征信就是通过征信机构获取借款人更多的信息，如基本信息、信用信息、资产信息等，以评估借款人的贷款风险和授信额度，是风控人员评估借款人风险最典型的手段之一。
征信的作用
只要是贷款，基本上都会用到征信，无论是传统贷款业务，还是新兴互联网金融。
以P2P为场景，一名来路不明的借款人在平台填写了贷款申请，客服确认申请人是否有借款意愿。如果借款人是初次申请，借款人在平台中还没有数据，这时还需要风控人员事无巨细的对借款人查户口，实地调查，同时借助征信机构获取借款人更丰富的信息，比对借款人是否隐瞒欺诈、然后根据模型评估借款人的贷款风险和授信额度，借款人拿到贷款后开始按月还贷，平台继续获取外部数据源监控借款人信用。
征信在贷款前中后对借款人的风险评估、额度授信、贷后监控发挥很大作用，借款人的数据越多，对借款人的评判越准确，因此大部分金融企业都会对接多个征信机构数据源，互联网金融的爆发更是催生了大量征信机构。
对接征信数据源
央行自2005年开始搭建征信系统，目前已覆盖8 亿人，是最成熟的征信系统。但央行征信系统并不提供接口，个人及企业信用报告可通过央行征信中心免费下载。央行征信系统的数据来源主要由各个银行上报。除此之外市面上还有各种各样的商业征信机构，老牌的鹏元征信、上海资信、中诚信征信，新兴的百融、同盾、考拉、企查查、启信宝等等，还有BAT的征信公司。无论是央行征信中心，还是商业征信机构，都会以征信报告的形式呈现被查询人信息，征信报告按分类列举被查询人的各个字段。
对接商业征信机构是个烧钱的活儿，便宜的一个接口花几毛钱，贵的要一两块，按次收费，有些机构在一个征信报告里的信息拆分成几个调用接口。每次调用接口后可将数据保存到本地数据库，某段时间内重复查询则调出本地数据即可，一方面可节省成本，同时还可依靠征信机构数据拼接更完整的客户画像，为日后建设平台大数据风控做准备。
但是不要迷信征信数据，首先征信机构的数据源有滞后性，数据不一定及时更新；其次征信机构的数据源参差不齐，数据不一定权威准确；再次数据表示过去，不代表现在和未来。
中国的征信市场如果有100家征信公司，80家是依靠于自己的特殊资源在做简单的数据贩卖的工作，通过自己独特的渠道获得独特的数据。剩下的20家中，实际上又有很多公司并不是真正的我们意义上的第三方征信平台。实际上他们都是依托于自己本身所拥有的借贷环境——一方面在通过放贷积累数据，另一方面通过自己的建模工作同时提供征信。
平台内部数据
相比于征信机构，平台和合作企业积累的数据更有价值。阿里依靠自己独有的生态圈，产生了芝麻信用、蚂蚁借呗、花呗。腾讯利用独有的社交数据，产生了腾讯信用、微粒贷。内部数据更能体现用户消费力、购买力，对用户进行信用评分和额度授信更加准确。
无论怎样，对于贷款来说，征信必不可少，在选择征信机构时不仅要根据自身需求来选型，还要注意费用成本、数据更新周期、数据是否权威等问题。
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