金融大数据的信贷风控案例，挺适合刚接触银行数据场景的前端同学看一看。

银行里的风控，不再靠死板的历史数据了。现在更多是用大数据来整合像客户评价、行业动态、消费习惯这类新鲜数据，用起来更灵活，评估更靠谱。

比如你要做个信贷评估系统界面，里面要展示企业的征信情况、经营状态，甚至社交关联。这时候你就得知道这些数据从哪儿来、怎么——这篇文章讲得还挺清楚的。

文章里提到的内外部数据整合，用起来其实不复杂，就是你得拉一堆接口，把信息归类好。比如从人行征信系统拉信用记录，再结合一些第三方的经营数据，形成一个完整的风险评分。

如果你对实时风控感兴趣，推荐你顺带看看这篇《基于流式大数据技术的金融业务风险实时监控》，讲得更细，也比较贴近前端的实时可视化需求。

还有啊，如果你本身在做金融产品的前端，不妨研究一下数据维度这一块，别只是等接口，前期介入设计反而能省不少事。

如果你对数据挖掘在银行业务里的用法还不是熟，也可以看看这篇《数据挖掘赋能银行业务》，能更好地理解后端给你的数据是怎么来的。