大数据挖掘平台案例

大数据挖掘平台案例

 

项目背景

进入大数据时代,随着数据处理技术的进步和数据来源的迅速扩展,银行业的一切业务活动都被数字化,商业银行得以在更多领域和更深层次获得并使用更加全面、完整、系统的数据。这些数据涉及客户的方方面面,对这些数据的深入分析可以得到过去不可能获得的知识和无法企及的商机。深入的数据挖掘分析对银行客户营销、产品创新、绩效考核以及风险管理等必将发挥日益重要的作用,数据应用能力将成为银行核心竞争力的重要体现。因此,大数据不是一地一隅的事情,事关银行战略转型全局。

大数据能力特有的性质,使其正在成为大型银行真正的核心竞争力。银行大数据能力表现在多方面,但大数据思维和数据挖掘能力是最关键、也是最重要的。大数据价值的实现,关键在于挖掘分析能力。天云大数据公司的MaximAI平台产品底层基于Hadoop/Spark集群,借助Hadoop存储大规模数据、管理资源的能力,以及Spark计算引擎,涵盖并简化整个预测模型生命周期的管理。借助天云大数据公司的MaximAI平台,实现基于银行全量数据的数据挖掘建模,可以推动商业银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化、促进风险经营的精细化专业化。

 

项目目标

本项目总体目标是采用天云大数据公司的MaximAI产品,构建具备大数据挖掘建模能力的大数据挖掘平台,实现突破传统数据建模方法限制,把有价值的外部数据和内部动态行为数据与传统数据进行有机结合,形成一体化数据挖掘分析。

技术目标:引入天云大数据公司的MaximAI产品,构建基于大数据分布式计算的数据挖掘组件的大数据挖掘平台。实现面向业务发展、客户营销、风险预警与识别、产品组合定价等方面的大数据分析与挖掘的持续创新能力。

业务目标:结合目前信用卡中心业务发展所面临的新局势,挑选部分模型试点应用,基于天云大数据公司的MaximAI产品进行模型的构建、移植、验证和优化。

 

项目内容

在银行科技部安装部署MaximAI产品组件,构建企业级大数据挖掘模型孵化平台。

基于信用卡风险部已用的外部数据(征信、工商、银联消费等数据)分析数据维度特点,利用已经构建完成的大数据挖掘模型孵化平台,孵化信用卡行为评分模型。

基于信用卡申请人相关信息数据,以信用卡申请人为主体,构建社交网络图谱,利用已经构建完成的大数据挖掘模型孵化平台,孵化信用卡申请欺诈风险识别模型。

 

项目意义

我们通常意义上说的大数据推动银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化等,其实都是通过数据挖掘之后的广泛、深度应用产生的实际功效。借助基于天云大数据公司的MaximAI产品构建的大数据挖掘平台实现利数据挖掘和分析,银行能够准确地定位内部管理缺陷,制定有针对性的改进措施,降低管理运营成本;也可能帮助银行确保财务透明度,提高计划和预算的准确性,协调日常运营和长期战略目标,预测市场变化对财务的影响,准确分析利润推动因素,进而降低成本提高盈利能力。通过全量大数据的数据挖掘建模,还能帮助银行获得更广阔的业务发展空间、更精准的决策判断能力和更优秀的经营管理能力。