大數據已經不再陌生，無論是掏出手機買買買，還是打車叫外賣，基于大數據算法的APP能夠在你打開應用的時候，第一時間把你可能感興趣的內容推送到你的眼前。

然而，大數據的應用到了用戶層面只是普通人接觸到大數據的最淺層的體驗。報告顯示，2016年我國大數據核心產業規模達到3100億元，按照工信部發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》，預計到2020年將達到1萬億元的規模。

基于底層技術開發的大數據，在未來還有非常多的可應用場景等待實現。自2007年就開始在大數據領域耕耘的金電聯行，至今已經與中國民生銀行、國家開發銀行、廣發銀行、浦發銀行等近50家銀行合作，提供智能化的金融服務，基于企業數據的挖掘、利用，幫助企業獲得信用貸款，幫助銀行量化監管風險，金電聯行董事長兼總裁范曉忻認為，這是公司的立身之本。

風口總會對著有準備的企業

時至今日，金電聯行在大數據領域的地位已經通過10年的累積逐步顯現。2016年，畢馬威中國首次發布中國領先金融科技50強榜單及報告(KPMG China Fintech 50)，作為大數據金融科技創新領域的領軍企業，金電聯行以多年積累大數據處理和建模能力，以及科技金融應用落地實踐經驗上榜。

在10年的發展中，作為大數據理論與云計算技術在信用領域的革命性應用者，金電聯行在中小企業信貸領域打開了缺口，尋找到了降低企業成本和縮短貸款時間的方法。

通過大數據的采集分析，利用了大數據時代數據量無限擴大、鏈條無限延長、體系不斷完善、捕捉難度日益降低的歷史契機，建立了客觀信用評價體系，從解決中小微企業融資的實體經濟問題入手，打破了以財務信息為核心的傳統信用評價思維，改變了以抵押擔保為主的傳統信貸方式，創建一個低成本、大批量、高效能、全風控的純信用貸款管理模式，破解了我國中小微企業信用融資的難題。

這一市場缺口的填補，使得金電聯行走在其他大數據企業之前，并且有能力將應用領域不斷向社會治理、信用體系建設等領域延伸。

目前，金電聯行與北京、上海、天津、山東、貴州、河北、江蘇、浙江、安徽等近30個省市地區建立了戰略合作，為各地政府在精準社會治理、社會信用體系建設、金融風險防控等方面提供全方位支持，并在大數據開放、大數據交易、大數據標準化等方面助力政務大數據基礎建設。

在技術層面，金電聯行擁有中國第一個自主知識產權的大數據信用技術體系。這個體系不依賴于財務數據，不依靠人的主觀分析，對信用主體的行為數據，從采集、清洗、分析、評價以及實時的跟蹤監測，全部通過計算機完成信用評價模式，實現了信息采集、數據運用、分析計算、評價結果和風險預警的高度客觀性、智能性和高效性。

近幾年，范曉忻介紹說，金電聯行技術實現跨越式進步，研發的“智能數據工廠”能夠自動化地、流水線地對數據進行加工和處理。如果把數據資源比作“原材料”，韓國百兆不限流主機 新加坡服務器，把數據應用比作“產品”，那么，金電聯行就是利用專業的知識和技能建立“生產線”，并且通過深度學習的人工智能推動“生產線”不斷革新升級，這是一整套能夠自我學習、自我成長的“生態系統”。數據工廠實現了大數據應用“質”與“量”的共同提升，能夠依據不同的需求建立算法和模型，助力解決數據應用的實際問題。

在三個最擅長的領域深耕

金電聯行董事長范曉忻在接受《經濟參考報》記者采訪時表示，從2016年開始，大數據的發展已經從“概念的風口”過渡到了“應用的風口”，大量的應用場景開始搭建，大數據逐漸與各行各業深度融合，成為新常態下新金融、新科技和新經濟的高端生產要素。

但范曉忻認為，金電聯行沒有足夠的精力面對大數據產業蓬勃發展的全部領域。他更愿意將公司的業務聚焦一些針對性領域。時至今日，金電聯行在三個最擅長的領域深耕。

“一個是金融大數據，金電聯行通過創建的大數據征信、大數據風險量化、大數據信用融資、基礎數據平臺建設等模式，提升了金融服務的效率；另外一個領域是政務大數據，主要幫助政府搭建政務治理平臺，整合多維度企業信用數據，提供企業信息的全面、集中的展示，為政府制定政策提供數據支撐。同時還能夠代替人工，更加精準地完成工作，最大限度地減少操作差錯，節省人力成本，提高政府工作效率。政務大數據的應用也是當前最火爆的領域；第三個是產業大數據，也是最近比較熱門的，與地方政務數據不同的是，產業大數據沒有明顯的區域性，更側重于條數據，邏輯性很強，猶如一部車有上萬個零部件，缺一個零件都不可以，必須所有的零件協同。金電聯行一方面幫助企業進行數據化的治理，如精準生產、精準銷售等，實現產業資源的優化配置，另一方面能讓數據產生金融價值，進而提供產業金融服務，助力產業轉型升級。我們基本上在這三個領域主要應用。”范曉忻說。