金融风控反欺诈大数据方案 金融风险反欺诈管控方案
金融行业大数据风控与反欺诈系统开发方案
金融行业大数据风控与反欺诈系统开发方案第一章：项目背景与需求分析 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 需求分析 (3)1.2.1 功能需求 (3)1.2.2 技术需求 (3)1.3 市场现状 (4)第二章：大数据风控与反欺诈技术概述 (4)2.1 大数据风控技术 (4)2.1.1 技术原理 (4)2.1.2 技术组成 (4)2.1.3 技术应用 (4)2.2 反欺诈技术 (4)2.2.1 技术原理 (5)2.2.2 技术组成 (5)2.2.3 技术应用 (5)2.3 技术发展趋势 (5)2.3.1 人工智能技术的应用 (5)2.3.2 跨行业数据融合 (5)2.3.3 实时监控与动态调整 (5)2.3.4 隐私保护与合规性 (5)第三章：系统架构设计 (5)3.1 系统整体架构 (5)3.2 数据处理流程 (6)3.3 系统模块划分 (6)第四章：数据采集与预处理 (7)4.1 数据采集策略 (7)4.2 数据清洗与转换 (7)4.3 数据存储与备份 (7)第五章：特征工程与模型构建 (8)5.1 特征工程方法 (8)5.2 模型选择与优化 (8)5.3 模型评估与调整 (9)第六章：实时监控与预警 (9)6.1 实时监控系统设计 (9)6.1.1 数据采集与整合 (9)6.1.2 数据处理与分析 (9)6.1.3 风险评估与预警 (9)6.1.4 系统监控与维护 (10)6.2 预警规则设定 (10)6.2.1 基于业务规则的预警 (10)6.2.2 基于数据挖掘的预警 (10)6.2.3 基于机器学习的预警 (10)6.3 响应策略与处理流程 (10)6.3.1 预警响应策略 (10)6.3.2 处理流程 (10)第七章：系统安全与合规性 (11)7.1 数据安全策略 (11)7.1.1 数据加密 (11)7.1.2 数据访问控制 (11)7.1.3 数据备份与恢复 (11)7.1.4 数据审计 (11)7.2 系统合规性要求 (11)7.2.1 法律法规合规 (11)7.2.2 行业标准合规 (11)7.2.3 内部管理制度合规 (11)7.3 安全与合规性评估 (11)7.3.1 安全评估 (12)7.3.2 合规性评估 (12)第八章：系统开发与实施 (12)8.1 技术选型与开发工具 (12)8.1.1 技术选型 (12)8.1.2 开发工具 (12)8.2 系统开发流程 (13)8.2.1 需求分析 (13)8.2.2 系统设计 (13)8.2.3 编码实现 (13)8.2.4 集成测试 (13)8.2.5 系统部署与上线 (13)8.3 系统部署与维护 (14)8.3.1 系统部署 (14)8.3.2 系统维护 (14)第九章：项目实施效果评估与优化 (14)9.1 效果评估指标 (14)9.2 项目优化策略 (14)9.3 持续改进与更新 (15)第十章：未来展望与挑战 (15)10.1 行业发展趋势 (15)10.2 技术创新方向 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (16)第一章：项目背景与需求分析1.1 项目背景金融行业的快速发展，金融业务逐渐从线下转移到线上，互联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，使得金融业务在便捷性、效率等方面得到显著提升。
2023-风控反欺诈体系策略方案-1
风控反欺诈体系策略方案风控反欺诈体系是数字金融时代重要的安全系统。
在现代金融系统中，恶意用户的欺诈行为可能带来灾难性的后果，而领先的风控反欺诈体系策略方案则是确保系统安全和保护客户合法利益的重要手段。
本文将从策略方案的步骤入手，阐述风控反欺诈体系策略方案的重要性，以及如何执行卓越的策略。
第一步：规划规划是风控反欺诈体系策略方案的第一步。
在这一步骤中，需要评估风险，定义监管、合规和法律要求，设计技术、工作流程和训练人员。
首先，需要识别有哪些恶意活动可能在系统中出现，例如欺诈、钓鱼、恶意软件和网络攻击等等。
然后，需要确定监管、合规和法律要求，以确保系统符合现有的金融监管和合规标准。
接下来，需要设计技术和工作流程，包括数据采集、处理、分析和处理和识别恶意活动的规则。
