据去年三月美国国家消费者法律中心发表题为《大数据，个人信用评分的大失望》的调查报告显示，美国大数据征信公司的信息错误率高于50%。作为银行从业老兵，张诚认为中国当前的征信体系远落后于美国，大数据征信无法解决中国互联网金融当前的风控问题。
国 务院“征信管理条例”对“征信业务”做出了明确定义：“征信业务是指依法收集、整理、保存、加工个人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评分、信用评级等的业务活动”。简而言之，征信是建立和提供“信用档案”和“信用评级”。在美国征信包含个人信用信息局、信用评分（FICO垄断该行业）、商业信用信息局、信用评级4项不同业务。第一个是大数据的“信用档案”，后三个针对不同的主体的“信用评级”。
首先，征信法律是大数据征信的第一个难题。“征信管理条例”明确规定“采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。”如何按照条例要求，让信息主体本人同意用没人能说得清的大数据对其进行征信，这不是个容易事。
其次，坏账的‘不可预测性’是大数据征信的第二大难题。在中国，坏账存在“有钱不还”和“想还没钱”两种情况。大数据的评分机制很难判断借款人的“个人还款意愿”及“经济形势变化产生的没钱”等状况，都会导致坏账的大量产生。
张诚认为，任何不能保障资金安全的理财平台都是耍流氓。在风控方面，小马金融信贷团队均来自于银行，采用的是德国的IPC小微 信贷技术。不同于大数据征信“网络小编”式的采集整理数据，小马金融线下团队更像是资深的“调查记者”，实地考察，全方位调查数据交叉检验，并通过对个人道德品质的把控，明确借款客户的还款意愿。
据了解，小马金融信贷团队已有数百亿的放贷经验，平均放贷数额仅为十几万，主要针对中小企业、小商户及农贷，已帮助数十万人实现扩大生产，历史不良率仅为0.3%。