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解决方案

基于大数据与机器学习技术,提供多场景化、成熟度高的风控与技术解决方案

风险控制

行业痛点

风控智能化程度低

风险响应速度慢

传统风控效率不高

解决方案

结合行业内外多维度的海量数据,依托大数据与人工智能技术,帮助银行构建智能量化风控体系,提高风控响应能力与决策准确性,提升经营效率,降低运营成本。

数据处理

行业痛点

数据维度单一

数据质量参差不齐

数据清洗难度大

解决方案

通过自动化数据清洗加工技术,对银行系统的数据标准化,并结合丰富的外部数据,构建大数据智能风控系统的数据基础,通过数据挖掘技术,提升数据资源的利用价值。

客户管理

行业痛点

客户管理效率低

难以实现精准转化

解决方案

使用知识图谱技术,进行全方位客户信息数据解析,生成精准用户画像,再将其与银行现有业务和产品进行灵活高效匹配,实现二次销售、交叉销售,提升客户终生价值(LTV)。

流程优化

行业痛点

传统风控业务流程繁琐

客户体验不佳

解决方案

通过对银行现有的金融产品特性、客群特征、业务流程与风控流程、系统交互逻辑的梳理与分析,提供全方位的的调整与优化方案,提高金融机构业务运营效率。

反欺诈

行业痛点

风控能力有限

欺诈现象频发

解决方案

通过构建一体化线上风控平台,为机构用户提供风控规则的自助化、快速化配置,提升贷前反欺诈,贷中授信,贷后管理等环节的风险管控能力,降低用户的风险成本。

业务管理

行业痛点

业务运行情况不直观

客户管理效率低

解决方案

提供一站式业务管理平台,实现覆盖信贷全周期的数据管理、客户管理、业务管理、信审管理、报表管理等功能,并提供可视化的业务数据大盘,使业务数据情况一目了然。

智能营销

行业痛点

资源利用率低

营销效果不佳

解决方案

通过智能引擎对市场信息数据进行实时动态分析,建立用户画像,充分挖掘用户价值,实现智能营销和精准获客。

反欺诈

行业痛点

骗保现象频发

欺诈种类花样百出

解决方案

根据保险欺诈风险特征,通过联合建模构建反欺诈评分体系,同时依托火眼精灵智能引擎搭建反欺诈规则体系,以反欺诈模型与规则相结合,提高保险机构的欺诈风险识别能力。

数据源

行业痛点

自有数据维度单一,难以满足新业务形态需求

解决方案

在对保险公司现有数据进行清洗加工的基础上,引入火眼积累的行业数据以及海量第三方合作商数据源,全面支持各类保险业务的数据需求。

数据处理

行业痛点

数据标准不统一

数据分析不全面

数据管理难度大

解决方案

提供专业的数据清洗系统,整合多维度非结构化信息,提高数据质量和处理效率,降低成本。

决策执行

行业痛点

IT架构传统,难以满足多业务场景布局

解决方案

利用智能引擎强大的统计和分析能力,帮助保险机构实现精细化管理。将已经积累的大量承保、理赔、客服等数据进行智能化管理存储,自动化生成企业经营的KPI,帮助机构管理层快速掌握经营状况,迅速做出决策判断。

业务平台

行业痛点

中小保险企业缺乏技术支撑

业务流程管理落后

数据安全性不高

解决方案

将数据和技术进行精确整合,为保险企业提供智能化在线核保、核赔、支付结算等一站式业务管理平台。

产品定制

行业痛点

社会场景愈发丰富,产品无法满足用户现有需求

解决方案

利用深度学习和知识图谱,对客户的特征数据及行为数据进行关联分析,生成保险客户画像,并结合产品和服务的特性,为客户提供量身定制的保险产品。

数据管理

行业痛点

数据管理薄弱

业务系统分散难以整合数据

解决方案

充分利用强大的大数据科技研发能力,同时结合政务机构业务系统分散特性,以大数据分析技术为依托,将分散的、静态的、非结构化的多业务系统数据,进行挖掘整合,从而搭建一站式集中数据管理平台,实现数据互联互通,进一步提升政务机构数据管理能力。

资源配置

行业痛点

资源配置效率滞后

重复建设、资源浪费

公共服务供给不足

解决方案

依托技术优势与强大的数据整合能力,针对政府机构现有资源进行有效整合。通过机器学习、人工智能手段创新资源配置方式,从根源上减少浪费、分布不均等问题,实现资源配置效益最大化和效率最优化,以此提升政务机构的服务能力。

流程优化

行业痛点

“竖井式”业务

申报程序繁琐

群众办事门槛高

解决方案

通过对政务机构现有的业务流程、申报程序、受众群体进行系统性梳理与分析,加以科学智能的技术手段辅助,提供适用的优化方案,从底层组织架构开始,简化业务流程,打通各部门数据集中管理和分析,提升政务服务效能,实现一网通办。

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