我們的業務

產品概述

上海睿民科技基于對金融業務的深刻理解和大數據技術,結合公司專業團隊豐富的金融軟件建設經驗與深厚的技術沉淀,打造一個以應用為導向、數據為核心、以Hadoop、Spark生態圈為主要技術,服務于金融風控、營銷、運維優化的金融大數據平臺。

大數據平臺主要包括數據采集(結構化、非結構化、半結構化數據)、數據整合與分析、數據計算及應用,以及多模式(OPEN FILE、OPEN API、OPEN MGS)數據服務。

核心優勢

  • 數據采集及存儲管理
  • 數據整合與分析管理
  • 數據模型管理
  • 構建了標簽體系
  • 數據應用規劃及實現

數據采集的任務就是把數據從各種數據源中采集和存儲到數據存儲上,期間有數據清洗、轉換、加載以及數據治理工作。面向的數據源種類多:如基礎業務數據、行為數據、日志信息、外部數據等;形式多樣,分為結構化數據、流試數據、非結構化數據,最終形成標準數據,形成數據資產。

hdfs分布式文件系統實現海量數據存儲,hbase提供數據實時讀寫,kafka消息隊列實現數據緩存。

產品特點

  • 運營交易成本低,客戶群體大

    由于這種資金融通是以大數據云計算為基礎,以大數據自動計算為主而非人工為主參與審批,成本低廉,不僅可以針對小微企業金融服務,而且可以根據企業生產周期靈活決定貸款期限。大數據金融不僅整合碎片化的需求和供給,而且拓展服務領域服務數以千萬計的中小企業和中小客戶,進一步拉低了大數據金融的運營與交易成本,邊際成本低效益好。

  • 精準營銷個性化服務

    以客戶畫像為基礎,形成的客戶標簽是大數據平臺的必要武器,包括個人客戶畫像和企業客戶畫像:個人客戶畫像主要指人口統計學特征、消費能力數據、行為偏好、風險偏好、信用評分等;企業客戶畫像主要指企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據,全方位支持精準營銷。

  • 科學決策,風險管理和控制好

    大數據金融記錄了風險相關指標,可以實時給出信用評分,能夠解決信用分配、風險評估、實施授權甚至是識別欺詐問題,利用分布式計算來做出風險定價、風險評估模型,建立在大數據金融基礎上的風控科學決策能有效降低不良貸款率。由于大數據金融的信息處理和數據模型優勢,不僅可以替代風險管理、風險定價,甚至可以自動生成保險精算。大數據能夠通過海量數據的核查和評定,增加風險的可控行和管理力度,及時發現并解決可能出現的風險點,對于風險發生的規律性有精準的把握,將推動金融機構對更深入和透徹的數據的分析功能。

成功案例

  • 大數據中臺

某商業銀行“強化數據驅動、助力業務發展”,制定了大數據工作“快、準、全、智、易、先”的指導方針,明確各方面工作目標,結合改革轉型關鍵舉措,制定了具體工作任務,實現數據驅動,助力業務發展,搭建該商業銀行全行級大數據中臺。

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