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企业内部交易信息与上下游合作企业的交易信息的整合等等

发布时间:2019-07-20    阅读:134 |
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  自国务院印发《促进大数据发展行动纲要》以来,大数据赋予了每个行业新的机会,在金融、政务、互联网、医疗等多个行业领域呈现价值,商业模式开始迭代,业务成效逐渐显现。其中,金融领域以其数据量大、对数据变现渴望强烈而发展得最快及最为引入瞩目。

  当前整个金融市场环境日趋严峻,监管越来越严,无论是银行的零售、公司、交易或同业业务,都需要直面营销与风险的效率与准确率的问题。越来越多的金融机构都希望依靠大数据来拉动业务模式进行创新,但是由于行业特点,存在着四大痛点。

  第一个痛点是数据来源多样化,需要整合后分析。金融行业的数据来源通常包含三大类:业务信息数据、行为数据和第三方数据。这些来源的数据包括结构化数据和非结构化的数据,在进行数据分析时通常需要进行一定程度的整合,例如客户信息与客户行为数据的整合,企业内部交易信息与上下游合作企业的交易信息的整合等等。

  第三个痛点是金融行业数据量级大,分析性能要求高。众所周知,金融行业的数据量级大,通常总存储量达到TB级别,而单次计算数据量也在GB级别,大数据量下的数据分析性能很难得到保障。

  第四个痛点是数据安全问题,数据权限粒度细。金融行业数据安全的重要性不言而喻,对数据权限的要求从权限的分配,到数据的访问控制,都有很细致的规范,在进行数据分析时需要兼顾数据权限的控制。

  基于十余年技术沉淀,亿信华辰打造自助式数据分析平台——豌豆BI,实现极简操作,降低传统金融机构员工的使用门槛,逐一攻破四大行业痛点。

  一、广泛数据源支持。支持关系型数据库直接连接,也可直接导入xls、csv、txt格式的文件进行数据分析。多种数据源的支持使得豌豆BI可以分析金融行业的各种类型数据。

  二、定位自助式BI,完全面向业务人员。豌豆BI颠覆了以往需要技术人员完成数据处理的模式,较其他自助式BI更符合业务人员使用习惯。业务人员可以通过简单探索即可独立完成数据导入、数据处理、托拽联动、钻取等一些系列工作。

  三、敏捷计算引擎,数据分析秒级响应。在大数据库的支持下,豌豆BI对百亿数据的分析可达到秒级响应,确保金融行业大数据量下的快速分析展现。

  四、数据分级权限,全方位安全编码,保障数据安全可控。豌豆BI通过独创数据分级权限技术,可以做到某分支机构的信贷业务管理人员访问分析结果和制作分析报告时,只能获取到该分支机构的信贷相关数据,权限分配可精确到字段级、记录级。同时豌豆BI采用md5密码加密,全方位、严密的安全编码来加强产品安全性。

  豌豆BI能够帮助客户机构主动进行数据分析,将高度分散在各产业的大数据进行整合,帮助金融机构获得更全面的客户画像以提供有效的金融服务,最大限度的获取更多的营销利益。

  。通过对客户数据的分析,获取客户特征,进行客户细分,提升对客户的洞察力,便于进行精准推送。

  例如我们根据客户的年龄、受教育程度、信用评分、房产信息、购车信息、购买金融产品的历史信息等数据,将客户划分为不同细分类型、不同潜力级别,有针对性的规划和推送适合不同细分类型客户的营销活动和产品。

  二、运营收益评估。通过对运营业务KPI的分析,了解运营收益情况。例如通过分析评价不同获客渠道的获客成本,综合客户价值及有效客户占比等因素,最终获得最佳的获客渠道以及不同获客方式的发展趋势。

  三、客户流失预警。通过对客户交易数据、资产信息、互联网行为等数据的分析,对可能流失的客户进行预警。例如对银行账户资产经常发生资金转移的客户,考察其历史交易信息中存在购买理财产品的交易记录,结合客户在移动互联网的浏览记录,可合理预警该客户存在流失风险,对其提供高利率理财产品信息,降低客户流失率。

  结语:大数据与金融行业有着天然的契合性。在金融风控方面,四两拨千斤,用数据力量降低金融风险。在数字营销方面,用标签与画像识别唤醒沉睡客户,提高营销效率。亿信华辰将持续用科技解决传统金融的痛点,为传统金融及各类企业提供高效的金融服务解决方案。

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