周诚君说，目前存在三类征信数据：第一类是正规的以国家主导为特征的征信主体行业，即人民银行征信中心提供基础征信服务，基于采集、管理和运用具有明显标准化、结构性、相关性，以及准确、真实的市场主体信用数据；第二类是目前已开始广泛涌现的替代性数据信用评价，通常采集非标准化但仍然是结构性、具有明显相关性，并且真实、准确的数据；第三类是互联网平台大数据信用评价，主要基于非标准化、也非结构性数据，甚至相关性也不太显著，往往基于一定场景的长尾数据。
对于这三类征信数据对应的监管体系，周诚君认为，第一类征信服务属于国家和政府行为，数据采集和管理公开、透明，且要强调“必要、最少”原则，数据维度相对比较有限；第二类征信服务往往在县域运用，对小微企业、部分居民部门具有积极意义，有利于其获得金融支持，但往往来源于煤电水气、税收、营业流水等非标准化数据，由地方政府及相关部门提供，因此要尽快考虑对数据采集、管理和运用的相关法律法规和监管规则。
而对于第三类征信服务，由于数据采集既非标准化，又更多属于非结构性数据，甚至没有典型、显著的直接相关性，往往是平台公司基于特定场景，运用特定算法，投入大量资料，对大数据进行处理后得出的结果。“因此，在管理上既要尊重平台的数据采集、管理以及提供的算法，鼓励其积极性，同时也要加强监管，明确监管的基本逻辑、理念和政策框架，真正构建有效、合理的监管体系。”周诚君建议。
