這是一個舊習慣被不斷打破、新力量與日俱增的時代。

這是一個舊習慣被不斷打破、新力量與日俱增的時代。移動互聯網的快速發展，推動中國進入了大數據時代，而大數據的不斷建設與完善，則為當今中國社會誠信體系建設提供了新的契機。

近年來，中國在誠信體系建設上各方面都在加強。

首先，在國家層面，社會信用體系頂層設計基本完成，組織機制完善等基礎工作取得突破性進展。其次，目前中國已經建立了統一社會信用代碼制度。其三，中國已經實現了全國范圍內的社會信用信息歸集共享。其四，目前中國已經建立了部際聯動的聯合獎懲制度。其五，主管部門發布實施了《企業信息公示暫行條例》。其六，推出了首批社會信用體系建設示范城市。其七，信用法規和標準研究加快推進。其八，市場化社會信用服務體系建設日趨完善。從地方政策來看，陜西、湖北、上海、河北、浙江5個省市已出臺地方性信用法規。

當然，就像公眾都能夠意識到的那樣——雖然目前我國社會信用體系已經開始搭建，但還處于初步階段。信用體系搭建還只存在于“不敢失信”的政策范圍階段，遠遠沒達到全國“不能失信、不愿失信”的普及階段。

顯然，要進一步建設能夠應用的社會信用體系，就不能只依靠政策來實施。還要進一步發展與引入與此配套對此支持的金融科技的技術，才能更好的完善這個體系，從而提升風控效率。

金融科技加入社會信用體系，能夠有機結合的話，那么信用不再是局限在某個封閉體系的單維度指標，而是完全可以量化并且通行于全社會的多維度數據。

具體來看，金融科技對社會信用體系建設的價值：

一是豐富了信用體系的數據維度，用戶的社交、喜好等行為被量化，使得用戶畫像更加完整。二是延長了信用服務半徑。傳統的征信服務主要是共享債務等信息，看的是歷史數據，而依托金融科技可進行實時判斷，并可對未來形成預期。三是拓寬了信用服務覆蓋范圍。金融科技在金融服務中的應用，可有效填補傳統金融機構未能有效覆蓋的低收入者、小微企業等長尾群體。

金融與信用的美好理想規劃已經很豐滿，但是現實還比較骨感。金融業本身是一個長周期的行業，要金融科技推動征信體系，需要的是經歷一個完整經濟周期的考驗。

不過，人們往往是高估了變革短期的困難，而忽略了長期的巨大價值。可以理解的是：一旦金融科技融入社會信用體系后，將對民營企業出現的融資難、融資貴問題，提出更好的解決方案。

金融科技推動征信體系建設，不僅可以打破信息不對稱的問題，更是建立信用生態的堅實基礎——鞏固金融，助力商業，更回饋社會，利在千秋。

誠然，金融科技信用體系建設說了很久，但目前的成效尚一般。目前最大的問題在于“孤島數據”如何分享的問題；其次，也存在現實的數據的采集方式非法、過渡采集及非法交易數據等問題。

所以，要想金融科技推動信用體系發展，就必須建立平臺間的利益互換和激勵機制，激發平臺共享數據的積極性。而以上問題的解決，又需要用新技術來進一步推動，目前人工智能、大數據、物聯網等科技手段加入金融科技，就是比較切實的解決路徑。

大數據可直接解決金融科技的核心需求，直接實現用戶畫像，在反欺詐、信用評級等方面大大提高金融機構的效率和風控能力。在大數據基礎上，引入人工智能。對數據進行標準化處理，通過刻畫更加準確的信用畫像和更加優化的模型，對目標進行風險分析和預測。

人工智能的應用可以協助刻畫更準確的信用畫像。信用畫像的刻畫包括多個維度，但不只限于：識別欺詐行為、歷史信用分析、行為偏好、多層次風險結構識別等。例如使用人工智能鑒別刻畫對象的欺詐行為實現對中小企業信用行為的監控。

通過對海量數據的分析和處理，對目標對象進行信息核實、經營軌跡分析、黑名單比對等來更加準確的甄別目標對象是否存在欺詐行為，并根據甄別結果對該企業進行欺詐預警，從而實現對企業的信用行為監控。

人工智能還可以優化傳統信用模型。在信用評估模型中使用人工智能技術可以有效的提高分類器的分類精度和穩定性，這是因為人工智能的加入能使信用評估模型具有優于傳統統計學方法的適應復雜非線性分類的能力，從而提高信用模型預測結果的準確度。

以上是網絡信息轉載，信息真實性自行斟酌。