區(qū)塊鏈征信的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)征信。即使數(shù)據(jù)全部打通，算法高度發(fā)達(dá)，也會遇到瓶頸， Fintech 絕非萬能。

征信機(jī)構(gòu)分析數(shù)據(jù)之后，給個人一個分?jǐn)?shù)或者授信額度。比如，芝麻分 702 分，螞蟻花唄額度 22000 元。其實(shí)，這不科學(xué)。

信用是相對的，跟身高不一樣。身高是絕對的，姚明身高二米二六，只要測量方法正確，無論觀察者高矮胖瘦、親疏遠(yuǎn)近，他都是二米二六。信用則不然，人具有多面性：“爸爸賴皮，說好周末帶我去公園玩的。”“我老公答應(yīng)過的事情，都辦到了。”“他說過會永遠(yuǎn)愛我，大騙子。”“他工作時(shí)非常守時(shí)，從未耽誤。”“該交物業(yè)費(fèi)了，都拖了兩年了！”同樣是借錢，可能還村長的，賴同學(xué)的，還京東白條，賴 P2P 債務(wù)。

現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)，需要用戶提供運(yùn)營商、支付寶、淘寶、微信、京東、網(wǎng)銀、信用卡、個人郵箱、企業(yè)郵箱賬號及密碼，身份證，手機(jī)通訊錄，單位、家庭住址，幾乎將個人隱私扒光了，最后要么拒掉，要么授信幾千塊錢。

這不是征信，而是反欺詐。以上這些數(shù)據(jù)雖然敏感，但是和個人信用相關(guān)性并不高。機(jī)構(gòu)只能據(jù)此判斷用戶是不是一個有正常工作、生活的正常人，至于其信用好不好仍不清楚，為了控制壞賬，只能授信幾千塊錢。要判斷一個人是不是正常人，不用這么麻煩，熟人一眼就看出來了。

大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)要的數(shù)據(jù)越來越多，用戶感覺越來越麻煩、屈辱，這會導(dǎo)致逆淘汰：越要臉的用戶越排斥大數(shù)據(jù)征信，留下來的用戶質(zhì)量越來越差，這導(dǎo)致壞賬率上升、借款利率上升，機(jī)構(gòu)索要更多數(shù)據(jù)，正常用戶逃離……惡性循環(huán)。

你最多愿意借多少錢給某人？熟人最清楚，而且每個人答案都不一樣。

大數(shù)據(jù)技術(shù)也有局限性，適用于對準(zhǔn)確度要求不太高的領(lǐng)域。天氣預(yù)報(bào)可以，明天中午 12 點(diǎn)下雨概率 80%，到時(shí)沒有下雨，后果也不嚴(yán)重。商品推薦可以，根據(jù)消費(fèi)記錄，推薦三星手機(jī)，不感興趣不點(diǎn)、不買就是。可是，壞賬率高于 10%，一般借貸平臺就會崩潰，大數(shù)據(jù)征信準(zhǔn)確度夠嗎？

大數(shù)據(jù)適合用來排除可疑用戶，但是很難給正常用戶準(zhǔn)確授信。