近年来，诸多征信机构如雨后春笋般纷纷建立，企业征信和个人征信业务都取得了较大的发展。与此同时，我国征信行业仍然面临着诸多业已存在的困境，其中包括覆盖率低、数据整合难度大、数据较为简单、法制建设进程较慢等等，亟待行业重新的优化整合;
另一方面，社会主义市场经济在我国的不断深化发展也对征信业的信息披露、数据整合、能力处理等提出了更高的要求。
大数据技术的不断深化发展正为此提出了新的空间和解决方案，大数据本身的大量性、多样性、迅速性、价值性等天然优势都为我国的征信行业发展带来了新的机遇。
征信行业的发展对于金融业至关重要，征信系统的应用和推广也有效解决了金融机构信用管理的诸多信息问题，整个行业的良序发展有利于推动消费金融的发展和信贷市场的健康发展。与此同时，征信行业的发展也可以进一步推动提高企业和个人的信用意识，在全社会形成有效的激励约束机制。与此同时，大数据等诸多金融科技的发展为传统的金融行业带来了利好和变革。一方面可以极大程度地解决用户的信息需求，加速数据的处理速度、提高数据的处理能力; 另一方面，大数据行业的应用可以有效地跟踪客户行为，进一步提升广大居民的消费体验，同时防止金融诈骗等事件，有效地评估金融风险。在大数据技术下新的征信业走向是当前诸多市场主体未来面临的格局，如何合理运用大数据技术来进一步完善和塑造企业征信和个人征信的发展将很大程度上决定征信中心可持续发展能力和水平的提高，有利于进一步建设征信系统，涌现出更多优质高效的征信产品和服务，推动我国的金融体系稳定和社会信用环境的改善。随着大数据的发展，其技术和手段在征信行业的应用不会从根本上改变征信行业发展的本质，即不会改变征信业务的基本职能、操作流程和行业准则。但是大数据背景下征信业的发展格局一定在很大程度上将会被重新塑造。征信行业最开始源于美国在 19 世纪 30 年代出现的征信机构，最开始的形式为商业调研机构，应民间银行借贷业务而生，进而规模化和规范化发展成为今天的征信业。我国改革开放之后社会主义市场经济逐渐发展，征信业相比欧美国家起步较晚，尽管发展整体较为迅速，但目前仍然存在诸多问题。目前以我国国内数据为例，据央行公布的数据显示，央行共收录 8．8 亿自然人，其中有信贷数据的自然人只有 3．8 亿人，收录企业及其他组织近 2500 万户，与我国整体的人口数据相比覆盖率仍然较低。且覆盖的数据类型剩余5亿人中只有简单的身份信息，而并不包括其他的金融信用数据;与此同时，剩余的5亿人不在央行征信系统的覆盖范围之内。以上数据从一定程度上反映出我国的覆盖率较低并数据单一。截至2016年底，与“征信服务”相关的公司我国已有2000多家，其中完成已经备案的机构仅134家且未获得正式牌照。与此同时，本身的征信机构业务进展十分缓慢，诸多业务仍处于准备阶段之中。与此同时，征信机构的行业分布界限较为模糊，很多公司尽管不属于征信机构但仍然提供征信业务，这些公司不属于专业公司也处于监管的盲区，其中的许多信贷产品层出不穷但缺乏真正的监管测度指标，未明确申明征信业务，导致该领域泥沙俱下，产品参差不齐，亟待行业厘清整合。征信行业使用的数据主要包括传统央行的征信数据及互联网征信数据，传统征信体系的征信(央行)由于体制和技术等原因使用多限于金融行业，渠道较为单一，且由于诸多原因和技术问题等对大数据的普及程度和应用力度仍然在探索阶段。在互联网渠道，一方面由于很多传统和非传统机构的征信业务创新产品等交叉出现整个市场的征信数据质量十分不整齐，为数据采集和进一步处理带来了诸多困难和风险;另一方面，征信数据广泛存在“数据孤岛”现象，征信数据分散在多个机构当中，且许多机构具有同业竞争性质，难以得到有效地整合，因此降低了数据使用的效率。征信活动的产生源于信用交易的产生和发展，尽管“征信”一词由来已久，但我国在21世纪初现代征信业才真正得到了快速发展，2003我国成立了银行征信管理局，国内征信行业迎来快速发展时期;2009年10月国务院公布《征信管理条例(征求意见稿)》，就征信管理条例征求社会各界意见;直到2012年以前，中国现行的法律体系中还没有一项法律法规为征信业务活动提供直接依据，2012年12月26日，国务院常务会议审议通过《征信业管理条例(草案)》;2017年6月个人信息安全法出台，整个征信行业对数据的敏感性输出做了很大调整;2019年5月个人新版征信正式面世，征信信息的时长及精细程度将进一步提升。征信业本身的性质决定了整个行业对于数据收集、信息处理、实施评估等都具有强烈的现实和技术需求，如何采集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息等在整个行业发展过程之中至关重要，大数据则具有处理加工手机信息的天然优势，在大数据背景之下促进征信业的发展则将进一步有助于推动行业更好履行提供信用报告、信用评估，帮助客户判断、控制信用风险的职能。大数据的发展迎来了信息爆炸时代的海量数据，与之相关的技术发展和创新深刻地影响着诸多行业和领域的革新，征信业便是其中之一。大数据的发展为征信行业监管、风险运行、信用追踪等诸多细分领域都带来了新的技术革新，具有以下四大优点:分别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。数据的爆发性增长。移动网络和各种智能工具、服务工具等，都成为数据的来源，其中的金融数据也在随着市场规模的不断膨胀而呈现出高速的增长。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。也正因为此，征信行业的各种结构化、多元化的数据对处理能力提出了新的要求，征信业的数据敏感度调整也存在着新的发展机遇和挑战。
