『壹』 大数据技术在金融行业有哪些应用前景
大数据金融市场前景广阔，深度开发大数据金融工具，或将重构整个版金融行业。预计权未来5到10年，金融大数据产业将迎来黄金增长期，大数据也将成为助推“大众创业、万众创新”浪潮的有力抓手。
据《大数据金融行业市场前瞻与投资分析报告》数据显示，2016年我国大数据金融市场规模为15.84亿元，随着政策逐步实施与落地，以大数据为核心手段、核心驱动力的产业金融，将迈入时代发展正轨成为主流趋势，预计2018年中国金融大数据应用市场会突破100亿元，金融业开始进入了大数据时代快车道。
大数据金融作为一个综合性的概念，在未来的发展中，企业坐拥数据将不再局限于单一业务，第三方支付、信息化金融机构以及互联网金融门户都将融入到大数据金融服务平台中，大数据金融服务将在各家机构各显神通的基础上，实现多元业务的融合。
伴随互联网金融纵深发展，大数据优势越加凸显。作为互联网金融创新的驱动力，大数据金融带来的方式革新，未来走向精细化和专业化。今后大数据金融行业的努力方向，应该是以完备的大数据为基础，基于用户需求提供智能化一站式产品购买及定制化服务，以及数据挖掘、数据整合、数据产品、数据应用及解决方案等。
『贰』 大数据在金融领域有何应用
你好！大数据在当今社会任何一个领域都有很大用处，比如金融领域，这样可以通过大数据帮助投资者投资
『叁』 大数据在金融业的应用可以发挥哪些作用
有了大数据，自然就要有大数据技术，即从各种各样类型的巨量数据中，快速获取有价值信息版的技术，强调权快，这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。
从巨量数据中提取的有价值信息，即是大数据在各个领域的具体运用，比如基于大数据进行客群的细分，进而提供定制化服务；基于大数据模拟现实环境，进而进行精准评估和预测；基于大数据进行产品和模式创新，降低业务成本、提升经营效率等等。
『肆』 我是做金融的，想问一下大数据对金融行业有什么价值
当然有数据支持，可以说所有的行业，都能够很大幅度的提高精准率，无论是从专成本还是从效果，都是属大有裨益的。
要了解大数据优势有哪，对我这个行业有哪些突出性的优势。
谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。
怎么获取数据：网民通过C2C的互动，C2B的互动，B2B的互动，实时生产数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。原本分散的信息通过分析、挖掘具有了关联性，了解用户真实的态度和需求。
利用数据获客：利用大数据做精准营销的人群定向投放，根据人群的行为轨迹，再结合其他关联数据，如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。
对于营销来说，了解用户、分析用户尤为重要，而每年花在数据分析上的人力物力更是数不胜数。对于营销来说，大数据更多的是支持，可以将更多的人力物力节省下来。
做数据精准获客营销，要找对获客系统运营商大数据，需要了解请留言。
『伍』 如何利用大数据做金融风控
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。
金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据 纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人 的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。普惠在线
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中，首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还 款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充，一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况，借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。
常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：
验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通／公安局 API接口，将申请人实时拍摄的照片／视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈
大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往 往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。
分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请 人，欺诈比例和违约比例较高。
这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险
互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户，其中很大一部分不再有借贷行为，参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%（M3以上的），会产生很多黑名单。
灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户（逾期少于3个月的客户），灰名单也还意味着多头借贷，申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。
黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台，但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单，这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量，会影响其公司声誉，降低公司估值，并令投资者质疑其平台的风控水平。
利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App，仅仅安装和贷款有关的App，可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。
欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机，其机器上面的操作系统已经过时很久，所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。
利用消费记录来进行评分
大会数据风控除了可以识别出坏人，还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力，但是有些客户拥有工资以外的收入，例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持，拥有较高的支付能力。
按照传统金融的做法，在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。这种情况，就需要消费数据来证明其还款能力了。
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数，物业费高低、高尔夫球俱乐部消费，游艇俱乐部会员费用，奢侈品会员，豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。
互联网金融的主要客户是屌丝，其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
参考社会关系来评估信用情况
物以类聚，人与群分。一般情况下，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，
参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况，一般会采用经常打电话的朋友作为样本，评估经常联系的几个人（不超过6六个人）的信用评分，去掉一个最高分，去掉一个最低分，取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大，只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别，利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配，如果命中，则此申请人的风险较高，需要进一步进行调查。
参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高，其中50岁左右的贷款人违 约率最高，30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低；声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高；贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。
经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。
午夜经常上网，很晚发微博，生活不规律，经常在各个城市跑的申请人，其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式，填写简单信 息的人，比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人，逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人，贷款 违约率低10%左右。
利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。
寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。
总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
『陆』 大数据技术在金融行业有哪些应用前景
经过多年的发展与积累，金融领域已具备海量数据，正在步入大数据时代的初级阶段，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善，大数据在金融领域发挥的作用将越来越大，在应用广度和深度上还有很大的进步空间，金融大数据发展势头强劲。
金融领域具备海量数据，非常适合与大数据技术相结合，因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。通过互联网、云计算等信息技术来处理海量数据，从而更好地了解客户、创新服务。
