『壹』 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個版金融行業。預計權未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。
『貳』 大數據在金融領域有何應用
你好！大數據在當今社會任何一個領域都有很大用處，比如金融領域，這樣可以通過大數據幫助投資者投資
『叄』 大數據在金融業的應用可以發揮哪些作用
有了大數據，自然就要有大數據技術，即從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲取有價值信息版的技術，強調權快，這是大數據技術與傳統數據挖掘技術的重要區別。
從巨量數據中提取的有價值信息，即是大數據在各個領域的具體運用，比如基於大數據進行客群的細分，進而提供定製化服務；基於大數據模擬現實環境，進而進行精準評估和預測；基於大數據進行產品和模式創新，降低業務成本、提升經營效率等等。
『肆』 我是做金融的，想問一下大數據對金融行業有什麼價值
當然有數據支持，可以說所有的行業，都能夠很大幅度的提高精準率，無論是從專成本還是從效果，都是屬大有裨益的。
要了解大數據優勢有哪，對我這個行業有哪些突出性的優勢。
誰是准確的目標受眾？如何在合適的時間、合適的地點、以合適的方式傳達給消費者正確的信息？隨著數據搜集、存儲、管理、分析、挖掘與應用的技術體系的發展，這些問題的答案已經可以顯現於眼前。
怎麼獲取數據：網民通過C2C的互動，C2B的互動，B2B的互動，實時生產數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。原本分散的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，了解用戶真實的態度和需求。
利用數據獲客：利用大數據做精準營銷的人群定向投放，根據人群的行為軌跡，再結合其他關聯數據，如社交屬性等數據來對投放人群進行標簽化管理。這樣才能使得廣告投放有千人千面的效果。
對於營銷來說，了解用戶、分析用戶尤為重要，而每年花在數據分析上的人力物力更是數不勝數。對於營銷來說，大數據更多的是支持，可以將更多的人力物力節省下來。
做數據精準獲客營銷，要找對獲客系統運營商大數據，需要了解請留言。
『伍』 如何利用大數據做金融風控
大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。
金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。
傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線
互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。
互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。
常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：
驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。
如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。
如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。
分析客戶線上申請行為來識別欺詐
欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。
企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。
這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險
互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。
灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。
利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。
欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。
欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。
利用消費記錄來進行評分
大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。
按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。
互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
參考社會關系來評估信用情況
物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，
參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。
參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。
利用司法信息評估風險
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。
總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。
