当然，应用领域仍然是在不断持续拓展中的。“我们将在以上三个领域进一步深耕、扩展，未来还希望能够在中国征信领域形成独立的第三方大数据征信标准，这是我们最近在努力的方向。”范晓忻说。
大数据的爆发式应用
眼下正是最好的时候，范晓忻认为。“我们2007年成立的时候，还没有‘大数据’这个概念，所有的尝试都是摸着石头过河。”
从大数据行业的共识看，业内流行的说法是，从2009年到2013年是大数据的萌芽期，“大数据”的字样开始出现并日益受到关注。从2015年到2016年，国家已经认识到发展大数据的重要作用，各项政策文件频繁出台(《关于促进大数据发展的行动纲要》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》)，2016年，大数据被上升为国家战略，从而进入了产业高速发展时期。
“我认为机会已经来了。”范晓忻说，大数据行业在经过喧嚣后，已经逐步趋于理性，孕育着时代的需求。
“为什么金融大数据风起云涌，在全国形成燎原之势？一个因素是人们认知的因素，开始逐渐接受大数据，另外一个因素，是数据越来越多。”范晓忻认为，中国人口红利的下降也带来了数据的应用，比如随着破解融资难题的手段越来越多，很多银行坏账开始出现，人的效率低、成本高，机器能产生更高的效率、成本低，所以，可能人口红利的拐点即将到来，数据将是很好的替代方法。
大数据的爆发式应用将是一个持续性的过程，从范晓忻多年的观察看，实际上现在的应用还处在非常初级的阶段，这个爆发可能在未来就像现在的手机一样，会在相当一段时间内伴随人们的成长。数据的应用门类会越来越多，深度和广度都会越来越大。还有非常重要的一点，数据会越用越多，时代将从IT走向DT，从信息科技走向数据科技。“我从1982年开始学习计算机，几乎是国内第一批，到现在IT已经伴随我30多年，我相信大数据未来也会伴随我们成长，慢慢成为生活的一部分，必不可少。”范晓忻说。
用数据解决融资难题
金电联行对于大数据的挖掘比大部分公司更早一些，始于2007年。那一年，清华大学计算机系毕业的范晓忻开了一家与金融无关的IT类公司，2007年前主要为华北地区的汽车零部件企业做供应链管理系统。“其实你有机会去做金融。假如每一个供应链金融系统里面的1000个供应链经销商，要是能够通过你的数据，来解决他们的金融融资难题，这不挺好的。”一位在华尔街从事金融的师弟这样一句建议，给范晓忻提供了新的视野。
在美国，80%以上靠的是信用贷款，而我国当时几乎为零，99%以上通过抵押担保获得，因为中国的银行要将风险转化，要求有变现能力，西方的金融风险则是成本，通过各种金融手段实现风险可控，这是中国和西方金融体系的区别。而这也预示了范晓忻选择的这条创业道路绝非坦途。
在发现零部件生产商总是在为流动资金短缺苦恼后，范晓忻开始意识到供应链数据中的金融价值尚未被充分开发。当时，绝大多数银行的贷款均需要抵押物，很多汽车零部件优质供应商尽管本身订单充足，只是缺少短期资金购买原材料，但受制于抵押物不足，很难获得贷款。在了解到这些小企业们饱受资金短缺之苦后，他开始考虑挖掘那些供应链数据背后的金融价值。
在“大数据”和“互联网金融”概念尚未兴起的2007年夏天，范晓忻和几个合伙人一起，成立了一家名叫金电联行的公司，取“金融电子化，联合银行”之意，他们想以数据分析连接银行和中小企业，起初是为他所结识的汽车零部件供应商做客观信用计算，然后再把他们作为客户介绍给银行，申请无抵押信用贷款。
从2007年到2010年这个时间段，范晓忻介绍说，最初，团队不断地建立、调整算法模型，花几年工夫去验证和试错，多少次推倒重来。金电联行在这期间，一直致力于对企业数据的研究，和银行合作帮助企业获得信用贷款。那个时代是大数据还在沉睡的时代。
第二个时间段，是进入下一个10年，其中2010年到现在7年的时间，大概还可以分成三个阶段：第一个阶段，是一些大数据的实践开始出现，很多大数据公司也逐渐在2011年、2012年成立，说明2010年以后市场环境发生了变化，数据积累到了一定的程度，金电联行的第一笔1500万元纯信用融资也是在这一时间(2010年)达成，之后陆续在2012年、2013年进入量化风险管理的领域。那几年的萌芽开始于实践，不是理念；第二个阶段，大概从2012年、2013年到去年，大数据概念的风口出现，那是一个大数据概念被疯炒的年代，这时候产生了大量的大数据公司，甚至出现了不具备条件的大数据创业公司；第三个阶段，到了2016年下半年，范晓忻记得，他当时在一次会议上认真地对公司的同事说，“我们要做好充分的准备，大数据真正的应用可能很快会到来”。