最后，需要培训人员，以确保他们能够准确地使用系统和处理报警。
第二步：采集数据采集数据是风控反欺诈体系策略方案中的重要步骤。
数据采集需要考虑各种数据类型，例如交易记录、身份验证、设备指纹、IP地址和用户输入等。
采集的数据必须是准确、全面和及时的。
因此，需要使用多种方法来收集数据，包括网站审核、HTTP请求、API、人工审核等等。
另外，需要使用测试数据来验证数据非常重要，这能够使风控反欺诈体系具有更高的准确性和可靠性。
第三步：确定规则确定规则是防欺诈体系策略方案的关键步骤。
规则的作用是用于识别和阻止恶意活动，并以此来保护客户。
规则需要针对特定问题进行构建，例如身份验证、设备足迹、交易行为、用户输入、人工审核等方面。
规则也需要结合现有的监管、合规和法律要求来构建，以确保符合现有标准。
规则应该能够自动识别恶意行为，来避免人工干预，优化系统效率。
第四步：执行策略执行策略是防欺诈体系策略方案的最后一步。
在这一步骤中，采用自动化的系统来执行规则，识别和拦截恶意活动。
执行策略要求系统能够实时检测和处理恶意活动，必须确保系统一旦检测到可疑情况，立即进行拦截和处置。
大数据金融反欺诈解决方案
精确的事件分析引擎
CEP引擎实时计算分析（过滤、关联、聚合）与欺诈案件相关的多类事件之间的关联性，精确定位用户意图，还原事件场景，降低误杀率. 例如：某用户，在修改密码后，接着重新绑卡，然后进行提现操作的风险评估.
1. Event Processing Flow
2. Based OpenSource CEP Framework
身份核实
交叉验证，多头借贷，多头申请
跨平台交易查询
设备ID、 IP、地理位置、交易时间、用户ID交易场景，事件以及事件持续时间
用户行为库
IP全球最精准IP定位、 GPS经纬定位、基站定位数据
移动设备信息库
基于设备、IP、地理位置、地域、联系人、通话记录，社交关系等多维度数据挖掘用户关联图谱
用户关联图谱
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灵活高效的规则引擎
Pattern Matcher
Agenda
Inference Engine
Production Memory（Rules）
Working Memory（Facts）
Rule Repository
Rule Management Console
Rule Engine APIs
法院案件号、欠款描述、身份证号、组织机构代码、姓名、手机号、银行卡号，不良买家、不良商户
司法失信信息
硬件属性信息IP信息GPS地理位置信息设备所安装应用信息
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设备指纹
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智能的关联分析
组团欺诈分析
不一致性验证
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感谢您的观看！
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反欺诈要解决的问题
金融风控中的反欺诈模型应用方法
金融风控中的反欺诈模型应用方法随着金融行业的迅速发展和互联网技术的普及，金融风控面临着越来越多的欺诈行为挑战。
在金融风控过程中，反欺诈模型成为重要的工具，帮助金融机构及时识别并预防欺诈行为。
本文将介绍金融风控中的反欺诈模型应用方法，并分析其在实际场景中的应用效果。
一、反欺诈模型概述反欺诈模型是通过对历史交易数据进行分析、建模和预测，识别潜在的欺诈行为。
它基于机器学习和数据挖掘技术，运用大数据分析方法，快速、准确地识别欺诈风险，为金融机构提供决策支持。
反欺诈模型的应用范围广泛，包括但不限于信用卡欺诈、身份盗窃、虚假交易等方面。
它可以帮助金融机构提高风险识别的准确性和及时性，有效防范欺诈风险，保护用户资金安全。
二、反欺诈模型应用方法1. 数据收集和预处理反欺诈模型的第一步是进行数据收集和预处理。
金融机构需要收集大量的历史交易数据，包括交易金额、交易时间、交易地点等信息。
同时，还需要收集用户的个人信息，如年龄、收入、职业等，以便构建完整的特征数据集。
在数据预处理阶段，需要对数据进行清洗、去噪和标准化处理。
清洗数据可以去除重复、缺失或异常的数据，确保数据质量。
