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大数据

客户背景

该银行主要经营信用卡业务。随着大数据时代的到来,需要建立大数据平台,完成海量数据统一、快速处理,以技术驱动业务,支撑实时营销、风险控制等业务应用。



客户需求

1)分析现有客户,刻画用户画像,对客户进行细分。

2)用户操作刷卡动作时,实时进行消费减免等优惠,进一步促进客户刷卡交易。

3)大体量数据等资源,通过数据整合、模型分析等流程加工数据,为业务单位提供统一数据服务。

4)降低客户刷卡交易的风险。


天玑案例

1)实时营销:实时分析客户刷卡行为,并结合地理位置和客户画像进行精准营销。

2)金融客户画像:利用客户交易和非交易数据,建立客户标签库,形成具有完整的、准确的、形象的客户描述和定位。

3)实时反欺诈:建立信用卡申请欺诈风险评分模型,配置欺诈侦测规则集,能够正确快速地识别信用卡交易欺诈。

4)统一数据接入:通过配置自动完成海量数据的采集工作,提升数据接入的效率。

5)可视化数据索引:对分布式数据源进行可视化的索引配置,实现数据索引的自动化处理。

6)大数据自助服务:非IT人员通过web界面自定义查询条件,从海量数据中搜素业务数据。 


客户价值

1)1天内完成促销活动配置和推广,实时推送高关联度的促销活动,引导持卡人消费,提高客户收入。

2)实时拦截交易欺诈,最低限度减少银行损失。

3)提升银行数据处理效率。上10亿条数据在常规数据库跑批为7小时,最终将跑批降低到2小时一下。

4)为用户提供自定义数据服务,可自由分析对业务数据。