信用大数据解决方案的搭建方法
日常生活中大多数人都会按时还付信用卡单和银行贷款，因为如果存在逾期会抹黑个人信用，将会直接影响我们与银行或其他机构的下次合作。芝麻信用根据法院失信被执行人（老赖）数据，公布国内首份老赖大数据画像。基于近300万样本得出的老赖画像长什么样呢？据了解，东部地区、40～49岁、男性、具有大专或本科学历是老赖的典型特征。
截至去年年8月底，全国共限制老赖乘坐列车155万余次；乘坐飞机470万余次；全国各级工商、市场监管部门依法限制失信被执行人担任法定代表人、董事、监事等共计6.万人次。男性老赖约占老赖总人数的四分之三，是女性老赖的三倍。
看年龄
40—49岁中年人占比最高从年龄分布看，40～49岁的中年人最容易陷入信，用危机成为老赖，占35%。
看学历，高学历并不等于高信用
数据显示，拥有大专学历的老赖占总数的37.24%，其次是本科生，占比33.36%，第三是中专占25.15%。硕士老赖占 3.68%，博士虽然整体基数小，不过也有0.34%。从年龄分布看，40～49岁的中年人最容易陷入信用危机成为老赖，占35%。
看地区，东部地区老赖多于西部
从地域分布看，东部地区的老赖人数高于西部地区。比如，江浙地区每年关于经济纠纷、债务纠纷的立案数量在100万以上，而西部省份普遍维持在20万左右。浙江、江苏、福建人数最多。
面对大数据的挑战，战略层面上，金融企业应当建立“数据驱动型”发展模式，完善数据运营体系，落实大数据运营中心。战术层面上通过运营优化，管理提升，风险控制等应用全面提升金融核心价值和竞争力。
永洪科技金融行业解决方案业务架构图
图1:永洪科技银行大数据运营中心建设架构图
银行金融业信用大数据体系中心建设的当务之急应该围绕运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标，主要体现为:
1、以用户数据为核心的运营优化，通过客户画像、精准营销、产品优化、舆情分析、市场和渠道分析，全面提高运营效率。
2、以投入产出与价值贡献为导向的管理提升，通过绩效考核、领导驾驶舱、管理会计平台等应用真正实现精细化管理。
3、利用多维度的安全判断和更细粒度的建模及预判实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析等应用加强对商业银行风险的识别、评价和预答，有效防范金融风险。
图2:永洪科技MPP数据集市架构图