聚信立以报告形式展现，报告主要由四个维度构成：
1） 信息验真： 通过交叉比对验证用户是否是真实存在的人，是否有欺诈风险。
2） 运营商数据分析：分析用户生活、工作及社交范围，与家人朋友的联系频率等。
3） 电商数据分析： 分析用户消费能力及消费习惯，判断用户是否有能力还款。
4） 其他数据分析： 包括公积金社保数据、学信网数据、全国高法执行名单、黑名单等数据，判断用户是否存在欺诈风险。
聚信立的底层 IT架构为丰富的技术线提供稳定支持，对所有数据源网站进行实时监控，人工智能自动排错，可用率超过 90%。
（四）侧重信用卡： 51 信用卡
51 信用卡主要是基于用户信用卡电子账单历史分析、电商及社交关系强交叉验证。 根据用户的信用卡数据、开放给平台的电商数据所对应的购买行为、手机运营商的通话情况、登记信息等取得多维信息的交叉验证，确定用户的风险等级以及是否贷款给该用户。
51 信用卡风险等级由五个维度构成：
1） 账单管理时间： 信用卡有效存续时间越长，用户风险越低。
2） 账单表现： 根据用户的授信卡数、授信额度，以及还款比和账单完整度判断用户的还款能力和诚信程度。
3） 手机入网期限： 手机入网期限越长，用户风险越低。
4） 运营商： 通过近 4 个月有效通话记录以及通讯录中是否存在负面联系人判断用户自身的可靠程度。
5） 淘宝： 主要看常用收货姓名及电话号码是否与申请人预留号码一致。
大数据征信怎么做？随着大数据时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易数据、社交类数据（强社交关系如何转化为信用资产）、网络行为数据等，来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户。
1）侧重电商：芝麻信用。芝麻分来自淘宝、支付宝的数据占30-40%，综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息；
2）侧重社交：腾讯信用。通过社交网络上的大量信息，比如在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等，得出用户信用得分；
3）侧重运营商：聚信立。综合个人用户运营商数据、电商数据、公积金社保数据、学信网数据等，形成个人信用报告；
4）侧重信用卡：51信用卡。根据用户的信用卡数据、开放给平台的电商数据所对应的购买行为、手机运营商的通话情况、登记信息等取得多维信息的交叉验证，确定用户风险等级。
节选自招商证券2016年5月17日发布的报告《全民征信时代开启，大数据推动创新》。