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坐标在西南最大一个城市，先说说目前该城市小贷行业的现状吧。举个案例：假如我经过朋友介绍了一客户，客户在当地有按揭房一套，国企上班（这样的客户在我们看来是很优质客户），我可以通过以下途径给他贷到很多钱：A：先从某银行，他按揭每月还款金额，比如3000,乘以个20 30倍，大概从银行就能贷到8,9万。B：假如过一段时间客户还需要钱，我还可以带他到各种小贷公司贷下钱了，一般每家公司能贷个平均5万，利息当然比银行高，往往这样的客户很轻松就能贷下 2 3 家小贷，大概就是15万，一个正常的上班族到这步，其实后面都会还不了钱。这样的情况我们行业是非常普片的。从大方向来讲，这样的风险最后谁买单呢？1小贷公司大大小小上千家，水公司，各种中介，担保公 […]

现在的大数据征信，基本都是对个人的消费、财务的状态来征信的。那利用个人的社交关系来征信可行么？靠谱么？就像腾讯的微粒贷，根据你QQ好友的多少，等级多少，活跃度来作为征信依据。但是社交关系这么虚的东西，对于贷款来说会不会太不堪一击？

比如芝麻信用，微众银行的征信，这些信息可以拿来做什么？可以提供盈利吗？

苏宁易购这样的电商网站，注册时只要用户名、密码，无需提供电话号码做实名认证，更别提信用体系建设了。那么问题来了，双十一的电商大战，假如京东想对付苏宁，完全可以雇一批人注册一批苏宁的账号下单，或者同一账号下n单，支付方式选择货到付款，那么这些虚假订单岂不是可以拖垮苏宁的物流？？？

有个问题不太理解，大多数人都在说大数据征信如何提取特征可以提升预测能力，但是实际的业务问题是，在互联网上，没有信用卡的人很多（比如学生），没有在平台上借贷过的人也很多（比如二三线的用户），如何获得足够多带有正负label的样本来进行机器学习呢？如何进行实际业务的冷启动呢？

想做个人信用评估方面的研究，看了一些论文基本都是基于银行数据，如何才能将个人信用与互联网中各种各样的数据联系起来，像芝麻信用这种，原理是什么，是怎么做到的。希望大神指点迷津，推荐相关论文、著作，感激不尽！

　联网大数据等新技术的应用，提升了征信市场活力和总体水平，而技术革命对征信业务的影响非常之大，那他到底是如何补充征信体系的呢？