人征信信息时，必须严格执行此规定，对于报送数据范围、查询用途范围、授权形式、异议处理等都有明确的界定。而大数据征信依赖大量个人的互联网交易记录、社交网络数据，在多重交易和多方接入的情况下，隐私保护的权利边界被淡化，隐私泄露风险被迅速放大，公民维护自己合法权益面临取证难、诉讼难等问题。

四是公共信息的可获取、跨机构信息的可交换问题。如前分析，目前多家个人征信试点机构的信息来源带有浓厚的自身经营特点，申请个人征信试点机构大多首先拥有自己的具有垄断性的数据资源。而大数据征信要求的是信息的共享，而不是局部的垄断和壁垒。跨机构拥有的信息是否可交换，哪些需要获得信息主体的授权，如何保证交换过程和交换后信息不被滥用，在法律、监管、技术等方面都缺乏标准。同时，工商、税务、司法等公共政务信息的可持续获取，尚得不到保证。目前的主要做法是，各家征信机构或信息使用机构分散地获取这类信息，获取成本高，数据质量和数据的可持续维护得不到保证。

五是信息滥用带来的社会安全、公平交易问题。从首批试点的八家个人征信机构的运营情况看，市场开放之后，芝麻信用、腾讯征信、考拉征信等机构开始了一轮激烈的追逐赛，纷纷推出各自的评分产品，并争相在金融、购物、招聘、租车、租房、交友、酒店入住等领域尝试应用。但是，这些机构绘制出的人物“肖像”能否真实反映个人信用还令人质疑，获取信息所采用的关键技术的可靠性还有待进一步检验，没有制约的商业化应用很可能带来安全隐忧或消费歧视。

六是征信机构的独立性问题。从各国征信机构的发展历程看，狭义的征信主要是为放贷机构的风险管理提供信息支持的活动，遵循“信息采集者与信息产生没有任何关系”的独立第三方原则。而目前试点的几家征信机构多不是独立的第三方，一方面他们的数据来源于母公司，另一方面其兄弟公司又涉足放贷业务。评分结果对于其各自经营领域的客户分析、风险判断具有强相关性，但其他应用场景下评分结果的相关性则有待验证。

总之，围绕建立多元化的征信体系这一大目标，需要在健全信用管理法律法规，完善信用数据标准体系，加快各类公共信用信息基础平台建设，强化征信业监管等方面多方探索，既要大力推进，又要脚踏实地，不能指望一蹴而就。