伴隨著(zhù)國內信貸行業(yè)的發(fā)展，國內金融機構的不良資產(chǎn)率也在逐年攀升，截至2016年6月末，銀行業(yè)信貸總規模超過(guò)106萬(wàn)億，而銀監會(huì )公布的商業(yè)銀行不良貸款率為1.81%，也就是不良貸款高達1.91萬(wàn)億，處置不良資產(chǎn)成為包括銀行在內的金融機構的工作重點(diǎn)。
面對如此巨大的不良貸款率，催收行業(yè)也在快速的發(fā)展，如何精確定位債務(wù)人，并對債務(wù)人進(jìn)行全方位的分析追蹤，催收信息管理系統是重中之重，如何處理海量數據也成為催收行業(yè)共同的難題。
業(yè)務(wù)挑戰：
海量數據的存儲:傳統數據庫采用關(guān)系型數據庫集中存儲，面對幾十萬(wàn)的數據量，該架構有其先天的優(yōu)勢，而在面對海量數據存儲時(shí)，該數據存儲架構不能有效的支持節點(diǎn)的線(xiàn)性擴展，會(huì )給網(wǎng)絡(luò )及存儲產(chǎn)生極大的壓力，最終形成瓶頸。
海量數據的快速查詢(xún)：進(jìn)入大數據時(shí)代，數據類(lèi)型不再局限結構化的數據，如何實(shí)現非結構化數據的高效查詢(xún)成為催收系統建設方面的一大難題。
高并發(fā)實(shí)現快速響應：根據催收行業(yè)的發(fā)展規模，以后可能會(huì )形成萬(wàn)人以上的公司，面對高并發(fā)的快速響應，采用何種數據處理架構也成為催收系統建設的一大挑戰。
解決方案：
面對大數據催收數據處理，青島新生代軟件有限公司推出了關(guān)系型數據和非關(guān)系數據庫相結合的使用方式，在數據存儲時(shí)采用分布式的存儲方式，提高數據的吞吐量。在數據安全方面，新生代軟件采用了3副本冗余存儲的方式，將數據進(jìn)行了雙活雙備份。當某節點(diǎn)發(fā)生意外，另外一個(gè)節點(diǎn)數據還可以使用。
青島新生代軟件從事催收外包公司業(yè)務(wù)研究十幾年，公司研發(fā)部門(mén)緊隨行業(yè)發(fā)展，及時(shí)為行業(yè)提供高效安全的解決方案，用技術(shù)實(shí)力，為行業(yè)的發(fā)展出一份自己的力量。