目前，金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等，对大数据有比较大的需求。因此，随着金融行业大数据应用的加强已经深入，前瞻产业研究院预计，到2017-2022年，金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%，到2022年，中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。
不过，金融大数据还面临着不少阻碍，如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时，金融大数据的推进不会太大问题，未来前景广阔。
『柒』 大数据对信息服务业的发展趋势的影响
每天随着越来越多的信息被收集和存储起来，大数据正呈爆炸式增长，在互联网行版业发展过权程中，数据量的增长已经出现了前所未有的速度，数据中心正在成为新时代的“信息电厂”，成为知识经济的基础设施。数据正在成为从工业经济向知识经济转变的重要特征，成为新时代最关键的生产要素和产品形态。
『捌』 大数据对金融企业有什么帮助
善林金融指出，大数据金融有着传统金融难以比拟的优势，企业通过自己的征版信系统，实现信用管权理的创新，有效降低坏账率，扩大服务范围，增加对小微企业的融资比例，降低了运营成本和服务成本，可以实现规模经济。大数据还能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控行和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。另外，大数据金融扩展了企业的海量数据，让企业更贴近消费者，了解消费者的真正需求，进一步增加客户黏性。
『玖』 如何运用大数据为征信服务
二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。在此背景下，小宇宙给大家讲解几种大数据征信的探索之路。
一、 大数据征信诞生的背景
二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。林毅夫早在2001年《经济研究》发表的文章《中小金融机构发展与中小企业融资》，认为小型金融机构更适合服务于小企业，奠定了我国之后大力推动中小型金融机构发展的理论基础。城市商业银行、农村信用社、小额贷款公司纷纷成立，带动全社会的小微企业贷款产品激增，资金供给量大大提高，数年间小微企业融资环境得到了很大的改变。
然而，小型资金机构的出现并没有从根本上解决小微融资的困境，相对于大企业，小微企业对资金的占用比例极低（约30%），与小微企业对GDP的贡献（约70%）极不相称。近年来，小微企业的生存压力不断增大，传统行业竞争激烈，利润空间被不断挤压，赊销使小微企业面临残酷的资金周转压力，因资金链断裂倒闭的小微企业比比皆是。这种情况更加剧了资金机构“惜贷”行为，对小微企业贷款的负面预期导致小微企业贷款收缩，小微企业、小型金融机构两方陷入恶性循环。小微企业和小型资金机构处于整个信贷体系的最底层。
小微企业信贷的困局看似很复杂，牵扯宏观、微观各方的行为，但实际我们看所有小微信贷的难点，全部集中于一点：资金方认为无法看清小微企业的风险，自然不能放款，这称之为“信息不对称风险”；既然无法识别风险，资金方制定了回避小微借款的贷款政策，形成了“逆向选择”，小微信贷就此止步，陷入无钱可贷的困境。无论是大型银行，还是小型资金机构，都面临同样的问题，所以都对小微信贷无计可施。这个问题可以笼统地称为社会诚信体系欠缺导致信用风险高。
信用体系欠缺导致资金方难以看清小企业实际情况，这有着现实的原因。我国的小微企业内部管理是很随意的，很多交易不会以规范的方式记录下来。正规的资金方需要经过严密的尽职调查第一还款来源（依靠经营偿还借款），辅之以第二还款来源（抵押品），才能做出决策。这个过程可以称之为“征信”或者“信用审核”。前面我们已经分析过，由于资金方缺乏有效的可利用于小微企业的信用调查、审核手段，对于小微贷款项目，这个过程不但冗长成本很高，而且通常难以找到准确、真实、有价值的信息，阻碍了小企业信贷的成功率性。同样，对于那些私募资金机构、民间资金机构，本来没有能力进行相关调查，放贷只能靠感觉和其他手段，风险更大。
由此，我们可以得出结论：小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。可以想象，如果资金方有能力以一种低成本的方式准确识别小企业是否可信，再加以辅助风控措施（担保、抵押等），小微业务将变得有利可图，资金通道可以就此而打开，小微信贷就会变得顺畅而有序。大数据征信正是在这种社会背景下应运而生的。
二、 大数据征信技术的几条探索之路
随着大数据技术在各行业的深入应用，运用大数据为征信打开一条通路，逐渐成为了社会主流的意识。信用服务从业者、政府信用办公室、互联网金融公司对此进行了不懈的探索，期待找到一种可以针对于小微企业的量化深度评判方法。下面我们分析一下当前主要几种方法的特点。
(一) 量化信用评价（评级）模型（由内而外型）
多年以来，信贷机构、征信机构和评级机构一直期待着能够形成一个量化信用模型，将各方面的数据导入模型之后，能够自动生成评级结果，提示是否可以放贷。经过长期的探索、研究、试验之后，这个理想的模型一直没有出炉。我国部分有实力的资金方引进日本、美国知名咨询公司的信用分析模型，但这些模型对我国的实际情况的适用性很差，没有达到期待的效果——导入相关数据后即可对企业偿还能力和偿还意愿作出可靠的判断。
