互联网+金融 大数据金融行业整体运营解决方案
百融方案
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消费类分期/现金类分期/代偿类分期不良
…
消费类分期/现金类分期/代偿类分期机构逾期M3+用户
… 19
负面信息核查（2） — 公安个人不良信息
输入项：姓名、身份证号
在逃 吸毒 其他涉案
来源：公安系统 规模：
……
2000万
范围：全国
前科
监控更新频率：每周
注：含案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等
近7天 身份证
手机号 GID 信贷申请 统计 消费类/现金类/代偿类分期 （分别统计） 本机构申请 申请过的机 本机构申请 申请过的机 本机构申请 申请过的机 总申请次数 总申请次数 总申请次数 次数 构数 次数 构数 次数 构数 1 2 2 0 2 1 0 1 1 银行 1 0 1 1 1 1 0 0 2 1 小贷/P2P （分别统计） 2 1 0 2 2 0 1 1 消费类/现金类/代偿类分期 银行 （分别统计） 本机构申请 申请过的机 本机构申请 申请过的机 本机构申请 申请过的机 总申请次数 总申请次数 总申请次数 次数 构数 次数 构数 次数 构数 2 1 1 … 3 4 3 … 2 3 2 … 0 0 0 … 4 3 4 …（） 3 2 2 … 0 0 0 … 1 2 3 … 1 1 2 … 21 小贷/P2P （分别统计）
百融的全生命周期管理方案
百融可以为银行提供信用卡客户的全生命周期管理方案
逾期（贷后）
经营（贷中） 准入 （贷前） 营销
客户画像 反欺诈 信用评估 客制化建模 逾期客户画像 失联修复 存量客户监控 催收 资产处置
动态风险预警
睡眠客户激活
信贷获客
营销场景 预审批预授信
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
互联网金融的运作模式及发展对策
互联网金融的运作模式及发展对策在当今数字化时代，互联网金融以其高效、便捷和创新的特点，迅速改变了金融行业的格局。
它不仅为用户提供了全新的金融服务体验，也对传统金融机构带来了挑战和机遇。
一、互联网金融的运作模式1、第三方支付第三方支付是互联网金融中发展最为成熟的领域之一。
它通过与银行合作，为用户提供在线支付、转账、缴费等服务。
例如，支付宝、微信支付等已经成为人们日常生活中不可或缺的支付工具。
第三方支付的运作模式主要是搭建一个支付平台，连接用户、商家和银行，实现资金的快速流转。
2、 P2P 网络借贷P2P 网络借贷平台将借款人和出借人直接连接起来，打破了传统金融机构的中介角色。
借款人在平台上发布借款需求，出借人根据自己的风险偏好和收益要求选择出借项目。
平台负责审核借款人的信用状况、制定借款利率，并对资金的流向进行监控。
然而，P2P 行业也存在着一些风险，如信用风险、平台跑路等问题。
3、众筹融资众筹融资是指通过互联网平台向公众募集资金，用于支持各种创业项目、创意产品或社会公益事业。
众筹模式分为奖励众筹、股权众筹、债权众筹和公益众筹等。
在奖励众筹中，支持者通常会获得项目的产品或服务作为回报；股权众筹则让投资者获得项目的股权；债权众筹类似于 P2P 借贷，投资者获得债权收益；公益众筹则是为了支持社会公益项目。
4、互联网保险互联网保险利用互联网技术和大数据分析，实现保险产品的在线销售、核保、理赔等服务。
通过对用户数据的挖掘和分析，互联网保险能够为用户提供个性化的保险方案，降低保险成本，提高保险服务的效率和质量。
5、互联网基金销售互联网基金销售平台为用户提供了便捷的基金购买渠道，降低了投资门槛。
用户可以通过平台比较不同基金产品的收益、风险等指标，选择适合自己的投资产品。
同时，一些平台还提供基金定投、智能投顾等服务，帮助用户实现资产的增值。
6、大数据金融大数据金融是指利用大数据技术对金融数据进行分析和挖掘，为金融机构提供风险管理、市场预测、精准营销等服务。
金融机构数字化运营方案
金融机构数字化运营方案概述随着科技的发展，金融行业也在不断进行数字化转型。
数字化运营已经成为金融机构提升效率、降低成本、提升客户体验的关键。
本文将探讨金融机构数字化运营的重要性，并提出一些有效的方案和策略。
