京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代企业征信需整体性解决方案
随着互联网、云计算、大数据技术的普及与快速更迭,在电子商务的推波助澜下,中国互联网金融已高速发展扩张,并渗透到企业及个人的商业与消费行为中。在互联网金融环境下,数据来源呈现出涉众性、大数据的特点。同时,纷繁复杂的经济环境中,日新月异的产品创新及高度网络化和数字化的商业合作进程,为企业征信领域带来全新课题。

目前,对于数据的收集及存储,从技术层面说已趋成熟。而对于数据的管理、分析及应用,仍存在一定挑战。数据泛滥不仅严重,且相互之间关联性弱,正如凯捷管理顾问发布的最新报告指出,85%的企业高管认为,当今挑战并不在于应对爆炸性增长的数据量,而在于如何实时地对数据进行分析及应用。邓白氏中国区首席执行官黄超群近日表示:“创新性的互联网大数据征信产品,应能满足互联网金融对快速决策的要求,在庞杂的大数据中挖掘出有价值的信息,并通过对内容、分析、产品与技术进行整合性应用,迅速作出信用判断,为客户带来更大的价值。”
内容即为数据,是信用风险管理的核心和基础。在商业环境下,企业数据涉及面广且庞杂。因此,在庞大的数据中找出真正能利用,帮助预测未来趋势的信号才是关键。这需要在获得各种不同来源的数据后,针对不同客户的需求,对其进行建模与分析,得出有意义的洞察分析,并最终运用到商业决策中。基于这些有价值的信息而挖掘出的洞察分析,才能设计出有竞争力的产品。在互联网金融时代,可视化的信用报告则可有效服务于快速决策的要求,它运用一个主体,一个指数,加一张图表的模式呈现信用数据,可以帮助用户直观地解读企业信用状态,迅速作出信用判断。
有了创新的产品后,如何实现技术的大数据融合?一个重要的趋势是将内容、分析、产品和技术无缝植入客户运营管理的各个环节,无论是采购、分销、营销还是风险控制,让客户能在熟悉的环境下使用。同时,在内容的递交方式上,无论是移动端还是云端,未来所有的征信机构都应用客户需要的方式来交付内容。
邓白氏在华子公司华夏邓白氏总经理徐仁卿表示,“当今的商业环境中,数据是推动创新的重要因素,征信机构应帮助客户充分利用他们拥有的庞大数据,从中找出切实可行的见解,并使用现代化的方式,不仅提供他们今天需要的解决方案,并会预测他们明天的需求。”
互联网金融的迅速发展,为信用风险评估开辟了新的发展空间,同时提出了更高要求。在大数据的背景下,互联网金融机构更需重视数据资产,并借助专业的征信机构从泛滥的大数据中淘沙得金,方能在日益复杂的市场中不断实现业务增长。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24