外部数据管理平台的建设及延展

 

 

 

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为什么需要这款产品?

 
 
 
 
 
 
 

创新工具,数字转型

 

大数据及人工智能时代,外部数据在服务金融企业数字化转型中的位置愈加凸显。然而,在外部数据实际落地运用时会遇到各种各样的问题。如多部门各自引入,管理标准的不统一,导致数据安全得不到保障、使用成本高、数据难于整合共享等问题。

 

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外部数据引入的迫切性

 

随着互联网金融业务的快速发展,金融机构需要在对自身业务数据进行充分挖掘的基础上,引入外部数据来弥补数据的不足,帮助企业在营销和风控等业务领域进行创新。

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缺少统筹规划和运营管理

 

当前的接入方式没有对外部数据进行统一的存储和标准化管理,花费成本购入的数据变成一次性消费,无法对外部数据进行保留和有效利用。

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数据服务价值低

 

外部数据缺少集中管理,无法统一存储,不能复用和挖掘深层价值,缺乏统一计费功能,各系统如果没有计费功能,将很难进行成本控制。

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服务运营成本高

 

目前金融机构引入外部数据,往往是各业务部门独立引进,这虽然有利于该业务条线业务的快速拓展,但是缺乏数据共享和管理,导致下次另一个部门要用了,却发现该数据不能完全满足其需求,还得重新再采购,带来的是更高的采购成本和数据整合成本。

 

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产品的核心价值是什么?

高效,极致

通过解析、整合各类外部数据,建立统一存储和应用的外部数据标签体系,为实现内外部数据交叉、融合提供基础数据支撑;同时,实现全行外部数据集中与共享,有针对性地帮助银行决策从“经验依赖”向“数据依据”转化,获得更加精准的市场洞察能力和客户经营能力,为银行营销、风控、信贷管理及客户生命周期管理等方面提供丰富的数据服务。

 

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平台统一化运营

 

构建基于海量外部数据统一管理的平台,插架式管理,零代码开发,提升API研发管理效率,持续优化外部数据的平台接入、本地存储、服务发布、质量评估等过程全方位可视化管理,为API数据管理提供高效的接口开发流程。

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统一数据存储

 

外部数据服务过程中的实时数据、离线文件数据的自动化本地存储,简化数据格式转换、数据加工等复杂处理的技术难度,预置多种数据源,灵活扩展插件,提升外部数据集成与存储的自动化能力。

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行内数据共享

 

平台提供统一的标准查询服务,统一外部数据出入口,各业务系统可重复利用外部数据,减少重复查询、重复成本支出,实现外部数据实时共享,支持7*24持续查询服务,支持信贷、营销、合规审计等多渠道应用查询,并能灵活配置对外厂商和对内系统的计费模式。

 

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产品功能模块展示

 
 
 
 

 

 

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平台延展

 

AI科技护航

 
 
  • 将风险判定规则、风险模型等专家经验形成体系交给机器,利用人工智能远超人力的效能,进行更加主动、全维度的监控,从而进行及时响应。

  • 在数据和业务逻辑规则沉淀的基础上,持续提升风险量化分析和主动识别风险的能力。

  • 利用逻辑推理和机器学习挖掘新的企业风险指标,为业务人员提供新的风控线索和维度作为参考。 

  • 基于外部数据和银行内部海量数据,利用机器学习分类,聚类,回归等算法,构建以算法模型驱动的智能营销引擎,丰富客户画像和智能化标签,为业务人员提供精准的客户洞察,更有效地服务营销。

 

降本增效

 
 
  • 提升并完善相关数据的收集和管理,利用人工智能技术提高信息的数字化、结构化、知识化的程度。

  • 梳理、沉淀业务逻辑规则,建设系统化的规则、指标体系,将人力从简单、重复性的基础分析工作中解放出来。

  • 运营管理系统化、自动化,降低人工出错、遗漏的概率。

  • 丰富的内外部数据如何高效的发挥数据价值,快速地自动化构建可解释的端到端的AI模型成为核心。在平台的基础上,拓展基于友好用户界面的样本数据自动化生成功能,集成自动化极速建模平台。大幅缩短模型应用上线时间,降低算法模型落地的门槛。

 

服务体验升级

 
 
  • 结合外部数据和银行内部数据,从不同视角构建企业知识图谱,更好地理解企业各种关联关系,如企业资金往来关系,企业股权关系,企业担保关系等。充分发挥数据的价值,从关系中洞察企业可量化的信用风险,市场风险及行业风险等。

  • 以客户为中心,利用人工智能、大数据等技术,缩短业务办理流程,为客户提供更便捷优质的服务。

  • 构建360度客户画像,实现线上线下客户的定制化服务和“千人千面”的精细化运营,提升客户的转化率和活跃度。

  • 通过智能AI服务、智能搜索、智能资讯等附加服务,为客户带来互联网时代的智能交互体验。 

 

 
 
 
 
 
 

 

创建时间:2023-02-27 18:03
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