(1)數據來源多樣化。隨著大數據時代的到來，互聯網征信數據不再局限於銀行征信數據。壹方面，互聯網公司的核心業務提供豐富的互聯網信用數據，如芝麻信用依托阿裏電商交易數據和客戶評價信用數據，騰訊信用依托社交平臺QQ用戶和微信用戶的社交網絡數據。這些數據包含了社會、政治、商業、文化、健康等多方面的信息，可以作為信用評估模型中的弱變量來分析客戶的本質行為，預測其未來趨勢。另壹方面，P2P企業自建征信數據庫。隨著P2P的發展，越來越多的信用數據被P2P企業收集。比如拍拍貸、人人貸、信托財富等企業都建立了自己的征信系統。
(2)覆蓋面廣。目前我國征信系統覆蓋約8億人，但其中只有約37%的人有信用記錄，另外5億人沒有銀行信用記錄。對於金融部門來說，這5億人是銀行的潛在客戶，是拓展業務的有利機會。如何了解這5億人的信用情況，成為所有金融機構面臨的挑戰。然而，隨著互聯網的發展，越來越多的個人和企業在互聯網上留下了大量信息，這拓寬了信用數據的範圍和來源。大數據和雲計算的應用，方便了征信數據的采集。利用采集的數據對沒有信用記錄的人進行信用判斷，可以滿足金融機構對借款人還款意願和還款能力進行貸前審查的需求。
(3)隱蔽的數據收集。與傳統征信相比，大數據時代的互聯網征信企業對數據的采集、整理、加工、分析和使用有自己的規則。第壹，互聯網公司通常使用雲計算和後臺加密技術對收集的數據進行處理。由於技術原因和信息不對稱，信息主體不清楚自己的網絡信息采集範圍。第二，目前很多互聯網公司在隱私政策中規定，他們有權與遵守相同隱私政策的其他平臺進行交流和合作，因此用戶往往會忽略這些信息。
(4)應用領域的豐富。壹是征信數據內容更加全面。例如，芝麻信用通過收集客戶的信用記錄、行為偏好、履約能力、身份和個人關系等信息，為金融機構評估貸款主體的信用、決定是否發放信貸提供重要依據。二是信用評價結果的應用更趨於生活化、日常化。除了借貸，應用領域已經擴展到住宿、出行等更廣泛的用途。三是為監管決策提供有效依據。監管部門掌握這些大數據後，可以及時了解經濟主體的信用變化，做出更靈敏的選擇，並監控資金流向和檢查政策執行情況，實現監管政策的精準性。