『陸』 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
經過多年的發展與積累，金融領域已具備海量數據，正在步入大數據時代的初級階段，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。隨著大數據技術的完善，大數據在金融領域發揮的作用將越來越大，在應用廣度和深度上還有很大的進步空間，金融大數據發展勢頭強勁。
金融領域具備海量數據，非常適合與大數據技術相結合，因此金融大數據正受到銀行、保險、證券企業的追捧。通過互聯網、雲計算等信息技術來處理海量數據，從而更好地了解客戶、創新服務。
目前，金融行業主要如信用卡、防欺詐、電子支付業務等，對大數據有比較大的需求。因此，隨著金融行業大數據應用的加強已經深入，前瞻產業研究院預計，到2017-2022年，金融行業大數據應用市場規模年均復合增長率為55.21%，到2022年，中國金融行業大數據應用市場規模為497億元。
不過，金融大數據還面臨著不少阻礙，如內部各業務間存在信息孤島現象、外部大數據整合難度大等。相信在大數據起到更大效果時，金融大數據的推進不會太大問題，未來前景廣闊。
『柒』 大數據對信息服務業的發展趨勢的影響
每天隨著越來越多的信息被收集和存儲起來，大數據正呈爆炸式增長，在互聯網行版業發展過權程中，數據量的增長已經出現了前所未有的速度，數據中心正在成為新時代的「信息電廠」，成為知識經濟的基礎設施。數據正在成為從工業經濟向知識經濟轉變的重要特徵，成為新時代最關鍵的生產要素和產品形態。
『捌』 大數據對金融企業有什麼幫助
善林金融指出，大數據金融有著傳統金融難以比擬的優勢，企業通過自己的征版信系統，實現信用管權理的創新，有效降低壞賬率，擴大服務范圍，增加對小微企業的融資比例，降低了運營成本和服務成本，可以實現規模經濟。大數據還能夠通過海量數據的核查和評定，增加風險的可控行和管理力度，及時發現並解決可能出現的風險點，對於風險發生的規律性有精準的把握，將推動金融機構對更深入和透徹的數據的分析需求。另外，大數據金融擴展了企業的海量數據，讓企業更貼近消費者，了解消費者的真正需求，進一步增加客戶黏性。
『玖』 如何運用大數據為徵信服務
二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。在此背景下，小宇宙給大家講解幾種大數據徵信的探索之路。
一、 大數據徵信誕生的背景
二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。林毅夫早在2001年《經濟研究》發表的文章《中小金融機構發展與中小企業融資》，認為小型金融機構更適合服務於小企業，奠定了我國之後大力推動中小型金融機構發展的理論基礎。城市商業銀行、農村信用社、小額貸款公司紛紛成立，帶動全社會的小微企業貸款產品激增，資金供給量大大提高，數年間小微企業融資環境得到了很大的改變。
然而，小型資金機構的出現並沒有從根本上解決小微融資的困境，相對於大企業，小微企業對資金的佔用比例極低（約30%），與小微企業對GDP的貢獻（約70%）極不相稱。近年來，小微企業的生存壓力不斷增大，傳統行業競爭激烈，利潤空間被不斷擠壓，賒銷使小微企業面臨殘酷的資金周轉壓力，因資金鏈斷裂倒閉的小微企業比比皆是。這種情況更加劇了資金機構「惜貸」行為，對小微企業貸款的負面預期導致小微企業貸款收縮，小微企業、小型金融機構兩方陷入惡性循環。小微企業和小型資金機構處於整個信貸體系的最底層。
小微企業信貸的困局看似很復雜，牽扯宏觀、微觀各方的行為，但實際我們看所有小微信貸的難點，全部集中於一點：資金方認為無法看清小微企業的風險，自然不能放款，這稱之為「信息不對稱風險」；既然無法識別風險，資金方制定了迴避小微借款的貸款政策，形成了「逆向選擇」，小微信貸就此止步，陷入無錢可貸的困境。無論是大型銀行，還是小型資金機構，都面臨同樣的問題，所以都對小微信貸無計可施。這個問題可以籠統地稱為社會誠信體系欠缺導致信用風險高。
信用體系欠缺導致資金方難以看清小企業實際情況，這有著現實的原因。我國的小微企業內部管理是很隨意的，很多交易不會以規范的方式記錄下來。正規的資金方需要經過嚴密的盡職調查第一還款來源（依靠經營償還借款），輔之以第二還款來源（抵押品），才能做出決策。這個過程可以稱之為「徵信」或者「信用審核」。前面我們已經分析過，由於資金方缺乏有效的可利用於小微企業的信用調查、審核手段，對於小微貸款項目，這個過程不但冗長成本很高，而且通常難以找到准確、真實、有價值的信息，阻礙了小企業信貸的成功率性。同樣，對於那些私募資金機構、民間資金機構，本來沒有能力進行相關調查，放貸只能靠感覺和其他手段，風險更大。
由此，我們可以得出結論：小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。可以想像，如果資金方有能力以一種低成本的方式准確識別小企業是否可信，再加以輔助風控措施（擔保、抵押等），小微業務將變得有利可圖，資金通道可以就此而打開，小微信貸就會變得順暢而有序。大數據徵信正是在這種社會背景下應運而生的。
二、 大數據徵信技術的幾條探索之路
隨著大數據技術在各行業的深入應用，運用大數據為徵信打開一條通路，逐漸成為了社會主流的意識。信用服務從業者、政府信用辦公室、互聯網金融公司對此進行了不懈的探索，期待找到一種可以針對於小微企業的量化深度評判方法。下面我們分析一下當前主要幾種方法的特點。
(一) 量化信用評價（評級）模型（由內而外型）
多年以來，信貸機構、徵信機構和評級機構一直期待著能夠形成一個量化信用模型，將各方面的數據導入模型之後，能夠自動生成評級結果，提示是否可以放貸。經過長期的探索、研究、試驗之後，這個理想的模型一直沒有出爐。我國部分有實力的資金方引進日本、美國知名咨詢公司的信用分析模型，但這些模型對我國的實際情況的適用性很差，沒有達到期待的效果——導入相關數據後即可對企業償還能力和償還意願作出可靠的判斷。
