如今，大数据、征信和风控概念频频在媒体上被提及，作为金融市场基础设施的重要环节之一，我国的征信体制实际上发展得并不成熟。一是覆盖人群不足，央行征信中心截至目前收录了超过8.64亿自然人，但其中有信贷记录的自然人仅接近一半；二是覆盖机构不足，我国的征信系统主要接入的为银行等金融机构，而非银机构作为互联网金融的重要组成部分之一，没有接入和查询的途径。缺少信贷记录的人群无法享受传统金融服务而转向互联网金融，而其在后者上产生的信贷记录并不能产生有效的价值，这就为针对非银机构的征信市场带来了机会。算话征信作为非银机构的第三方共享征信平台正是在这个背景下成立的，未央团队采访了算话征信CEO蒋庆军，就征信行业发展历史，征信市场发展现状和征信机构定位进行了探讨。
算话征信服务（上海）有限公司成立于2014年，主要提供非银信贷机构的个人征信服务和大数据风控服务。2014年，中国人民银行宣布个人征信业务将向市场化经营主体开放，民间征信机构可向央行申请个人征信业务许可。在这样的背景下，曾就职于上海资信公司的征信资深专业人士蒋庆军、孙坚、路旭东、薛峰在2014年创立了提供信贷征信完整解决方案的算话征信公司。
算话征信的CEO蒋庆军先生毕业于北京大学数学学院概率统计系，曾任上海资信公司研发中心负责人，主导开发中国首个征信局个人信用评分模型。其在开发信用评分和信用报告方面有非常丰富的经验，曾为不同行业的公司提供客户风险评估模型。
算话征信的另外三位联合创始人孙坚、路旭东、薛峰也都曾在上海资信公司从事征信业务的管理工作，积累了多年国内个人征信业务的管理经验。此外，该公司的反欺诈和信用风险评分建模团队来自于FICO和国内大型商业银行信用卡中心等知名机构，均为有多年从业经验的资深专业人士。
谈到征信行业，算话征信的CEO蒋庆军提到，随着互联网和大数据概念的兴起，大数据风控等词语被炒热，但很多人并不了解征信的本质定义。实际上，征信是共享债务人的债务信息，征信服务就是向债权人提供共享债务人债务信息的服务。
在中国互联网金融等非银领域火热发展的背景下，征信机构应当满足信用查询和信用共享的机制，和人民银行的银行征信共享机制形成信息和功能互补，正如人民银行征信管理局局长万存知在其《中国金融》上撰写的文章中指出：“客观上要求在人民银行征信中心之外，再培育一些社会征信机构，主要在持牌金融机构之外，采集债务人的信用信息提供征信服务，实现与人民银行征信中心错位发展、功能互补。只有形成这样一个完整的征信体系，才能满足社会全方位、多层次、多元化的征信需求。”
算话征信作为独立的第三方征信机构，从市场和监管的要求来看，能够有效防范征信过程中所产生的利益冲突。
征信领域最主要的数据包括债务人的债务信息，根据不同国家法律要求的区别，可分为跟债务人有关的负面信息（negative information）和正面信息（positive information）。根据发达国家的经验和法律规定，征信信息的共享应当遵循“最低”和“适度”原则。因此，个人基本信息和个人有关的金融交易历史信息应当是征信信息收集的核心信息，后者也被用来预测借款人的违约概率，是和其违约概率强相关的变量。互联网大数据概念的兴起，为贷款方评估债务人带来了大量的补充和替代信息，包括其非金融交易类信息，如租房、水电费、电商交易信息也包括互联网信息例如浏览信息、社交信息等。许多风控机构也将这些信息纳入了风控评估模型所需的变量，并对信用评分起到了效果。但需要指出的是，征信和风控概念的不同导致了大数据对于征信的作用远小于对于风控模型的作用，甚至对于前者是伪命题。
算话征信的核心数据来源于合作信贷机构的借款人信用数据，已经记录了3000万人次的信贷申请与借款信息。利用这些底层数据，算话征信构建了400多项与信贷风险强相关的特征变量。
除征信业务外，算话征信也提供包括个人征信服务在内的零售信贷风险管理服务，即大数据风控，主要包括反欺诈服务、大数据风控服务平台、信用评分服务和为信贷员提供的信用查询APP。
算话的反欺诈云服务由具有国内8年零售信贷反欺诈经验的团队打造，面向全信贷行业提供服务。利用机器学习等技术，挖掘借款人关系网络，实现多维度布控，尤其在网络申请模式中，具有丰富的防控经验，能高效识别团伙欺诈集中攻击行为。
