央行征信是傳統征信方式，而大數據征信是伴隨互聯網金融發展起來的。

央行征信：數據主要來自銀行、證券、保險、社保等體系里構成一個數據循環，權威性高，數據基本完整，主要用于資產評估、銀行放貸、信用卡額度等。

大數據征信：數據主要來自互聯網各大平臺，使用互聯網技術抓取或接口合作獲取征信數據，權威性不如央行征信。

資質再好一點的企業可以申請接入央行征信，但隨著互聯網金融的發展會越來越重要，數據完整性各大數據征信平臺不同，主要用于互聯網金融，例如P2P，如果P2P拿到央行征信數據會比較靠譜。

個人認為大數據征信是未來征信的主流，大數據征信主要有以下四大創新特點：

1、覆蓋人群廣泛

傳統征信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大數據征信通過大數據技術捕獲傳統征信沒有覆蓋的人群，利用互聯網留痕協助信用的判斷，滿足P2P網絡借貸、第三方支付及互聯網保險等互聯網金融新業態身份識別、反欺詐、信用評估等多方面征信需求。

2、信息維度多元

在互聯網時代，大數據征信的信息數據來源更廣泛，種類更多樣。大數據征信數據不再局限于金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本信息、賬單信息、信貸記錄、逾期記錄等，還引入互聯網行為軌跡記錄、社交和客戶評價等數據。這些數據在一定程度上可以反映信息主體的行為習慣、消費偏好以及社會關系，有利于全面評估信息主體的信用風險。

3、應用場景豐富

大數據征信將不再單純地用于經濟金融活動，還可將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面，如租房租車、預訂酒店、簽證、婚戀、求職就業、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景，在市場營銷支持、反欺詐、貸后風險監測與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現。

4、信用評估全面

大數據征信的信用評估模型不僅關注信用主體歷史信息的深度挖掘，更看重信用主體實時、動態、交互的信息，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意愿、履約能力和履約穩定性。此外，大數據征信運用大數據技術，在綜合傳統建模技術的基礎上采用機器學習建模技術，從多個評估維度評價信用主體的信用狀況。