去噪可以过滤掉不必要的信息，提高模型的训练效果。
标准化处理可以统一数据的尺度，避免不同特征对模型产生不均衡的影响。
2. 特征工程特征工程是反欺诈模型中至关重要的环节。
特征工程的目标是选取和构建能够最有效区分欺诈和非欺诈交易的特征。
常用的特征包括交易金额、交易频率、交易地点距离等。
在特征工程过程中，可以应用一些统计学方法和机器学习算法，筛选出最具区分性的特征。
同时，也可以构建新的特征，如交易行为模式、用户信用评分等，丰富特征集，提高模型的预测性能。
3. 模型选择和训练在模型选择和训练阶段，需要根据具体的业务需求和数据特点选择合适的反欺诈模型。
常见的模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
模型训练过程中，需要将数据分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练和调优，再利用测试集评估模型的性能。
金融风控中的大数据分析方法和工具介绍
金融风控中的大数据分析方法和工具介绍随着互联网和金融科技的快速发展，金融行业正在逐渐向数字化和智能化转型。
这种转变给金融风险管理带来了新的挑战和机遇。
大数据分析方法和工具成为了金融风控中不可或缺的一部分，能够有效地帮助金融机构提高风险管理能力和决策效率。
一、大数据分析在金融风控中的应用1. 反欺诈分析：大数据分析可以帮助金融机构识别和防范欺诈行为。
通过对客户的交易数据、行为模式等进行分析，可以建立欺诈行为的预警模型，及时发现异常交易，并采取相应措施进行风险控制。
2. 信用评估模型：大数据分析可以从海量的客户数据中提取有用的信息，构建信用评估模型，对客户的信用状况进行评估和预测。
通过分析客户的历史交易记录、个人信用信息等，可以辅助决策者评估客户的还款能力，并进行风险定价。
3. 交易监控：大数据分析可以对金融市场进行实时监控，识别潜在的风险和异常行为。
通过对交易数据的实时分析，可以发现市场操纵、内幕交易等违法行为，并及时采取相应措施，保护投资者利益。
4. 市场风险预警：大数据分析可以帮助金融机构预警市场风险。
通过对宏观经济数据、市场数据的分析，可以发现市场的不稳定因素和系统性风险，并提前做出相应调整，降低损失风险。
二、大数据分析工具在金融风控中的应用1. 数据挖掘工具：数据挖掘工具可以帮助金融机构从海量的数据中发现潜在的规律和趋势。
常用的数据挖掘工具包括Python、R 语言等，它们具有强大的数据处理和分析能力，并且具备丰富的数据挖掘算法库，可以满足不同的分析需求。
2. 机器学习工具：机器学习工具在金融风控中有着广泛的应用。
通过训练机器学习模型，可以预测客户的信用状况、市场的趋势变化等。
常用的机器学习工具包括TensorFlow、Scikit-learn等，它们提供了丰富的机器学习算法和模型，可以帮助金融机构实现自动化的风险管理和预测。
3. 数据可视化工具：数据可视化工具可以帮助金融机构将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图像。
大数据风控如何应用在反欺诈上？
大数据风控如何应用在反欺诈上？欺诈风险识别在整个用户风险管理周期中是特别重要的一部分，欺诈风险可能来自中介、黑产大军甚至机构内部工作人员。
古人云：牵一发动全身，一旦金融机构风控系统被欺诈团伙所攻破，会在极短时间内造成难以想象的损失。
1传统信审 Vs 大数据反欺诈OPS和CE也就是我们常说的传统信用审批，其实也可以在一定程度上进行欺诈风险识别。
但是大量的人工审批员、流程化作业以及电核成本等方面，传统信审甚至专业的案件调查，都不可能全面快速的识别出来自不同渠道和方式的欺诈案件。
依托大数据技术，利用数据的驱动性提升欺诈风险的识别，是目前风控最需要提升的方面。
2新兴数据逐渐登上风险评估舞台得利于现如今数据指数级增长和获取数据的便利，金融机构风控可以使用的数据不仅局限于传统的纯金融属性数据，社交类数据、消费类数据、行为类数据、多源银行账户数据等这些热门新兴数据都可以拿来分析挖掘，用于客户的风险评估。
比如，社交类数据可以是通话详单、通讯录信息、社交账号；消费类数据可以是电商交易记录、出行滴滴打车记录、O2O消费；行为类数据可以是APP活跃时长、APP使用时段、APP高频点击区域、手机上网时长等。
趋势数据在整个风险评估中越来越重要。
贷款公司以前只关注借款人在申请借款当下时点（或当月）的信用表现，比如当下的信用分数为600分。
