消費金融數據中台

Ⅰ 消費金融，如分期付款業務，會給平台沉澱什麼數據

你好！消費金融分期付款業務，會給平台沉澱一些什麼樣的數據，具體還得看你指哪些方面的內容沉澱。

Ⅱ 數據中台能否呈現多源數據供決策

理論上是不行的，中台數據只是為業務賦能，但不能提供決策，因為數據中台的特點如下：
數據中台的建設天然會幫助企業打通數據孤島，並建設統一的數據標准，包括數據建設規范和數據消費規范。此外，數據中台基於原有的數據關系及 SOA 架構等企業數據管理的經驗，能 解決企業信息管理中「數據煙囪」的問題，從全生命周期的角度管理數據。隨著數據中台的建設，數據二義性逐漸消除，透明度和利用率大大提高，有效發揮 數據及分析技術對前台業務的復用價值， 降低數據計算與數據存儲成本，減少因數據體系建設不一致或重復建設導致的人力成本浪費等。由於系統和能力容易復用，當業務量增加或數據連接點、流程發生改變時，打通的數據中台可以避免系統的重復建設，支撐新業務形態的產生和快速發展； 由於數據中台整合了業務與技術兩大職能，業務產生的數據省去了跨部門傳遞的步驟，而基於技術產生的數據分析結果也可直接轉化為業務優化方案。數據實時共享，直接賦能業務，使 企業數據治理全鏈條的時效性與靈敏度得到提升，同時 避免了技術與業務兩部門因信息不對稱而導致的認知偏差 。

數據中台不是簡單的一套軟體系統或者標准化產品，更多的是一種強調資源整合、集中配置、能力沉澱、分步執行的運作機制，是一系列數據組件或模塊的集合，為企業數據治理效率的提升、業務流程與組織架構的升級、運營與決策的精細化賦能。

數據中台應用的業務領域和場景眾多，其中營銷領域發展最早，目前應用也最廣泛成熟；而在管理會計領域，由於數據價值高且對經營決策意義重大，數據中台深化管理運營的效用明顯。從行業來看，當前數據中台在金融和泛零售行業的應用和部署程度高，在政務、工業、醫療等行業仍有較大的發展空間。

Ⅲ 數據中台適合什麼行業

數據中台並不是一個跨時代的全新理念，就好比當年微服務概念一樣，其實質還是組件化、模塊化。數據中台建設的基礎還是數據倉庫和數據中心，並且在數倉模型的設計上也是一脈傳承。這個意義上說，數據中台並不神秘。
之所以我們現在處處推崇數據中台建設及應用，一個是因為數據中台確實有過人之處，另一個是這套模型在阿里曾經體現了巨大的應用價值，其他企業也應該對其借鑒使用，也應該能夠體現更大價值。
任何一家企業在實施數據中台前，首先要思考清楚幾件事：
1）什麼是數據中台；
2）數據中台建設的價值在哪裡；
3）數據中台和傳統數倉有何區別。
在實施了大量數據中台案例後，我們認為一個企業如果只是把數據應用場景定位到企業經營分析，或定位到報表系統上，那麼企業大可不必實施數據中台戰略，採用傳統數倉即可實現。如果企業除了傳統的BI，還會有諸如智能運營、用戶畫像、智慧門店等多元化的數據消費和應用場景，同時企業積累了大量歷史數據，想挖掘這些歷史數據價值，那麼企業就十分有必要實施數據中台項目，真正實現用數據來驅動企業運營，實現降本增效的目的。

Ⅳ 我在北銀消費金融公司辦理的消費貸款，我想問一下當時的登記資料會上傳到人民銀行的信用資料庫嗎

現在的消費金融行抄業正處於發展階段，襲處在著很多漏洞，也就是說他們在法律的空白處進行工作。估計就算你找到警察幫忙的話，解決問題不是很滿意。你和北銀金融公司簽的貸款合同好好看沒。還有就是北銀消費金融公司是北京銀行開的，是國家指定的三個消費金融公司試點之一，而且可以肯定的說是和各個銀行信用卡有聯系的。你要掂量的做。現找警察看看，不行就認倒霉吧！記住一點，只有相應的倒霉人到達一定數量時，就會出現合法的法律條律來維護消費貸款人的權利。

Ⅳ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

Ⅵ 2017年消費金融系統服務商排行榜名單

每個消費金融系統開發公司都有自己獨到的特色和優勢，博恩軟體、長亮等都算是不錯的這個行業系統開發不錯的，博恩軟體背景資源、技術實力還不錯。。。