1. 为什么金融机构需要数字化运营数字化运营对金融机构而言具有重要意义，主要有以下几点：1.1 提高效率数字化运营可以简化业务流程，降低人力成本，提高办公效率。
通过自动化流程，减少繁琐的手工操作，提高工作效率。
1.2 提升客户体验数字化运营可以提供更快速、更便捷的服务。
客户可以通过手机APP、网站等渠道方便地实现金融操作，提升客户体验。
1.3 提高风险控制能力数字化运营可以实现对数据的实时监控和分析，帮助金融机构更快速地发现潜在风险并及时进行处理，提高风险控制能力。
1.4 打造智能化金融机构数字化运营是金融机构智能化发展的基础。
通过大数据、人工智能等技术的应用，金融机构可以实现更加精准的产品推荐和定制化服务，提升竞争力。
2. 金融机构数字化运营方案2.1 搭建数字化平台金融机构需要搭建一个完善的数字化平台，包括网站、手机APP等多渠道服务。
通过数字化平台，可以实现客户自助办理业务、在线咨询服务等功能，提升服务水平。
2.2 强化数据分析能力金融机构需要建设完善的数据分析系统，实现数据的实时监控和分析。
通过数据分析，可以更好地了解客户需求，调整产品策略，提升服务质量。
2.3 推动人工智能技术的应用金融机构可以借助人工智能技术，实现智能化服务。
比如，通过智能客服机器人实现自动回复、智能推荐等功能，提升客户体验。
2.4 加强网络安全建设数字化运营也伴随着网络安全风险。
金融机构需要加强网络安全建设，保护客户信息安全，并建立完善的风险防控体系。
2.5 持续创新数字化运营是一个持续创新的过程。
金融机构需要不断引入新技术、新理念，不断优化服务流程，提升数字化运营水平。
结语金融机构数字化运营是金融业发展的必然趋势，也是金融机构提升竞争力的关键。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 风险管理：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的市场数据、客户数据和交易数据进行处理和分析，以识别和预测风险事件。
通过建立风险模型和预警系统，金融机构可以及时发现和应对市场风险、信用风险和操作风险等。
2. 个性化营销：金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的个人信息、交易记录和行为数据进行分析，以了解客户的需求和偏好。
通过个性化推荐和定制化产品，金融机构可以提供更好的客户体验，提高客户满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的交易数据和行为数据进行实时监测和分析，以识别潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型和规则引擎，金融机构可以及时发现和阻止欺诈活动，保护客户的资金安全。
4. 信用评分：金融机构可以利用大数据分析技术，对客户的个人信息、财务状况和信用记录等数据进行分析，以评估客户的信用风险。
通过建立信用评分模型，金融机构可以更准确地判断客户的信用状况，提供更合适的信贷产品和服务。
5. 交易监控：金融机构可以利用大数据分析技术，对大量的交易数据进行实时监控和分析，以识别异常交易和违规行为。
通过建立交易监控系统和规则引擎，金融机构可以及时发现和阻止非法交易和洗钱活动，维护金融市场的稳定和安全。
解决方案：- 建立大数据平台：金融机构需要建立一个可扩展的大数据平台，用于存储、处理和分析大量的金融数据。
该平台应具备高可用性、高性能和高安全性，以支持金融机构的大数据应用需求。
- 数据清洗和整合：金融机构需要对大量的数据进行清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。
这包括数据清洗、数据去重、数据标准化和数据集成等工作。
- 建立模型和算法：金融机构需要建立相应的模型和算法，用于对大数据进行分析和挖掘。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘和人工智能等技术。
- 实时监测和预警：金融机构需要建立实时监测和预警系统，以及时发现和应对风险事件和异常行为。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
