行业解决方案

用户违约概率预测

目前国内大多数银行信用卡部门采取人工审批作业形式,效率低而又面临很大的欺诈风险,无法进行风险分级管理,影响风险控制的能力及灵活度,难以在风险与市场之间寻求合适的平衡点。

用户流失预警

目前,国内商业银行面临客户流失率面临增多趋势,部分可达20%甚至更高。而获得新客户的成本,可达维护现有客户的5倍。因此从海量客户交易记录中挖掘出对流失有影响的信息,建立高效的客户流失预警体系及量化模型,合理预测客群的潜在流失风险,成为现代商业银行在高速信息处理能力之下的理想选择。

银行核心系统减负

银行核心系统普遍采用的传统IOE架构,但面对未来业务增长以及每年的巨大成本投入其短板已日益凸显,为了解决核心系统的负担,通过本方案设计将核心查询类交易迁移到分布式大数据平台,从而大幅降低了核心系统的性能压力和成本问题,同时也满足了国内金融行业去IOE政策要求。

金融反欺诈分析

通过机器对各类数据的采集和分析,利用机器学习及复杂网络等创新的模型算法技术,识别欺诈者身份,大幅提升银行欺诈风险的防控能力。