功能性整合：大数据在征信行业的应用(大数据征信公司,关键词优化)

当前，大数据行业的一股趋势正值得注意，这就是“功能性整合”，一些关键的玩家正在通过自研产品和开源计算引擎的实现逐步构建“大数据+征信”的基础构件，面向众多客户群提供其所期盼的“一站式”服务。

数据生态体系建设趋势

大数据征信在互联网金融行业的应用已必不可少，大数据行业的“功能性整合”也为互金企业的征信环节带来了“一站式”服务，大数据的重要性早已不言而喻，但其发展也在遵循着一些趋势。

1.征信数据可视化

与公有云采用相关的一个有趣的趋势是数据可视化。旧的ETL处理需要转移大量的数据（而且往往要建立冗余数据集）并且建立数据仓库，而数据可视化可以在数据保持不动的情况对其进行分析，提高了速度和敏捷性。大数据征信可为金融机构提供原生的征信数据，也可通过数据模型输出评估报告，实现征信数据可视化。

2.征信数据治理与安全

随着大数据在企业侧走向成熟，以及数据的多样性和体量的不断发展，像数据治理这样的主题也变得日益重要。许多公司已经选择了“数据湖”作为把所有数据收集起来的手段。但除非你知道里面有什么东西，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则的话数据湖再大也没有意义。但是想让用户方便地找到想要的东西同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个集中的主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。大数据征信公司通过维度模型、数据收集、合规化管理等手段，为金融机构提供全面、准确，极具及时性和安全性的大数据征信服务。

3.通过区块链完成征信和大数据的结合

征信最大的问题在于“信”，区块链可以很好的解决这一问题，原因在于区块链的不可篡改性。区块之间的记录可以完整的相互支持，传输过程中也有加密，这些都使得我们的征信处理更加有利。

打个比方，将区块链应用于房产金融平台，我们用一个区块代表房子的周期，在该房子的整个周期中换了4个主人，都是一家三口，相关的数据都被记录进去，当他们贷款时，区块记录中就会显示其水电煤等费用的缴纳情况，进而获得征信方面的需求。值得注意的是，这个过程中，各区块信息的相互交叉，则需要自上而下的整个架构上的颠覆和革命。

大数据在征信行业的应用

如今，逐步渗透的互联网技术开启了新的数据时代，在互金行业，大数据为金融征信的发展提供了十分丰富的数据信息资源。未来，大数据征信可以解决中国90%的征信难题。

互联网金融市场可以通过已有的评分系统对消费者的消费行为进行评估，未来，通过对评分系统进行升级，其算法功能将通过个体行为数据库的拓展得到加强，消费者能够对20多种类别的行为开展模拟分析，具体包括：忘记付款、偿还信用卡、抵押贷款再融资、车贷申请、刷爆信用卡、增加信用卡额度等。

模拟结果包括分数和具体解释、帮助消费者更好地理解评分系统的工作机理，模拟分析器的另一个好处在于：互金企业可以观察到消费者多个行为对信用分数产生的复合影响，进而更好的帮助自己做出借贷决策。