但观察期回溯时间拉长，近半年客户的信用分从500到600分和从700到600分会有很大的不同。
多源银行账户数据在未来是十分有效的信用评估数据。
申请人在申请过程中能够选择链接银行账户，通过第三方公司（Gamma O）的整合，贷款公司可以获得很多关于借款申请人银行账户的数据。
其中最重要的被用来评估信用风险的数据包括：存款数据、收支数据；被用来评估欺诈风险的数据包括：行内黑名单。
通过大样本且丰富维度的新兴数据，使得欺诈交叉验证、关联分析、欺诈团伙特征挖掘以及团伙识别变的精准且高效。
3反欺诈模型反欺诈模型从原理上分为：监督学习模型和半监督学习模型。
金融行业智能风控与反欺诈系统开发与应用方案
金融行业智能风控与反欺诈系统开发与应用方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章：智能风控与反欺诈系统概述 (3)2.1 智能风控的定义与特征 (4)2.1.1 智能风控的定义 (4)2.1.2 智能风控的特征 (4)2.2 反欺诈系统的功能与作用 (4)2.2.1 反欺诈系统的功能 (4)2.2.2 反欺诈系统的作用 (4)2.3 系统架构与模块划分 (4)第三章：数据采集与处理 (5)3.1 数据源的选择与接入 (5)3.2 数据清洗与预处理 (5)3.3 数据存储与管理 (6)第四章：特征工程 (6)4.1 特征提取 (6)4.2 特征筛选与优化 (6)4.3 特征工程在风控与反欺诈中的应用 (7)第五章：智能算法与应用 (7)5.1 传统机器学习算法 (7)5.1.1 算法概述 (7)5.1.2 算法应用 (8)5.2 深度学习算法 (8)5.2.1 算法概述 (8)5.2.2 算法应用 (8)5.3 强化学习算法 (9)5.3.1 算法概述 (9)5.3.2 算法应用 (9)第六章：模型评估与优化 (9)6.1 评估指标体系 (9)6.1.1 准确率（Accuracy） (9)6.1.2 灵敏度（Sensitivity） (9)6.1.3 特异性（Specificity） (9)6.1.4 假阳性率（False Positive Rate，FPR） (9)6.1.5 假阴性率（False Negative Rate，FNR） (10)6.1.6 精确度（Precision） (10)6.1.7 F1值（F1 Score） (10)6.2 模型优化策略 (10)6.2.1 特征工程 (10)6.2.2 模型融合 (10)6.2.3 调整超参数 (10)6.2.4 数据增强 (10)6.3 模型监控与迭代 (10)6.3.1 实时监控 (10)6.3.2 定期评估 (10)6.3.3 迭代优化 (11)6.3.4 模型更新 (11)第七章：系统开发与实施 (11)7.1 技术选型与框架搭建 (11)7.1.1 技术选型 (11)7.1.2 框架搭建 (11)7.2 系统开发流程 (11)7.2.1 需求分析 (11)7.2.2 设计阶段 (11)7.2.3 开发阶段 (12)7.2.4 测试与优化 (12)7.3 系统部署与维护 (12)7.3.1 系统部署 (12)7.3.2 系统维护 (12)第八章：信息安全与隐私保护 (12)8.1 信息安全策略 (12)8.1.1 安全框架构建 (12)8.1.2 安全风险管理 (13)8.2 数据加密与脱敏 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 数据脱敏 (13)8.3 用户隐私保护 (14)8.3.1 隐私政策制定 (14)8.3.2 隐私保护措施 (14)第九章：行业应用案例分析 (14)9.1 金融信贷行业应用案例 (14)9.2 保险行业应用案例 (15)9.3 证券行业应用案例 (15)第十章：未来发展趋势与展望 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 行业应用拓展 (16)10.3 挑战与应对策略 (17)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，金融行业正面临着前所未有的变革。
如何将大数据技术应用于金融诈骗检测,提供精确的欺诈预警和防范措施？
如何将大数据技术应用于金融诈骗检测，提供精确的欺诈预警和防范措施引言随着金融科技的快速发展，金融诈骗事件层出不穷，对金融行业的安全构成了巨大威胁。
