由于“数据孤岛”的存在，尽管现中国已经出现了很多信用评分体系，但距离一个能够覆盖全民的，被普遍认可的标准分还有不小的差距。那么，显而易见的是，谁能率先打破数据割裂的状况，谁就有望成为最终的那两至三家胜出者。
所以，眼下各家机构除了努力盘活自身的数据资源，也在积极地寻求外部数据源。这既是征信业务本身的需要，更是中长期的战略需求。
以芝麻信用为例，目前其数据来源包括阿里体系内的电商交易数据、互联网金融数据，集团体系之外的公安网、最高法、工商、教育部等公共机构以及合作伙伴数据，以及用户上传的数据等。
而腾讯征信方面，除了拥有腾讯8亿QQ账户、超过5亿的微信账户、以及超过3亿的支付用户以及其他多种服务上聚集的用和社交数据外，腾讯也不断利用在基金、理财、贷款、支付等领域的业务整合更多的数据资源。
但由于它们的兄弟机构多有涉略信贷或相关业务，例如阿里小贷、微众银行等，因此不少业内人士忧虑，这种既当裁判员又当运动员的做法可能在未来整合资源的过程存有障碍。
而FICO正是瞄准了这个“空隙”。作为信用评分领域的标杆企业，尽管FICO在中国缺少数据资源，但它希望利用自己多年积累的“独立第三方”服务机构的口碑，通过技术优势另辟蹊径、杀出重围。
据了解，FICO已在内部成立了互联网金融事业部，专注开发适用于中国市场的大数据征信产品。它希望通过“云计算”技术在“云端”建立一个数据共享机制，打通“数据孤岛”。
从金融到生活场景
要形成一套具有行业标准价值的信用评分体系，除了数据来源要足够丰富和多元，更重要的是它必须被广泛的采纳和使用。
根据腾讯征信总经理吴丹的判断，未来一两年里，越来越多的金融产品会往线上迁移，向着快速便捷的方向发展，从国外和过往的经验来看，越是便捷的产品面临的风险越大，尤其是欺诈风险。
从各家征信机构披露的进展来看，大数据征信的产品主要可分为两大类：反欺诈产品和信用评估产品。而适用范围则是从商业银行等传统金融机构，到P2P等互联网金融公司，甚至生活类的各种场景。
在银行合作方面，目前芝麻信用与北京银行信用卡中心、腾讯征信与广发银行信用卡中心的合作均已展开，商业银行希望通过引入更多元的信用评估机制来删选客户。
此外，涉足信贷业务的P2P平台、消费金融公司对大数据征信产品也有着强烈的需求。例如，P2P平台积木盒子的消费信贷产品“读秒”，面向大学生群体的趣分期等都对接了芝麻信用，对于每位借款人，芝麻征信都会给出一个信用评估结果。
前海征信也在不久前上线了针对P2P机构的三大系列、十款征信产品，并于陆金所联合推出了P2P行业的“人民公社”，为P2P平台提供获客、增信、产品设计、征信、系统平台、催收等服务。
但与专注于金融领域的FICO分不同，国内的机构一开始便把信用评分体系的适用范围放宽到了衣、食、住、行的生活场景中。
腾讯征信希望把个人信用与商业、生活、住房、消费等相结合，而芝麻分的应用场景也已经延伸至神州租车、一嗨租车等租车网站，全国6千多家酒店，签证服务，甚至婚恋网站。
今年5月，考拉征信也联合了嘀嘀打车、爱大厨、E袋洗、e保养等众多商家开展名为信用圈的活动，希望把考拉分覆盖到衣食出行、居家养生、爱车保养等多个领域。
芝麻信用首席科学家俞吴杰认为，数据的应用有两个方面，一个是偏好，一个是信用。当下，在互联网革新商业的这个过程中，数据可以帮助商业机构更好的进行决策与转型。不过，把具有强金融属性的信用评分体系应用于生活场景，这在其他国家并没有先例。
据了解，目前信用分从模型开发的样本选择，特征选择，到最后的性能评估，都有一套非常完整的，跟金融和征信密切相关的体系。“它在生活场景中是否有用?”这也是芝麻信用的科学家们所担心的问题。
据俞吴杰介绍，经过了半年的测试和大量的研究表明，芝麻信用分对用户有较好的分辨能力。“如果一个人有持续的、良好的借贷还款行为，那么他在其他各个场景当中都会有类似的延续性、惯性在里边。”
在冰鉴科技CEO顾凌云看来，大数据就是解决传统数据仓库所不能解决的问题,实现一切皆可数据化、一切皆可量化、一切皆可预测。按照顾的逻辑，随着大数据挖掘和分析能力的进步，它可应用的范围还将越来越广。