数据治理
如何对银行复杂的数据进行综合治理管控,对数据质量进行审校。
运营优化
围绕运营指标,对渠道优化,提升渠道产出,减少服务开销。
精准营销
对目标客户群进行精准产品推送以增加客户和客户收入。
风险控制
通过专家知识和大数据手段等实现风险控制和合规。
通过数据标准、数据质量规则以及统一的数据抽取、转化和加载对银行数据的质量进行统一的管控,提前发现问题,避免损失也提升了效率。
统一视图:对涉及到的银行数据进行统一管理,明确数据的元数据、数据分类和定义,为后续数据统一质量监测打基础。
数据集成:采用图形化的数据交换机,进行数据集成的统一处理,降低了实施的工作量。
数据质量:通过各种数据质量规则,对数据的完整性、规范和一致性进行校验,以提前发现风险。
统一调度:按照任务需求不同,进行天、周以及月等不同调度,自动处理重复任务,及时推送相关结果。
通过各种指标的监控,找提升企业内部管理水平的方法,包括优化资源配置、客服优化和特定客户群的流程和供给优化等等。
物理渠道优化:可视化的渠道经营监测指标体系,实现资源预测和优化配置,通过渠道客户调查,优化产品与服务的投放,提升渠道业绩。
客服优化:实现客服关键指标的监测,分析客服指标异常原因并给出客服优化建议,通过文字识别、服务机器人减少人工参与。
中小企业价值挖掘:实现对中小企业服务供给优化,包括相关风险评估流程以及优化产品供给,实现自动线上放贷业务。
通过为更精准的客户提供针对性的产品和服务,以及为可能流失的客户进行相关举措,从而减少客户流失、增加客户数和客户消费,提升业绩。
客户画像:综合使用个方面的信息建立客户的静态画像、行为画像和动态画像,以在客户关系管理、产品研发以及风险管控种发挥基础价值。
营销规划:通过对销量的预测、客户流量的预测等实现营销的统一规划,确定具体的营销步骤和响应的行动措施。
通过不仅仅依赖央行信用报告,而是通过引入专家规则以及大数据风控引擎形成一个多级的综合风险控制引擎,并对不同结果给予不同处理。
规则风控 :规则风控由于依赖于可靠数据源、及多年专家积累经验规则,是风险控制比较稳定的部分。
大数据风控:结合来自各方面的大数据,对客户的身份信息、提供资料真假、过往消费记录等进行综合研判,可以和规则风控结合。
风险预警 :通过客户消费过程数据、客户行为数据以及相关背景数据的联合应用,对存在风险的客户行为进行预警从而防患于未然。
通过基层社区网格化项目的落地,带动本地银行创新业务发展,在帮助基层进行治理的同时,通过获取客户接触渠道,客户信息画像拓展新业务。
社区基础信息管理:对基层社区的人、车、房等基础信息进行采集和管理,是对提升“一标三实”准确度的重要补充。
出入管理:通过采集人员、车辆的进出实时信息,实现出入管理现代化,通过采集人员人脸通行、车辆车牌信息实现信息的有效性管控。
基层金融业务创新:基于实名采集信息、客户行为画像等,引入包括理财、保险和小额信贷等金融创新业务。
如今金融行业可以访问比以往更多的数据,通过配备预设的金融大数据应用将使他们能够花费更多的时间来分析监测、分析和优化金融业务全流程,而不是花大量时间开发工具或者报表和仪表盘。
面向银行业务管理中常见的场景、问题以及最佳实践而组织的预置的金融股大数据应用以及为加速数据获取和流程处理而增加的数据填报和流程审批等使得处于信息化发展不同阶段的组织都可以找到心仪的工具。
开箱即用:把金融大数据应用过程中的各种能力内置在应用中,即刻可以配置并使用这些应用解决金融业务中的问题。
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数据和应用共享:利用数睿商超应用开放平台访问各种应用扩展组件能方便的实现与现有系统的集成,搜集更多的数据用于金融业务管理。
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