中科聚信在与金融机构合作过程中，会依据差异化、特色化的客户需求，利用客户自身拥有的数据及可获取的第三方数据，提供整体规划咨询、数据分析挖掘、模型及策略开发、可视化报表设计等诸多方面的服务，并最终通过产品化、定制化的智能系统为银行提供落地交付。
中科聚信公司就很值得推荐。他们的分析建模技术能够促进业务与技术进行有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一认识，具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。无论是操作型数据库，还是数据仓库都需要数据模型组织数据构成，而在这一点上，中科聚信是专业的。
大数据分析建模技术服务是指通过高度抽象的数据模型，整合各个源系统的数据，最终形成统规范、易用的数据仓库，中科聚信在这方面还是比较擅长的。
中科聚信多年为金融业数据分析解决方案的经验以及多样化的创新产品等资源优势为贵阳市辖属机构、辖内企业提供全面、高效、便捷的金融大数据服务。
在客户服务体量上处于国内领先水平，对于企业风控评估积累了宝贵的数据。中科聚信（SCAI）已凭借完全自有知识产权的大数据智能反欺诈体系、信用风险量化体系、大数据分层精准批量获客平台，每年支撑银行普惠金融、消费信贷、扶贫贷款的发放额度万余亿元。
中科聚信已为数百家银行机构提供大数据技术服务，每年支撑银行普惠金融、消费信贷、扶贫贷款的发放额度万余亿元。
1、要对金融投资行业感兴趣，这是最最根本的，如果您对此不感兴趣，或者不是很了解，建议您先读读金融建模的相关书籍或者是金融投资理论的书籍（譬如CFA教材）。
2、明确研究问题：首先需要明确你的研究问题是什么，例如，研究某种金融产品的价格波动，或者研究某种金融市场的效率等。 收集数据：根据研究问题，收集相关的数据。这些数据可以是历史数据，也可以是实时数据。数据的来源可以是公开的数据库、网站、或者通过向金融机构申请获得。
3、需要。金融建模需要会编程。金融工程需要的三个技能：建模、编程、金融？建模（数学）：知识具有次序性，需要掌握好。编程：慢慢熟练的过程，至少要会一门语言。
4、在进行任何建模工作之前，首先需要收集和整理相关的数据。数据可以来自各种来源，包括财务报表、市场数据、经济指标等。在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性。如果数据存在缺失或错误，需要进行修正和补充。建立模型框架 建立模型框架是财务金融建模的核心步骤。
金融建模，如同解开复杂的金融密码，是金融专业人士必备的技能。它是一种数学和统计方法，用于理解和预测金融市场行为，帮助企业做出决策。但你可能会问，如何在这个领域自我探索和学习呢？别担心，今天我们就来深入探讨一下。首先，要自学金融建模，关键在于掌握基础工具和理论。
金融建模：揭示经济决策的艺术与科学金融建模，这个强大的金融工具，犹如经济活动的微观世界中的精密仪器，它通过构建数学模型，将复杂的真实世界金融现象简化，以预测、评估和驱动决策。它的核心在于捕捉现金流、资产价值、投资回报等关键指标，从而在投资、企业规划和政策制定中发挥关键作用。
金融模型就是跟据所收集的数据利用回归分析做出一个影响所分析数据的公式，根据公式将数据带入可以进行预测，在股市上的应用就是可以预测股市价格，在这方面比较好的软件是SARS。通俗的讲金融模型是在金融领域中，可以用来作为模型的产品，与金融产品的区别是：金融模型是虚拟的，金融产品是实质的。
一句话概括Financial Model就是加减乘除四则运算计算一个时间段内的各种参考数值（比如常用的各种index），用来给投资分析师写报告或者调研时参考用。不过不是只有四则运算就很简单很low，背后其实涉及了很多逻辑判断、汇率转换、时间时差转换、每个时间点对应的值存储。