國外的先進模型以及國內機構的多年模型探索，都沒有形成一個普遍性有效的評判小企業的量化模型，主要原因是我國小企業的數據質量低下。由於無論國內外使用的企業數據主要是財務報表數據，而財務數據是會計師事務所出具的。我國誠信體系存在巨大缺失，會計師事務所出具的審計報告幾乎是製造出來的，其可信度很低。對於誠信企業，這份報告具有較大的參考性，而對於蓄意騙貸企業，也未必能夠從審計報告中看出破綻。各種量化模型的探索之所以沒有得到令人滿意的結果，正是由於其所依據的數據質量是低下的，所以無論如何也不可能得出真正有價值的信息。這種方法基本上宣告了是無效的。
(二) 外部資料庫接入（由外向內）模式
在企業內部數據質量不佳的條件下，各類機構開始向外尋找廣度更大、更加可靠的數據來源，例如政府各部門的數據，稅務系統數據、工商信息、行業主管單位業務數據、海關數據等，各行業協會的經營性數據等，也有在電商平台上積累的交易數據（如淘寶上的交易數據）。基於這些數據查找與某企業相關的數據並進行綜合分析。我們稱之為「由外向內型」的數據體系，也就是企業徵信服務不再是從被評價的企業提取數據，而是運用外部數據體系實現。
這種模式的優勢在於：資料庫系統形成之後，單個企業的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本極低，且速度極快，直接帶來的好處是徵信服務的收費將非常低廉，並且服務量很大。但這種模式也存在自身的劣勢：對接多部門數據入口是一項巨大的系統工程，建設、磨合的成本很高，當前除了工商信息可以達到全國聯網外，其他部門信息均在分布在市級部門，整合工作相當巨大。另外，也是最嚴重的問題還是數據質量。我國的小企業對外報送的經營信息具有很大的隨意性，都是根據具體需要編出來的，例如為了避稅、貸款或者其他目的。有些地區政府為了鼓勵當地企業發展，給予很高的納稅優惠，比如核定一個固定納稅額度，這樣的話就不會要求企業如實報送。因此，從各部門搜集到的數據恐怕與實際情況相差較遠，如果用做徵信服務，可信性也會遭到質疑。同時，一個企業產生的數據並非全部對外報送，事實上，對外報送的數據僅佔一小部分，如基礎財務報表、應納稅額等，而大部分的能夠說明企業情況的數據沉澱在企業內部，如供銷信息、產品品類、資金流轉等，這些數據無法通過外部資料庫找到。外部資料庫的數據量雖大，但針對於某單一企業，卻顯得容量不足了。如果是電商內部生態圈數據也相對片面，因為一個企業不會僅僅通過一個電商渠道銷售，單一電商交易數據顯然是不夠全面的。
如果用外部數據編織數據網的話，這張網將是巨大的，幾乎可以覆蓋全國的企業。但由於關於某一企業的數據量不足，這張網的數據線條比較稀疏，也就是數據網眼很大，多數關於企業的有價值信息都被漏掉了，有效信息過小，不足得出可信的結論。這就是由外向內建立徵信數據體系的探索。
自國務院交辦發改委建立全國信用體系以來，各級政府信用辦公室主導將轄區內各個掌握數據的政府部門連接起來，形成一個統一的信用信息平台，由專業的第三方公司或者設立下屬公司運營，出具滿足社會需求的徵信報告。除政府外，也有社會徵信機構做類似的事情，接入一些政府端數據並運營。從目前的發展來看，這類徵信服務當前能夠提供的最主要的信息是工商注冊類的信息，以及少量的各部門備案信息。這類徵信服務提供的信息簡單，收費低廉，但對於信貸業務而言，基本上沒有發揮太大的作用。
(三) 單體企業數據徵信服務（由內向外）
另外一種數據徵信服務，是從企業內部挖掘有用信息，從這個角度來說，這種方法和傳統的徵信方法是一致的，不同的是採集的信息和分析模式。現在有些專業徵信公司也在研發由內而外的數據徵信方法。這種方法利用的數據量不像社會徵信的數據量那麼大（因此稱「小數據」），但與貸款相關度很高，再保證真實度的基礎上，可以得到很多有價值的信息（「大信息」），並且均為信貸業務中資金方最關注的信息。該項服務可以幫助資金方在最短的時間內評判該企業是否能達到可以貸款的條件，為資金方節約大量的調研時間和成本，適應小微企業融資的效率要求和風控要求。
數據徵信雖然應用的基礎數據量不像政府部門數據那樣多，那樣大，但採集到的都是相關度最高的信息，可以捕捉企業真實經營情況和償還能力。如果從數據網的角度看，這種方法形成的數據網較小（只適用於某單個企業），但數據「網眼」恰好適合保留住關於該企業的大量有價值信息，而篩查掉無關信息、干擾信息，形成深度、高質量的徵信報告，為信貸決策提供可靠依據。
這種數據徵信服務的優勢是，啟動快，無需長期建設成本，很好地適應我國現有的信息基礎和社會現實。其難點在於如何取得借款企業的充分信任因此願意提供深度數據。
企業數據徵信技術已非一個技術上的構想，而是已經開始了大量的實踐。數據徵信已經在擔保業務、小貸業務中發揮了重要作用，幫助擔保公司和小貸公司排查風險、清晰評估項目、提高業務效率。相信隨著市場環境的變化，將有越來越多的人意識到這種技術的價值。
『拾』 如何用大數據分析金融數據
任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產生的，包括回哪些指標哪些數據，你的答分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成本節約途徑等
在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的業務模式等之後，再考慮你需要採用哪些數據，採用什麼方法來進行分析，這才涉及到如何進行具體的分析過程。
從整個大數據分析來看，前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間，弄清楚前期，後期的分析則會很快。