互联网时代，科技与金融的深度结合，已成为金融产业的重要方向之一。作为万业之王的金融，特别是近年来风生水起的互联网金融，说到底都是在做“信用”的生意，毕竟金融的本质就是给风险定价。

事实上，无论是传统金融行业做出转型，还是新金融业态快速成长，通过线下的方式获取需求人群的征信数据始终不可避免，在眼下一众企业都在推崇线上数据价值几何的同时，线下征信数据的采集和分析依旧不可替代。

尽管线下数据对于社会大征信体系的建立意义重大，然而对于企业来说，受到规模和盈利的制衡，一般情况下，很少有企业愿意耐着性子、低下头去做这种投入成本高、累积周期长的“工程”。正因如此，那些尽可能努力去平衡自身发展与社会价值的企业，才更显得弥足珍贵。

获取方式原始数据连续有效

对于需要深耕线下信用的企业而言，数据量和数据关系是两个同等重要的事情：数据充分绝对是一件好事情，因为在进行建模的过程中，历史数据越多，用户特征还原度越高；而数据关系的确定，可以在各种变量中不断提高核心数据本身的精准度。

对于一些数据可能会存在虚假或包装，以及地域差异性而产生的问题，美股上市公司、金融科技平台信而富则认为，平台通过客户自己提供或授权给外部合作机构获取到的各种数据，很可能存在着质量问题，而且随着时间推移，原本有效的数据特征、数据变量也会不断变化。因此，在实际操作中，除了要有专业的本地信息验证人员、电核人员、审批人员进行核实和把控，还需要频繁的用科学统计方法对数据进行评估。

比如一家餐厅的经营者想要申请一笔贷款，银行、小贷公司的一般做法是，借款人要带齐身份证明和资产证明的所有资料等，然后银行会重点考查该客户的个人信用情况以及个人收入状况，特别是资产抵押物是否充足，最后结合线下尽调并最终判定是否予以放款。

由于经营指标的离散程度非常大，企业可以轻松作假，因此在银行审批放贷的整个过程中，线下尽调可以说是最重要的一环：

在对经营场所的尽调上，如果在某一地区，同样的客流量、相同的消费结构（上班族占比）的情况下，同类餐厅的总营收和经营成本和这家餐厅有很大的出入，这个时候基本可以判断，这家餐厅大概率有数据作假的嫌疑。要想复原它的报表，仅靠大数据基本做不到；

在对企业主信息获取上，法人和实际控制人很可能是2个完全无关的人，特别是有些企业法人做出变更、甚至是因变更带来的诸多财务上面的问题，仅从线上是无法即时捕获的，需要通过线下走访才能掌握真实情况。

传统金融机构这样的放贷方式确实有效控制了不良事件的发生，但从客户体验的角度来看，也存在着一定瑕疵：其一，需要需求方主动找到银行提出申请和提交数据，有时候受到时间、空间等物理条件的约束，双方在项目进度上会产生不对称；其二，多数情况下，银行方面还需要借款人提供足额抵押物才能考虑放款，这一“路障”的限制，使得很多存在真实用款需求的客户未必能获得相应的金融服务。

金融行业借贷业务的基础是信用信息，往深了看其实是借贷主体本身的资质决定的，如果主体本身资产极少，是会被逐利的金融体系排斥在外的，无法产生信用信息，只能依靠民间孵化出来的一些办法、且达到一定条件下，被会金融体系接纳和进入大征信体系。

眼见为实交叉验证线上补位

事实上，散落在民间、非银机构当中，有海量个人及小微企业（主）的数据信息值得挖掘，比如从地方性政府或第三方征信机构获得的司法、税务、行政信息，从公开渠道获得的舆情数据等等，除了传统金融之外，已经有越来越多深耕线下的资产端企业主体通过这样的方式不断丰富自己的数据库，进而增加信贷风控能力。

对金融市场而言，把风控说的再重要都不过分，因为如果把金融市场简化为资产和资本的双向流动，那么穿插其间的，就是风险定价。

此前，新金融机构都热衷于大数据征信，从业者们一致认为可以通过技术对海量数据进行计算、分析，对客户做信用评级，从而有效降低金融风险。但目前来看，国内商业征信市场非常分裂，比如BAT中，阿里巴巴积累的大数据主要取自淘宝和天猫的电商数据和支付宝的金融数据，腾讯沉淀下来的主要是社交数据，百度则更多是搜索引擎带来的内容数据。另外还有一些第三方数据公司，运用自己所长在某些垂直领域中存活和发展。

当然，在大家都在搞“线上崇拜”的时候，依然有一些企业更看重于线下征信数据的获取，在市场中寻找合作伙伴，结合央行征信、其它信息系统以及社交网络的配合，为现有金融无法覆盖和服务的人群的贷款精确定价。

那么，这些企业是如何获取线下小微企业、路边摊、夫妻老婆店的信用？哪些数据可以被视为“有用”？积木盒子的资产信息合作方——积木时代CEO彭少新以所在企业的操作流程为基础，给出了自己的一套“直接+间接+尽调”相结合的方法论：

直接应用：陪同客户前往中国人民银行打印个人央行征信；间接应用：接入额度第三方大数据公司，如上海资信、中智诚、汇法网等数据提供；尽调挖掘：通过银行流水记录特征，生意运营相关进出货、耗能、发薪单据，借款申请人及生意伙伴、联系人的口述，借款申请人资产证明或合同等辅助性材料进行深度挖掘，补充缺失的征信数据。

与此同时，所有数据收集都必须做到“眼见为实，交叉验证”才可使用，比如，针对从事服装加工的个体小厂，用雇员的发薪凭据和生意场地的耗能数据去反推产能，从而与借款申请人提供的盈利情况进行比对；再比如，发现隐藏在材料中的风险信息，比如通过银行流水中的代扣记录甄别多头借贷情况等。

殊途同归完善社会大征信

像“老黄牛耕地”一样做线下信用数据，这种方式看似原始，但由于保持着借贷中实地调研的环节，服务得以不断下沉，这也使得收集到的数据更为真实、连贯，同时也有助于企业结合经济周期设计出更加贴合市场需求的产品。

以积木时代为例，该平台成立至今4年中，已为市场挖掘出来自安徽、甘肃、广东、浙江等全国19个省市自治区，总人数为人，总信息量高达条的数据，覆盖了农林牧渔业、零售批发业、住宿餐饮业、文化教育业等十多个产业。随着该公司业务范畴的不断扩大，这一数字还在继续增长之中。

当然，这并不是否认了线上数据的地位和价值，和信贷CEO周歆明坦言：“线上与数据通常是在用户主动授权的情况下，使用技术手段获取用户的央行征信报告、银行卡交易流水、电商交易记录等信息，主要是来判断用户层面的信用风险。线下则不同，由于线下的多样性，我们除了

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