行業解決方案

用戶違約概率預測

目前國內大多數銀行信用卡部門采取人工審批作業形式,效率低而又面臨很大的欺詐風險,無法進行風險分級管理,影響風險控制的能力及靈活度,難以在風險與市場之間尋求合適的平衡點。

用戶流失預警

目前,國內商業銀行面臨客戶流失率面臨增多趨勢,部分可達20%甚至更高。而獲得新客戶的成本,可達維護現有客戶的5倍。因此從海量客戶交易記錄中挖掘出對流失有影響的信息,建立高效的客戶流失預警體系及量化模型,合理預測客群的潛在流失風險,成為現代商業銀行在高速信息處理能力之下的理想選擇。

銀行核心系統減負

銀行核心系統普遍采用的傳統IOE架構,但面對未來業務增長以及每年的巨大成本投入其短板已日益凸顯,為了解決核心系統的負擔,通過本方案設計將核心查詢類交易遷移到分布式大數據平臺,從而大幅降低了核心系統的性能壓力和成本問題,同時也滿足了國內金融行業去IOE政策要求。

金融反欺詐分析

通過機器對各類數據的采集和分析,利用機器學習及復雜網絡等創新的模型算法技術,識別欺詐者身份,大幅提升銀行欺詐風險的防控能力。


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