历史数据体系

银行大量的实时交易数据、客户信息、历史交易数据等信息存储在系统中,大量的查询交易对银行系统造成很大的压力。

借助大数据平台超强的数据处理能力提供高效快捷的数据查询服务支持。东方国信拥有历史数据查询平台、司法查询平台、大数据分析云平台等大数据历史数据管理查询平台,能够实现实时存量数据查询,实现对各类交易数据、汇总数据的定时抓取归类整理,以及对外提供通用的数据查询服务。

历史数据查询平台

大数据历史数据查询平台致力于统一存放结构化与非结构化数据,统一存放现行数据与历史数据,并且提供全量数据查询服务,以及通过丰富算法进行海量数据挖掘的整合平台。

司法查询平台

司法查询平台是依托大数据平台,通过法院、公安厅、检察院、国家安全局与各联动、协助单位网络联通互动,以加密数据上传、下载、分析等形式,完成对被执行人财产和人身信息的网上查询并实时采取网上控制的信息化工作平台。

大数据分析云平台

大数据分析云平台能够满足总、分、支行对数据查询、报表自定义、数据管理和分析挖掘等不同层次的功能需求,整合了行内原本分散在各个管理应用系统的报表及数据,消除了应用孤岛和数据孤岛。

全文搜索平台

通过大数据平台实现全行各业务系统日志准实时采集、集中存储管理,将分散在各业务系统中的日志文件通过大数据方式存储,构建全行日志历史库。

结合准确高效的搜索引擎,实现对海量日志文件的全文检索。

可快速查询满足查询条件的所有日志文件信息,便于业务人员获取相关信息进行进一步分析。

保证日志文件的准实时性,为运维人员在第一时间在海量日志文件中发现问题点提供有效支持。

大数据营销体系

客户资金流分析

通过企业客户的账户交易流水,分析客户特征需求,发掘潜在的营销商机,从而为业务营销发展提供重要的信息支持。从而为对公业务部门提供相关营销和服务的决策支持。

电子渠道日志分析

分析客户在电子渠道上的行为轨迹,基于这些行为轨迹识别客户的需求偏好和关注热点,从而进行设置差异化的营销产品和策略。

识别客户的行为习惯或模式,优化电子渠道上的功能和内容的布局,从而客户的体验,吸引客户更多的业务交易迁移在线上进行,减轻高柜的服务压力。

客户分析挖掘

基于数据分析进行用户画像

构建基于客户全生命周期阶段的不同应用需求的客户分析挖掘模型,运用先进的定量分析和数据挖掘建模的技术手段来了解客户的需求和偏好

根据不同客户的特点发展与其匹配的零售业务管理策略,整合产品和服务渠道

为客户提供差异化、特色化、精细化优质服务,从而加快银行零售业务的战略转型和创新驱动步伐,提高市场竞争能力。

风险管控体系

大数据审计平台

大数据环境下的审计监督是新时代、新环境的客观要求。着眼于总体数据开展审计,审计项目将更具全面性、时效性、综合性、系统性。

大数据技术的应用,以智能化的技术从混杂数据中发掘潜在相关关系,查找问题线索,使审计项目更具延展性、纵深性;

借助大数据的技术优势,可以实现动态的全过程审计,真正实现以风险为导向、以控制为主线、以增值为目的、以治理为目标的现代审计模式。

东方国信大数据审计可支持现场审计和非现场审计。

现场审计:

非现场审计:

客户网络关系与风险预警分析

深度分析与客户相关的各种内部数据和外部数据(银监会、人行征信、工商、税务、海关、公检法、环保、卫生等信息)特征,构建全面准确客户关联关系

梳理客户内外部关系数据,有效整合不同来源客户数据的方法和关联维度分类体系,构建客户不同网络关联关系全景视图

通过数据挖掘技术构建风险评分模型,对企业客户进行全面风险评估

通过风险评分和风险因子及时识别、分析、衡量正常类客户和资产的信用风险状况或潜在风险,及时采取适当的措施,对信用风险进行汇报、防范、控制和化解的过程

舆论分析体系

舆情分析平台

舆情分析平台用于非结构化文本的读取、分词、特征选择、信息抽取、自动摘要和舆情分析等,了解客户对银行的反馈,分析银行在客户中的品牌认可度、产品认可度、服务认可度等,为银行产品创新、服务创新、品牌塑造提供重要的决策支持。

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