一位微众银行的负责人还模拟一位个体创业者，向总理演示了微众在线放款的全流程。

　　首先是“刷脸”认证，该负责人拿起手机并将摄像头对准自己，很快软件系统识别出了他的身份，并与公安部身份数据匹配成功。与此同时，通过大数据分析，软件将其信用评定为83分，同意授予贷款3.5万元。

　　该负责人称，微众银行的大数据系统汇集了40万亿条数据信息，因此微众银行不需要调查信用、上门担保，整个服务完全依托于互联网。

　　而3.5万元的贷款额度，与微众银行的定位也不谋而合。腾讯方面表示，微众银行以普惠金融为目标，致力于服务工薪阶层、自由职业者、进城务工人员及普罗大众，以及符合国家政策导向的小微企业及创业企业。那些善用互联网的年轻人、白领等草根阶层是微众银行的目标客户群。

　　据悉，腾讯的互联网大数据征信由财付通负责，主要运用社交网络上海量信息，比如在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等，为用户建立基于线上行为的征信报告。具体说来，征信体系将利用其大数据平台TDBANK，在不同数据源中，采集并处理包括即时通信、SNS、电商交易、虚拟消费、关系链、游戏行为、媒体行为和基础画像等数据，并利用统计学、传统机器学习的方法，得出信用主体的信用得分。

　　此前，财付通的相关负责人对外称，腾讯是最有可能和能力做征信的公司，并将通过社交数据提供一个全新角度的信用体系。但不得不指出，庞大的社交数据确实提供了丰富的信息源，却也可能对征信的真实性和全面性带来破坏。

　　有业内人士告诉记者，数据采集得越多，风控流程越复杂，而由此带来的“数据噪音”也越多，模型越失真。况且，不同数据纬度间的逻辑关系，也很有可能产生冲突。如果单纯地认为数据量越大就越适合成为征信公司，并不合理。

　　“数据并不是越多越好，美国征信公司FICO通常只会收集个人的十几个基础数据，这些数据保持99%的准确度。”拍拍贷CEO张俊表示，“如果大量数据与用户的信用状况没有直接挂钩，那么数据的有效性就会打折扣。”

　　在此基础上，按照现有的信贷标准，通过社交网络等渠道形成的征信方法和数据未必能全部符合传统商业银行的监管要求。毕竟，社交信用并不等于金融信用，互联网上的人性是被放大的，许多人在现实中不敢说的话，在网络上却敢说；现实中内向的人，在网络上或许会很外向。和传统银行的客户信息相比，社交网络上的信息往往不全，且有些失真。

　　张俊称，以拍拍贷的经验，社交网络上的数据“并不那么有用”，因此，这些社交数据在拍拍贷的风控模型中只能占到8%-9%的权重。他同时指出，征信模型需要时间的积累和检验，“钱借出去之后还要看对方还不还，逾不逾期，整体的逾期比例是多少。”

　　事实上，互联网金融并不会改变金融的本质，而腾讯在此前的业务中，并无真正的金融信贷经验。