为了提高金融风险管理和防控能力，大数据技术的应用成为了一种可行的解决方案。
本文将介绍如何将大数据技术应用于金融诈骗检测，提供精确的欺诈预警和防范措施。
1. 数据收集大数据技术的核心就是数据，因此，要应用大数据技术于金融诈骗检测中，首先需要收集大量的金融数据。
这些数据包括交易记录、用户信息、设备识别信息等。
收集数据可以通过自有的数据采集系统、第三方数据提供商以及数据共享合作等方式进行。
2. 数据清洗与整理收集到的金融数据通常包含大量的噪声和冗余信息，因此需要进行数据清洗和整理。
数据清洗的目的是去除数据中的错误和无效值，同时进行格式统一和去重。
数据整理则是将不同的数据源进行整合，建立统一的数据模型和数据标准。
3. 特征提取在金融诈骗检测中，通过提取合适的特征来描述数据是非常重要的。
特征提取是将原始数据转换为可供机器学习算法处理的特征向量的过程。
常用的特征包括交易金额、交易时间、交易地点、交易频率、设备类型等。
可以利用统计学方法、数据挖掘技术或领域专家经验等方式进行特征提取。
4. 模型训练与优化在特征提取完成后，需要建立金融诈骗检测模型并进行训练。
常用的模型包括传统的机器学习算法如决策树、支持向量机等，以及深度学习算法如神经网络。
通过对历史数据进行训练，模型能够学习到不同诈骗行为的特征，从而提供欺诈预警。
在模型训练过程中，还需要进行模型的优化。
优化的目标是提高模型的准确性和性能。
可以通过交叉验证、调参和特征选择等方法来达到优化目标。
5. 实时监测与预警一旦模型训练完成，就可以应用于实时监测和预警。
通过监测金融交易数据流，模型能够实时检测到异常的交易行为，并提供相应的预警信息。
预警信息可以包括欺诈风险评分、欺诈类型、阈值等。
可以通过邮件、短信、即时通讯工具等渠道将预警信息及时发送给监测人员。
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分析能力 • 数据价值 挖掘 • 统计样本 扩大 • 专业工具 多（SAS,R) • 专业模型 • 行业模型
应用能力 • 信息可视 化 • 管理精细 化 • 预防向预 测转变 • 精细制 度、医疗 • 智慧城市
证券公司风险管理：主动承担的风险、需要规避的间接风险
监管风险
为盈利而必须承担的风险
市场 风险 信用 风险
小微贷款管理 • 需要大数据分析提供业务支撑 • 利用实时数据处理信息管理、交叉营销、 信贷模型分析以及业务风险控制的需求不 断提升 财富管理评估 • 利用大数据分析给予用户有价值的财富 管理产品组合 • 使用业态广：银行/财富管理机构/券商/ 保险
大数据提供交叉营 销、信贷模型分析
利用外部内部大数 据有效管理客户关 系
• 横轴代表该应用领域价值周期， 表明该应用价值速度的快慢 纵轴代表该应用领域的炒作周期 阶段 圆圈代表应用领域的规模，表示 该应用领域当前参与方的多少与 应用数量
应用热度
6 5 4
量化交易 运营优化 资产产品定价
风险管 理 金融搜索引擎
• •
3
2 1 0
0
1
2
3
4
5
应用价值周期
7
对大数据的理解：深入数字化，实现全社会数据互联互通，
客户识别、流失预警 分析识别潜在客户群体、维护老客户、 降低客户开发成本成为主要需求
内外部大数据分析 有价值的财富投资 组合
理赔数据审查、 数据评估，有效 降低异常赔付和 骗保
理赔审查评估 • 骗保识别成为保险业最大问题难点 • 分析、评估理赔数据有效降低风险并 为保险赔付制定提供依据
高频交易分析 • 量化投资增长迅速，对结构化/非结构化 数据利用力度不断加大 • 实时、准确的数据模型提供有价值的交 易推荐，提升客户满意度
业务风险
• 市场风险 • 信用风险 • 流动性风险
非业务风险
• 操作风险 • 监管风险 • 法律风险
证券公司 主要风险
流动性 风险 操作 风险
法律风险
• 是公司运营过程中产生的间接风险 • 尽量回避、转移或减轻
10
金融风险管理新趋势：数据 + 分析模型 + 业务知识
与战略的 相关度
高
目标: 是管理下行风险 措施: 内部控制信息、报告程
单位：亿元
融资余额 （亿元）
8711.00
Current
Q3
Q4
2015Q1
Q2
Q3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Q4
2016Q1
….
