假设某个人客户想通过某网贷平台进行贷款，通过查阅该客户的人行征信信息，平台可以得知其有较高的收入水平、无车贷无房贷、信用卡还款记录良好等信用 信息。但是如果加上更多社会数据的交叉对比，就能更好地实现动态风控。比如加上其他P2P平台以及住房诚信体系的数据，就能通过大数据来侦测申请者的信贷 饥渴程度，以此判断客户的风险状况——比如说，一个总是向小贷公司、典当行借钱，而且曾经长期拖欠工程款、逃税的包工头，虽然表面光鲜，但风险是不是可能 更大呢?
百花齐放到数枝独秀
未来大数据搜集工具，会与各种人们经常使用的可穿戴设备结合，比如手环。只有设备和人天天在一块，才能时刻搜集人的各种行为特点。用的频率越高，黏度越大，搜集数据越全面。硬件厂商会越来越多在这方面发力。
从美国的征信市场发展来看，1960年代末美国的征信公司曾一度多达2200家，但随着行业不断发展和整合，如今已减少到400家左右。其中，艾可飞 (Equifax)、益百利(Experian)和全联(Trans Union)三大巨头便占到了90%的市场份额。
当下中国大数据征信还处于第一阶段，即个人征信机构跑马圈地、百花齐放；而到了第二阶段，征信行业可能就会想美国一样出现大规模并购，最大的两三家公司将占据市场60%以上份额或者更多，其他几家共享细分市场。
而目前民间征信发展缓慢的最大障碍是数据壁垒、数据孤岛。不同公司不愿意透露自己的数据，怕被对手利用自己的数据打击。但未来数据融合是大概率的事。 民间征信公司就是打破数据壁垒的中间人。只有征信公司成为完全的民间第三方，和任何人都不发生冲突。任何人把数据放这里来都是安全的，达到1+1大于3的 效果，才能获得信任度，才能以严谨的行业规范，逐步让整个社会体会到大数据征信的好处，重视征信。