信用，就是因为履行诺言而取得的信任，是指依附在人与人之间、单位之间、商品交易之间的一种相互信任的生产关系和社会关系。因为信用的存在，双方得以自觉、自愿地反复交往，消费者甚至愿意付出更多的钱来延续这种关系。而信用分析，是指信用机构接受委托后，按照委托事项与目的对相关组织和个人的信用信息进行征集、分类、分析的工作。

文成瑾是我国著名的信用分析师，在接受采访时，她十分犀利地指出了传统信用分析系统的局限性：“第一，传统的信用评估服务无法覆盖全体人群，如果人们未能如期还款，或者缺乏借贷经历，他们就会自动被视为风险人士，他们的贷款也就会被罚以更高的利率;第二，传统信用评估模型中的信息维度较为单一，传统信用分析的基本思想是将借款人信用历史资料与数据库中全体借款人的信用习惯进行比较，以检查借款人是否符合经常违约、随意透支甚至申请破产的各种陷入财务困境的发展趋势，这样导致信用分析的维度比较单一;第三，由于传统信用分析模型在时间上比较滞后，因此其在预测绝对风险方面也表现得差强人意。”

随着互联网的飞速发展，电子产品的产业化经营管理大规模的被应用，加速世界进入全民信息时代，这也给了文成瑾一定的启发。针对传统的信用分析的局限性，文成瑾尝试将信用分析与现代信息技术相结合，通过大数据建立客观的信用分析体系。她自主研发了基于大数据的信用评分模型及案例分析研究系统，该系统方面继承了传统征信体系的决策变量，重视深度挖掘授信对象的信贷历史。另一方面，将能够影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内，如社交网络信息、用户申请信息等，从而实现了深度和广度的高度融合。文成瑾指出：“与传统的信用评级与评价不同，大数据的信用评级与分析更多的是依靠技术支撑来对海量的数据进行收集和评价，用于实现数据的应用，从而建立更加客观的信用服务体系，进而创造经济价值和社会价值。”

以金融领域信用分析为例。一直以来，中小微企业融资难主要难在其财务信息不充分与不规范、缺乏信用记录，很难用常规的方法评估其还款能力。大数据信用分析服务打破了以财务为核心的传统信用评价思维，大数据公司通过对企业的数据进行全自动、大批量的客观信用评价，集合生产、流通、销售中产生的所有信息进行分析，计算出企业以后的发展趋势。大数据把这些数据实现了收集和梳理、过滤，创造一个大批量、高效能、全风控、低成本的信用评价模式，有效的预防和化解了中小微企业财务信息失真的情况，以开展成批量的企业信用评价，而且还大大降低了企业融资的门槛，压缩企业融资成本，拓宽融资渠道。此外，文成瑾还跟我们解释了更多大数据信用分析的好处：“首先，普惠金融需要挖掘更多征信空白的人的信用信息。而大数据信用分析体系能填补大部分人的信用信息，推动金融体系的发展;其次，海量的互联网信息将成为信用分析体系的新参考。互联网人群产生的海量互联网数据资源如果能够被信用分析体系建设最大程度地加以利用，将成为我国构建信用分析体系最重要的数据支撑，大数据信用分析体系通过分析互联网上用户的基本信息、交易行为信息和金融或经济关联信息，可以挖掘用户的潜在信用信息;再次，以大数据、人工智能为代表的新兴技术为信用分析体系建设带来了新的思路，原来庞杂无章的数据经过清洗、整合、挖掘、分析，可以转换为信用数据，在一定程度上提升信用评估效率和准确率。”

科学技术是第一生产力，创新引领发展。在采访的最后，文成瑾仍向我们提出她对于信用分析体系建设的展望：“信用来自于市场又作用于市场，在金融和社会资源配置中都具有重要作用，大数据信用在解决这些问题上的成绩表明，通过大数据对其进行信用分析是非常有必要的，它能够促进金融回归服务实体经济，引导资金服务经济结构转型，以新型信用评级服务经济发展，因此未来市场空间巨大。”

相信随着大数据信用分析的启动，中国信用信息业的发展会迅速改变社会管理模式。大数据信用分析的理念创建了以客观信用思想理论为指导的信用体系建设方案，将引领信用体系建设走出信用迷雾的困境。

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