金融行业风控反欺诈体系
贷前 运 行 环 境 安 全 黑名单 账 户 安 全
实体关联网络
黑中介关联 黑产关联
贷中
反 欺 诈 规 则 体 系 反 欺 诈 通 用 模 型 异 常 集 中 度 监 控
贷后
数据量化投资组合、 建立高效数据模型
实时建立赔付率模 型、并根据客户分 析制定险种划分
保险精算 • 利用大数据对险种、赔付率建立模型 进行细分维度下的精准预测提升企业 盈利水平 • 保险业核心业务需求
6
大数据在金融领域的热点应用
10 9 8 7
区块链
智能投 顾 风险定价
精准营 销
用户画像
金融领域大数据应用热点图
贷 后 客 户 质 量 监 控
序、预警系统、止损设置等
6. 风险资本分配、 基于风险定价 5. 风险与收益最优化 4.风险管理
中
3. 风险计量 2. 损失最小化 行业竞争前沿
低
1. 合规性 /内部控制
风险控制 保护资产负债表 风险/收益最优化 价值创造
风险管理成熟度
融资融券过程复杂，涉及风险种类多，信用风险管理是重点
融资融券流程中主要风险
22627.39
2015/6/18
• • • • • 海通 银河 中信 广发 华泰
20421.33
融资融券余 额TOP5:
维持担保比例低 于200%的投资人 数TOP5:
• • • • •
银河 申万 中信 招商 广发
13950.0 11690.37 10152.13
9035.08 6034.75 4030.06 3920.02 2014Q1 Q2
形成以数据指导业务的习惯、策略与模式
不仅仅指传统意义上的纸质文档电子化
大数据
一、深入的数字化
形成以数据指导业务的习惯、策略与模式
二、全社会数据互联互 通。
仅仅局限在企业内部的数据，不能把握大 数据的真正能力。
8
大数据在产业链各环节迅速发展，推动各种创新业务“遇春花开”
金融工程项目特点，计算量巨大，可依赖当前大数据分布式计算解决
操作风险 信用风险 法律 风险 合规风险
操作风险
操作风险 市场风险 流动性风险
操作风险 信用风险 清算风险 声誉风险 法律风险
1.信用 评定
2.授信 管理
3.开户
4.交易
5.实时 盯市
6.强制 平仓
7.客户 通知
8.权益 处理
操作风险 信用风险
操作风险 市场风险 流动性风险
操作风险
高杠杆股灾加深了市场对风险的认识
数据采集 • 4V数据 • Volume • Velocity • Variety • Value • 爬虫 • 数据治理 • 行业数据 整合
存储能力 • 列式数据 库 • 内存数据 库 • Hadoop的 key value数 据存储 • TB级跨向 PB级
计算能力 • MPP(Share Nothing) • 去IOE • 扩展能力 • 跨硬件、 跨代、跨 厂商
。。。。。。
5
大数据部分应用场景
网络金融征信 • P2P网络贷款市场规模急剧增长 • 个人征信业务需求不断上升 • 通过大数据实时分析客户信用记录提升企 业价值
实时分析客户信用 记录提供贷款依据 大数据实时分析 渗漏欺诈风险
反欺诈预警 • 渗漏与欺诈风险增加，控制力度和手 段不足 • 缺乏先进的分析能力“实时高效”的 甄别可疑理赔行为
目录
CONTENTS
01
02 03 04
金融公司风险管理 融资融券风险管理系统
大数据整体解决方案
大数据构建数据仓库案例
PART1
金融公司风险管理
多维度数据集市
画像 应用 设备 画像 底层
搜索
贴吧
到店
知道
网盘
Volume - 海量
外部
数据
LBS
APP
公开
数据
Variety - 多维
Velocity - 实时
注册
糯米
去哪
儿 钱包 财富
有钱
花 外卖百科爱奇 艺 ……登录金融传统数据仓库
报表平台 绩效系统 支付系统 客户360 个人结算账户 存贷标准化 监管报送系统 内审系统 关联交易 成本分摊 客户风险 风险预警平台 EAST数据报送 总部一体化 后督
回单打印
银企对账
风险监控
外管报送系统
AML反洗钱