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金融数据聚集..............................................错误!未定义书签。
金融行业应用..............................................错误!未定义书签。
金融行业应用案例-华尔街个案...............................错误!未定义书签。
用户案例：FactSet ........................................错误!未定义书签。
Conotate功能介绍：........................................... 错误!未定义书签。
来自Datameer的解决方案 ...................................... 错误!未定义书签。
大型零售银行..............................................错误!未定义书签。
金融机构..................................................错误!未定义书签。
Datameer简介................................................. 错误!未定义书签。
来自Syncsort的解决方案 ...................................... 错误!未定义书签。
Syncsort为金融服务行业提供的解决方案.....................错误!未定义书签。
Syncsort的产品介绍........................................... 错误!未定义书签。
互联网金融的运作模式及发展对策
互联网金融的运作模式及发展对策在当今数字化时代，互联网金融如同一股强大的浪潮，深刻地改变着人们的金融生活方式和经济运行模式。
互联网金融以其高效、便捷、创新的特点，为金融领域带来了新的机遇与挑战。
一、互联网金融的运作模式1、第三方支付模式第三方支付是互联网金融中最为常见和普及的模式之一。
它通过独立于银行和商家的第三方机构，为消费者和商家提供支付服务。
例如，支付宝、微信支付等，它们以简便的操作流程、多样化的支付场景和较高的安全性，赢得了广大用户的青睐。
第三方支付不仅改变了人们的消费支付习惯，还为电商行业的蓬勃发展提供了有力支持。
2、 P2P 网贷模式P2P 网贷是指个人通过互联网平台向其他个人或企业借款的一种金融模式。
这种模式打破了传统金融机构的借贷壁垒，提高了资金的配置效率。
借款人和出借人可以在平台上自主匹配，平台则负责信用评估、风险控制等服务。
然而，P2P 网贷行业也存在着一些风险，如信用风险、平台跑路等问题。
3、众筹模式众筹是通过互联网平台向公众募集资金，用于支持各种创业项目、艺术创作、慈善活动等。
众筹模式为创业者和创意者提供了一种新的融资渠道，降低了融资门槛，同时也让普通投资者有机会参与到有潜力的项目中。
但众筹项目的成功率和回报存在不确定性。
4、互联网消费金融模式随着消费升级，互联网消费金融应运而生。
它主要为消费者提供消费信贷服务，如购物分期、信用贷款等。
通过大数据分析和风险评估模型，互联网消费金融能够快速为用户提供个性化的信贷方案，刺激消费增长。
5、互联网保险模式互联网保险利用互联网技术和平台，对传统保险业务进行创新和优化。
包括保险产品的在线销售、理赔服务的智能化、保险风险的精准评估等。
这种模式降低了保险运营成本，提高了服务效率和用户体验。
6、大数据金融模式基于大数据技术，金融机构能够对海量的数据进行分析和挖掘，从而更准确地评估客户的信用状况、风险偏好和市场趋势。
大数据金融有助于实现精准营销、风险管理和产品创新。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 引言金融行业是一个信息密集型的行业，大量的数据产生于交易、风险管理、客户关系管理等各个环节。