国外的先进模型以及国内机构的多年模型探索，都没有形成一个普遍性有效的评判小企业的量化模型，主要原因是我国小企业的数据质量低下。由于无论国内外使用的企业数据主要是财务报表数据，而财务数据是会计师事务所出具的。我国诚信体系存在巨大缺失，会计师事务所出具的审计报告几乎是制造出来的，其可信度很低。对于诚信企业，这份报告具有较大的参考性，而对于蓄意骗贷企业，也未必能够从审计报告中看出破绽。各种量化模型的探索之所以没有得到令人满意的结果，正是由于其所依据的数据质量是低下的，所以无论如何也不可能得出真正有价值的信息。这种方法基本上宣告了是无效的。
(二) 外部数据库接入（由外向内）模式
在企业内部数据质量不佳的条件下，各类机构开始向外寻找广度更大、更加可靠的数据来源，例如政府各部门的数据，税务系统数据、工商信息、行业主管单位业务数据、海关数据等，各行业协会的经营性数据等，也有在电商平台上积累的交易数据（如淘宝上的交易数据）。基于这些数据查找与某企业相关的数据并进行综合分析。我们称之为“由外向内型”的数据体系，也就是企业征信服务不再是从被评价的企业提取数据，而是运用外部数据体系实现。
这种模式的优势在于：数据库系统形成之后，单个企业的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本极低，且速度极快，直接带来的好处是征信服务的收费将非常低廉，并且服务量很大。但这种模式也存在自身的劣势：对接多部门数据入口是一项巨大的系统工程，建设、磨合的成本很高，当前除了工商信息可以达到全国联网外，其他部门信息均在分布在市级部门，整合工作相当巨大。另外，也是最严重的问题还是数据质量。我国的小企业对外报送的经营信息具有很大的随意性，都是根据具体需要编出来的，例如为了避税、贷款或者其他目的。有些地区政府为了鼓励当地企业发展，给予很高的纳税优惠，比如核定一个固定纳税额度，这样的话就不会要求企业如实报送。因此，从各部门搜集到的数据恐怕与实际情况相差较远，如果用做征信服务，可信性也会遭到质疑。同时，一个企业产生的数据并非全部对外报送，事实上，对外报送的数据仅占一小部分，如基础财务报表、应纳税额等，而大部分的能够说明企业情况的数据沉淀在企业内部，如供销信息、产品品类、资金流转等，这些数据无法通过外部数据库找到。外部数据库的数据量虽大，但针对于某单一企业，却显得容量不足了。如果是电商内部生态圈数据也相对片面，因为一个企业不会仅仅通过一个电商渠道销售，单一电商交易数据显然是不够全面的。
如果用外部数据编织数据网的话，这张网将是巨大的，几乎可以覆盖全国的企业。但由于关于某一企业的数据量不足，这张网的数据线条比较稀疏，也就是数据网眼很大，多数关于企业的有价值信息都被漏掉了，有效信息过小，不足得出可信的结论。这就是由外向内建立征信数据体系的探索。
自国务院交办发改委建立全国信用体系以来，各级政府信用办公室主导将辖区内各个掌握数据的政府部门连接起来，形成一个统一的信用信息平台，由专业的第三方公司或者设立下属公司运营，出具满足社会需求的征信报告。除政府外，也有社会征信机构做类似的事情，接入一些政府端数据并运营。从目前的发展来看，这类征信服务当前能够提供的最主要的信息是工商注册类的信息，以及少量的各部门备案信息。这类征信服务提供的信息简单，收费低廉，但对于信贷业务而言，基本上没有发挥太大的作用。
(三) 单体企业数据征信服务（由内向外）
另外一种数据征信服务，是从企业内部挖掘有用信息，从这个角度来说，这种方法和传统的征信方法是一致的，不同的是采集的信息和分析模式。现在有些专业征信公司也在研发由内而外的数据征信方法。这种方法利用的数据量不像社会征信的数据量那么大（因此称“小数据”），但与贷款相关度很高，再保证真实度的基础上，可以得到很多有价值的信息（“大信息”），并且均为信贷业务中资金方最关注的信息。该项服务可以帮助资金方在最短的时间内评判该企业是否能达到可以贷款的条件，为资金方节约大量的调研时间和成本，适应小微企业融资的效率要求和风控要求。
数据征信虽然应用的基础数据量不像政府部门数据那样多，那样大，但采集到的都是相关度最高的信息，可以捕捉企业真实经营情况和偿还能力。如果从数据网的角度看，这种方法形成的数据网较小（只适用于某单个企业），但数据“网眼”恰好适合保留住关于该企业的大量有价值信息，而筛查掉无关信息、干扰信息，形成深度、高质量的征信报告，为信贷决策提供可靠依据。
这种数据征信服务的优势是，启动快，无需长期建设成本，很好地适应我国现有的信息基础和社会现实。其难点在于如何取得借款企业的充分信任因此愿意提供深度数据。
企业数据征信技术已非一个技术上的构想，而是已经开始了大量的实践。数据征信已经在担保业务、小贷业务中发挥了重要作用，帮助担保公司和小贷公司排查风险、清晰评估项目、提高业务效率。相信随着市场环境的变化，将有越来越多的人意识到这种技术的价值。
『拾』 如何用大数据分析金融数据
任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包括回哪些指标哪些数据，你的答分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品，还是最有价值的客户，还是寻找最有效的成本节约途径等
在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的业务模式等之后，再考虑你需要采用哪些数据，采用什么方法来进行分析，这才涉及到如何进行具体的分析过程。
从整个大数据分析来看，前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间，弄清楚前期，后期的分析则会很快。