从2015年到2017年，可以称为是征信大跃进的三年。这种全社会的征信大跃进式行业投入存在着明显的弊端

无论心理测量还是大数据分析，都只是一种决策分析工具，虽然它能被用于干扰政治，但技术是中立的，心理测量学同样也可以用来实现普惠金融，造福于社会

美国最近三大征信机构删除负面公共信息的案例告诉我们，征信机构提供的半公共产品的服务，在注重征信信息的有效性的同时，还需要保证消费者的权益，在两者之中寻求平衡

不同类型的企业担保圈在信贷市场结构中规模和比重的不同，所呈现担保圈特点也不同。从整体来看，大型企业、中型企业和小型企业的担保圈贷款约各占1/3，而微型企业担保圈份额很少

担保圈贷款（保证贷款）一度被视为解决中小企业融资的利器，即使在担保圈风险不断出现的情况下，小微企业的担保圈贷款持续攀升

替代数据源、获取数据的新技术、新的分布渠道和新兴市场移动终端设备应用的爆发式增长都是FICO普惠金融创新计划研发过程中的重要组成部分

目前国内信用评分出现的泛化和娱乐化的现象令人担忧，例如信用评分被人为地分拆、转移概念、甚至选择性地使用，太多不专业的机构“鱼目混珠”，各种奇怪的新概念、新名词甚嚣尘上

美国是世界上信用交易额最高的国家，也是信用管理行业高度发达的国家，在征信制度体系及应用方面有许多值得借鉴的经验

随着数据挖掘技术的深入，很多银行也开始组建自己的开发团队，开发信用评分模型

信用评分的应用边界非常清楚，用于金融信贷消费场景，也有限制地用在类似“先用后买”的经济交易过程中。面对泛化和娱乐化的征信以及信用评分发展趋势，是到了应该停止过度营销，回归征信本质的时候了

目前信用评分已经可以在信用报告的任何场景使用，可以应用到整个信贷生命周期以及其他相关风险领域，甚至是宏观经济领域以及商业消费场

从信用评分的诞生到大规模应用，美国用了将近30年的时间，和经济与金融的发展互为促进

声纹验证技术已在金融领域，特别是征信机构得到了应用，但还面临着技术、信息安全、个人隐私保护的挑战

虽然大数据技术给全球个人征信机构环联带了很多变化，但是并没有给这些征信机构带来业务上颠覆性的改变，商业模式并没有发生变化

国外知名征信机构对大数据征信的探索目前还处于测试和推出阶段，但是这种大数据征信的应用代表一种前沿趋势，其中有两个方面值得关注

担保圈已成为信贷风险的重要来源之一。基于复杂网络的大数据分析可以有效地从海量担保关系中找到关键群和关键企业，结合担保和信贷信息，可进一步区分出预防点、风险点和关键点

小微企业信贷发展很快但充满风险，一个比较可行的防范风险办法就是建立完善的信用信息共享机制

个人征信机构的整个发展历史，就是一部并购史，从传统的信用信息服务开始延伸，实现征信业务的扩张

由于受到法律保护和严格监管，诉讼频繁发生是个人征信机构业务中的常见现象。个人征信机构面临的大量消费者起诉和巨额的诉讼赔偿抬高了征信机构设立的门槛