随着科技的进步和数据技术的发展，金融机构开始广泛应用大数据技术，以提高业务效率、降低风险和创造更多商业机会。
本文将介绍金融行业的大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
2. 金融行业的大数据应用案例2.1 风险管理金融机构需要通过大数据技术来识别和管理风险。
例如，利用大数据分析技术，银行可以对客户的交易数据进行实时监测，以识别潜在的欺诈行为。
此外，金融机构还可以通过分析历史数据和市场数据，预测市场波动，从而制定相应的风险管理策略。
2.2 客户关系管理金融机构可以利用大数据技术来改善客户关系管理。
通过分析客户的交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以根据客户的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡或投资产品。
2.3 信贷评分大数据技术可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险。
通过分析客户的历史交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以建立更精准的信贷评分模型。
这样，金融机构可以更好地判断客户的还款能力，减少坏账风险。
2.4 投资决策金融机构可以利用大数据技术来辅助投资决策。
通过分析市场数据、公司财务数据和其他相关数据，金融机构可以发现投资机会，制定更精准的投资策略。
例如，利用大数据分析技术，投资公司可以预测股票价格的波动，从而做出更明智的投资决策。
3. 解决方案3.1 数据采集与存储金融机构需要建立有效的数据采集和存储系统，以确保数据的质量和完整性。
这包括建立数据接口，从各个数据源收集数据，并将数据存储在可扩展的数据仓库或云平台中。
此外，金融机构还需要建立数据清洗和预处理的流程，以提高数据的准确性和可用性。
3.2 数据分析与挖掘金融机构需要利用数据分析和挖掘技术来发现数据中的价值和洞察。
这包括使用统计分析、机器学习和人工智能等技术，对数据进行模式识别、趋势分析和预测建模。
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房地产 钢贸
能源
主要集中行业 行业风险暴露充分
零售业 批发业
制造业
不良贷款集中区域：
二季度末，内蒙 古银行业不良余 额670.3亿元， 不良率4.03%
一季度末，黑龙 江银行业不良率 已达3.5%
从分布看，长三角
，珠三角以及东北 内蒙古成为上市银 行不良贷款率最高 区域，风险向环渤 海和中西部蔓延。
量化风险防控体系
通过数据化、科技化手段，建立客观、动态、量化 的风险识别及跟踪体系，辅助传统风控模式
传统业务模式转型
依托于大数据及云计算技术，转向互联网金融 、投贷联动体系，从而使信贷业务达到 标准化、规范化，实现信贷经验的有效复制
创新与技术
数据 清洗
分析 计算
数据 监测
金融服务
社会信用
社会治理
异常清洗
剧烈波动型异常示例
重复型异常示例
JS060020 销售金额
JS010036 销售金额
异常清洗
不同类型企业数据重复异常 银行流水余额：数据相似度达100%
ZJ010115 ZJ010116 ZJ030022 ZJ030023
某食品公司 某医用公司 某制造公司 某纺织贸易公司
理念创新
科技创新
模式创新
理念创新
信用可计算 风险可量化
理论体系的重大突破——明细数据的意义
二维、静态 财务报表 合计数
VS
三维、动态
VS 企业生产经营真实数据
VS
明细数据
理念创新
政府机构开放（全国、区域） 行业数据库 互联网挖掘
宏观背景数据
全量大数据
订单、销售 、人力、流 水、应收、 企业经营明细数据 能耗……
异常清洗
99%自动化+1%人工核查
• 自动识别+主管排查，高效、省时 • 对不同维度、不同来源的数据进行关联验证 • 不局限于单个的数据点的异常，而且包含数据区间的异常，指
标间的异常，甚至包含不同类型企业间的数据异常
自动识别 出异常值
验证
人工抽查
验证
分析指标——产业链
订单 库存 销售 结算
订单增长率
数据采集内容
主动填报 企业
互联网 数据挖掘机器人
