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
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08