信息收集与处理过程
数据征信的报告主要包括两大部分的内容，一是个人金融信息，例如信用卡账单流水；二是用户在互联网上的“踪迹”，大致上可以分为个人基本信息、消费信息与生活资料信息。
得到用户授权之后，部分大数据征信机构会直接访问用户的借记卡和信用卡账户。对于难以直接获取的信息，例如信用卡流水，大数据征信机构会采用迂回方式——读取信用卡账单邮箱，进行账单分析，与市面上很多财务管理软件使用的方法不谋而合。
互联网信息的第一层是用户的公开数据，来源于用户的社交网络，如微信、微博和人人网等。第二层是用户主动提交的私人数据，例如在各个电商的购物资料，支付宝记录。这两层数据的差别在于，前者是公开的；后者是私密的，经常只有经过授权才能得到。第三层是一些传统金融机构也会用到的黑名单数据库，例如信用卡中心的黑名单和小额信贷的违约名单等。
大数据征信对于数据处理的总体思路是定规则、分等级、处理异常数据，与普通的大数据处理流程无显著区别，其模型也常会借鉴传统的征信模式。在模型的最终确定上，各家机构之间的主要区别在于给不同类型的信息赋予不同权重。以美国数据公司Zest Finance为例，其官方材料称信用模型包含超过600个数据变量，各个变量的权重保密。
现阶段，由于数据接口不完善、数据格式不统一，大数据征信公司大量的时间和人力都花费在数据整理上，然后才能进行用户信息的收集与处理等底层工作。第二项主要成本是对信息进行梳理、整合，形成具有可阅读性的报告。最后是对个人数据进行模型判断和评分。
大数据征信的突破
弥补传统征信方法在数据及时性和还款能力判断方面的不足
征信的实质在于根据历史数据来评价信息主体的未来违约风险，但传统征信技术通过有限的历史信用数据进行演绎，存在某种程度的先天缺陷。征信数据刻画的是信息主体在有限领域（金融、财务）内长时间段的点状活动，活动之间的联系被切断，无法形成全面、连贯的活动线，也就无法精确延伸活动线，因而其预测能力存在局限性。这种局限性的一个表现就是目前信用报告上的内容只有正常和是否还款的记录，偏重于一般情况下的还款规律和负债水平，对还款意愿的刻画较弱，对还款能力的刻画更弱。
大数据征信抓取到的许多财务数据都可以一直追溯到申请之时。所使用的数据涵盖申请人最新的经济、社会状况，在数据的时效性、连贯性和完整性方面均有显著增强，因而它不仅可以结合行为数据，增强还款意愿判断的准确度，更可以结合持续的收入状况来更精确的判断个人的还款能力。
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