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2．数据型机构
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数据型机构通过收集第三方的数据，并进行加工、整合、转换、挖掘，为金融机构提供信用评估报告和信用评分等服务。
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国内最为典型的数据型征信机构是中国人民银行征信中心。征信中心从国内各家金融机构采集客户的贷款信息、客户信息，同时还收集法院执行、电信缴费等公共信息，进行采集、整理和加工，为有权限的金融机构提供查询服务。征信中心最核心的数据是客户的贷款明细和客户信息，这些信息对于客户的风险评估有着非常重要的意义。
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随着互联网大数据的应用越发广泛，有越来越多的企业加入到数据征信的行列中来。这些机构强调大数据的采集与挖掘，通常并不提供原始明细数据的查询服务，而是强调挖掘原始数据背后的特征与规律，为金融机构提供客户特征与资质评估。例如，通过采集个人在互联网上的浏览记录、交易行为、社交圈等相关信息，能够获知用户经常关注哪些方面的新闻，购买何种类型的产品，拿着手机都去过什么地方，经常社交的圈子都是哪些职业的人群，从而对客户进行全面的描画，挖掘其兴趣、爱好与需求，为金融机构提供精准营销、价值挖掘、客户稳定性评估等方面的服务。
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还有一类企业，自身体系内就积累了大量客户数据，如电商企业。它们在征信服务领域也具有明显的数据优势，依托自身经营过程中的数据积累，以自有的交易数据、客户信息、商户信息、评价数据对客户进行评估，形成客户风险评级或风险评估报告。这类机构的数据基础丰富，多数有着向金融信贷领域跨界发展的动作或规划。而它们要想成为征信服务机构，需要考虑两方面的问题：一是客户信息的隐私保护问题；二是自营信贷业务与信用评估服务之间的冲突。
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四、国内征信行业发展现状及困境
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1．市场主体相对单一
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目前在国内个人征信领域，数据较为全面和规范的征信机构主要有中国人民银行征信中心，其他具有一定规模的第三方征信公司数量不多，其所具有的数据优势受到一定的限制，覆盖面有限，数据深度和广度多数不能兼顾。一些新兴的“准征信机构”尚未得到正名，在信息采集和信息应用上的定位尚不明确。
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2．公共征信机构的覆盖能力受限
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受限于运营成本、技术能力、数据规范、信息安全等多方面因素影响，多数征信机构的覆盖面都有一定的局限。同时，伴随着大量小贷公司和P2P公司等业务模式的出现，使得原来金融机构无法触及的客户群体有了获取资金的渠道。因此，出现的挑战有二，一是上述机构需要更有效率地获得客户的信息，减少信用评估中的信息不对称性；二是客户违约成本过低，机构也缺乏对贷款违约客户的约束手段。
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3．个人信息安全问题突出
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2013年初中国人民银行全国征信工作会议上就提出，征信业发展和信息保护同等重要，将个人信息保护工作提升到新的高度。但目前国内个人信用信息的安全问题仍较为突出，表现在未经授权采集客户信息，未经授权向第三方提供征信信息，以及数据采集范围涉及敏感信息等。
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五、国内征信市场展望
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征信行业的发展有挑战，更有机遇。国内征信行业迅猛发展的势头势不可当，互联网科技及大数据的加入，使得征信行业出现革新。
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1．征信市场主体多元化
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《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》的出台，明确了征信行业的游戏规则，政府对各类资本进入征信市场持开放的态度，使征信市场更具包容性，征信服务更具竞争性。预计未来国内的征信市场主体将更加多元，私营征信机构将大规模涌入，征信数据类型与来源将更加广泛、多样，征信产品日益丰富。在客户风险控制、价值提升、精准营销、催收管理、流失管理等领域，征信数据都会得到广泛应用，这对于金融机构的管理将带来革命性影响。
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2．征信业务的创新模式不断涌现
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以互联网信息技术与大数据挖掘为基础，征信信息覆盖的范围更为宽泛，征信机构能够提供的征信服务方式更为多样。特别是随着市场经济的发展，个体工商户、小微企业在经济活动中日益活跃，金融市场上的资金供给方向向小微企业下沉，这给个人征信服务的发展带来广阔的市场空间。征信服务已经显现出向大数据整合与挖掘方向的发展趋势，未来将能够在更广泛意义上为金融机构提供大数据逻辑比对下的客户信息校验，基于大数据的评级和评分，也可以基于大量外部数据的整合，提供客户风险预测服务与行为特征预测服务，为金融机构的风险全流程管理与客户管理提供抓手。
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3．征信数据处理技术革新
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随着大数据的发展，个人信用信息数据量呈几何级上涨，对数据的存储、运算、查询都有着巨大影响。但随着互联网及数据技术的革新，海量数据的处理技术将越来越先进，庞大数据的并发性存储、加工、转换、查询的效率会越来越高。数据更新的速度更快，征信信息查询的方式也会发生改变，使得更多机构可以更有效率地享受到征信数据服务。
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4．征信数据采集和应用规范化
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征信管理的法律法规将会更加完善，特别是加强对个人隐私数据的保护。2012年12月第十一届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过了《关于加强网络信息保护的决定》，对互联网信息的采集、使用进行了原则性规定，预示着未来对于网络信息的使用将逐步纳入监管范围，逐步进行规范。
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