就阿里巴巴的业务而言，其通过其电商、支付、互联网金融、打车、“未来医院”计划等各业务线已经积累了庞大的数据。但要实现更全面的覆盖，这样的数据量显然不够。 张道生称，芝麻信用的数据来源可以分为三部分，一部分是阿里已有的数据；一部分是和公共服务（包括部分政府部门）对接的数据；未来芝麻信用也将推出一个用户自行提交数据平台，根据这些数据打分。
但在获取外部数据时存在两大问题，首先，外部数据如何提供，免费还是付费；第二，不同机构的数据类型不尽相同。
俞吴杰以国外为例称，收费和付费模式都有，此外还有一种资源互换，比如银行，一家银行向一家征信机构调取数据了，国外有一个互惠条约，银行必须把一些违约信息反馈给征信机构，否则征信机构就
不让银行调取数据，而对银行而言，如果不用征信公司的数据，成本非常高，本身是一种交换；此外，征信机构也会自己向水电煤机构采集，也有付费的，相对来说比较便宜。
对于数据类型，则需要通过技术的方式解决。
搜集数据之后，如何通过数据模型计算出用户的信用，这是征信机构也是用户最为关心的事情。张道生解释说，并非某个行为的变化就会引起用户芝麻信用分的变化，除非出现重大的违约事件，都是通过庞大的数据来计算的，因此并非你在淘宝上消费的越多，芝麻信用分就越高。同时，用户的违约记录会有一个保留期，如果期间信用记录呈正向，信用分也会提升。
他称，蚂蚁金服在互联网金融领域已积累多年，包括之前的微贷、天猫分期购、花呗等产品，背后都是通过大数据为用户建立了个人信用档案，因此微贷才能在一分钟内就能发放贷款。目前，一些银行已经承认蚂蚁金服的数据，在一些大额贷款方面，都会参考这些数据，合作的银行已有十几家。
使用场景和安全
1月28日测试首日，很多参与的用户均在朋友圈中晒出自己的信用分，但当个人信用真正建立起来后如何使用？传统的信贷可能依然是最大的应用场景，但除此之外，芝麻信用已将其推广到酒店、租车等各个领域。邓一鸣表示，最终还是希望能够将个人信用渗透到用户的生活中去。
邓一鸣提出几种信用不足情况的方式，押金、预授权、担保。而一旦个人信用建立，在某些场景下，这些方式将被取消。据了解，目前芝麻信用已经和阿里旗下旅游品牌去啊合作，在3000家酒店使用芝麻信用分，满600分即可无需缴纳押金；同时和神州合作的租车也即将上线，只要芝麻信用分达到一定级别，将无需动用预授权。
他还以出国签证和招聘为例，出国做过签证，银行需要冻结一部分资金，但如果个人信用建立起来后，根据信用就可办理；招聘中，很多公司会做背调，本质上就是一个信用中介的概念，而个人信用也可以做这种中介化的事情。邓一鸣认为，未来最有意思的一个应用是分享经济，包括PP租车（拼车）、PP租房、人人快递等。
值得注意的是，个人信用档案一旦建立，也意味着每个用户的数据将集中到一起，如何保障数据安全可能是未来最大的挑战。俞吴杰表示，有了数据，有了计算方法，但个人征信重中之重还是安全，因为个人征信涉及到的是每个个体，所以隐私保护、数据安全成了最重要的。
他称，在阿里同样的数据是留在不同地方的，一个地方出现任何问题，另一个城市的机器可以重启。物理安全是门禁，两道门禁，两路通电，保证业务完整。还有自己的网络服务，防止黑客攻击。而对于信息本身，也是有分级的，从信息安全自身角度考虑，分了很多层，第一，银行卡信息相关的，绝对是最顶端的，最重要；第二；消费信息；还有脱敏的数据，不指向任何一个人，就是群体信息。在信息传输和保存方面都是经过完整的加密技术，针对于信用相关的，必须有专项保护，怎么样才能授权，让哪些人看，这个是很重要的。
市场化的大规模个人征信已经起步，但对于征信机构而言，如何系统性的搭建起如此庞大的模型，输出产品，依然需要时间；而对于用户，接受和使用个人信用也将面临一个长期的普及过程。