大数据和人行征信是当前社会中普遍应用的两大途径，用于个人信息查询和风险评估。下面我们从定义、实现原理、技术架构、风险隐患、应对措施、推广策略、未来趋势等方面深度解析这两大途径。

定义：

大数据是指规模巨大、结构复杂的数据集合，传统数据处理技术难以处理。而人行征信是指中国人民银行主导建设的征信系统，记录了个人的信用信息、借贷记录等。

实现原理：

大数据依靠海量数据的采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有用信息。人行征信则是通过金融机构向人民银行报送数据，由人民银行进行汇总和整理。

技术架构：

大数据技术架构包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块。人行征信技术架构包括数据采集、数据报送、数据整合和信用评估等环节。

风险隐患：

在大数据方面，风险隐患主要包括数据泄露、隐私泄露等问题；在人行征信方面，风险隐患主要包括数据准确性、数据保护等问题。

应对措施：

针对大数据风险隐患，可以加强数据加密、访问权限控制等措施；针对人行征信风险隐患，可以加强数据准确性验证、隐私保护等措施。

推广策略：

在大数据方面，可以通过数据挖掘的案例分析、行业应用推广等方式进行推广；在人行征信方面，可以通过金融机构合作、宣传教育等方式进行推广。

未来趋势：

未来大数据将继续发展，更加注重数据质量和隐私保护；未来人行征信将更加完善，避免信息不对称和不完整。

服务模式与售后建议：

针对大数据和人行征信的服务模式，建议企业可以提供定制化的数据分析服务，帮助客户更好地利用数据；对于售后，可以建立健全的客服体系，保证客户问题及时解决。