增加反欺诈能力
过往的经验表明，欺诈申请的风险敞口远大于违约风险。在一些典型的电商信贷案例中，欺诈申请导致的坏账是违约的数倍之多。大数据征信收集了大量的异构、多样化的信息，可交叉验证信息主体所提供信息以及第三方信息来源的真实性，尤其是对于第三方信息来源，信息主体想进行长时间、全方位的伪造，非常困难，并且事实上经常不可行，因此大数据征信具有较强的反欺诈能力。
传统的身份证、手机号码、银行存折等身份材料的伪造成本非常低，各类信贷服务机构均不得不投人大量的人力用于核实信息主体的身份及其提供材料的真实性。例如，信用卡中心要求必须面签，小贷公司要求申请人提供水电煤的流水账单等。大数据征信可以通过消费信息、社交信息的匹配更精确的校验信息主体身份，显著降低相关的各项成本。
更精确的风险定价
由于能够更加精确的测量风险，借贷产品的风险定价也可以更加精确，从而在广泛范围内降低资金成本，提高资金使用效率。传统的征信技术导致以风险等级为特征的阶梯定价，例如Lending Club将借款人的风险等级分为A-G一共7等级，每个等级包括5个子级，在同一子级内，相同的借款承担相同的利息。
事实上，这意味着Lending Club上的所有借款人只有35种类型，而同一类型中成上万的借款人并不相同，其风险程度甚至可能大相径庭。只是出于统计因素，认为这成千上万借款人的平均违约概率趋于某一常数，因而需要集体承担由该常数确定的利率。未来大数据征信则可能为每个人设定一个单独利率，该利率动态调整，从而更加精确的体现风险与价格相匹配的原则。
提升金融平等
同一信用等级内借款人的实质性差别，以及经由大数据征信技术为无信用记录者、信用记录差者所重新厘定的更为精确的信用评价，说明信用是一个非常个性化的事情，不应以少量指标和他所处人群确定其风险程度，而应以其真正的信用资质，为他提供相匹配的价格和服务，这很可能与其财富的多少、身份的高低无关。
因而，随着大数据征信技术的发展，它不断提升个体的信用评估水平，很可能带来更为广泛的社会影响，即金融平等化。、
作者:元享速贷@长沙小额贷款公司
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