税务
政务公开 人才
工商
过 • 销售记录 程 • 应收账款 数 • 银行流水 据 • 用水用电
新增 更新
结 • 员工人数 果 • 工资记录 数 • 房产土地 据 • 车辆数量
沉淀大数据
主动挖掘
授权挖掘
• 宏观经济数据 • 行业数据 • 环境数据 • 行为数据 • 社会事件
建模数据库
50万家企业 明细数据
科技创新
50万家建模数据 全数据 6000多个指标项 百余个数据模块 自学习的模型
科技创新
全维度 大数据
实验模型 +
实践修正
70% 机器学习
30% 人工参与
科技创新
看历史 建立信用
看现状
看未来 量化风险
计算额度
科技创新
1 2
3
看历史
“信用信息云服务平台”和“信用信息 云端机器人（技术）” 两大核心技术
互联网+金融 大数据金融行业整体运营解决方案
市场现状及需求
近年，我国银行不良率呈不断攀升趋势：
3.40% 3.30% 3.20% 3.10% 3.00% 2.90% 2.80% 2.70%
3.00% 2011
2.95% 2012
2.97% 2013
3.13%
3.31%
2014
2015Q2
不良贷款集中行业：
• 企业基本数据 • 企业流水数据
数据采集
数据清洗
• 基础清洗 • 深层清洗
• 信用评分 • 建议额度 • 可视化数据
分析计算
动态风险预警
• 重要风险预警 • 经营指标项监管
数据采集方式
A
企业数据提交
企业客户登陆数据提交 平台上传基本、经营明 细数据
机器人动态采集
B 企业客户授权部署“数
据挖掘机器人”实时抓 取供应链产生交易数据
简单 高效
仅需企业名称，一键急速获取企业全量征信结果，避免人 工操作风险，提升业务审批效率
经营信用评估
企业经营数据构成
宏观背景数据
数据建模 库数据
群体经营统计 数据
个体经营明细 评价
每天动态采集 50万家企业 分行业、区域 5类经营流水数据
地方政府开放 动态明细数据 按经营、财务
动态更新
经营信用评估
大数据金融解决方案
主体信用+经营信用
个体经营 明细数据
个体社会 数据完整度
行为数据
环境&群 体数据
主体信用评估
大数据征信平台
企业信息查询
企业血缘 图谱描绘
企业定位排名
企业社会信用 评价
主体信用关注点
企业素质
基本信息 资金情况 资质许可 专利、软著
履约记录
司法执行 开庭记录 判决信息
订单波动率
订单响应时间
库存转化率
库存波动率
库存效率
销售波动率
销售成长性 销售金额波动率
平均支付周期 收入金额增长率 收入金额波动率
采购 订单 库存 销售 物流 结算
分析指标——非产业链
销售指标
➢ 销售金额均 值
➢ 销售数量均 值
➢ 月销售金额 波动率
➢ 月销售数量 波动率
➢ 月交易次数 波动率
➢ 人均销售收 入
公共监督
“诚信企业” 名单 税务评价 行政处罚 劳保、环保
基因特质
法人股东 对外投资 关联族谱
圈子环境
行业因素 区域因素 层级定位
主体信用筛查优势
真实 全面
数据涵盖全国全行业100余个数据项，26个部委数 据，通过全面的社会环境数据呈现企业在社会各方面 的痕迹
动态 更新
数据源以端口对接及动态挖掘方式，确保数据更新 的及时性和有效性
➢ 销售金额增 长率
➢ 销售数量增 长率
人力指标
➢ 管理层员工人数 ➢ 管理层员工月平均
工资 ➢ 员工人数 ➢ 员工月平均工资 ➢ 人力成本波动 ➢ 中高层员工工资波
动率 ➢ 员工总人数波动率 ➢ 员工离职率 ➢ 中高层员工占比 ➢ 人均销售额 ➢ 人力成本增长率 ➢ 中高层员工工资增
挖掘企业的有效动态交易信息
通过自学习的模型计算出客观信用 指数
科技创新
看现状
根据各环节对应的风险系数，计算出企业客观信用对应的贷款额度
科技创新
看 未 来
➢ 动态实时监管 ➢ 跨行业、跨平台 ➢ 提前3-6个月
模式创新
电商数据 金融
文创 金融
投融资平台
产业链 金融
量化风险 监管
……
• 购买的国内 外数据库
• 合作方电子 化平台数据
个人信用信息
• 文化素质 • 职业资质 • 职业表现 • 社会行为 • 司法记录 • 经济影响
企业信用信息
• 纳税 • 劳动保障 • 环保 • 社会贡献 • 诚信经营 • 产品质量 • 安全生产
金电大数据
动态数
数据
据处理
采集
动态
跟踪
数据 分类
完整度 检测