金控集团管理软件联合大数据能为金融领域带来什么好处?
随着大量数据存储和处理技术的发展,数据价值将进一步突出,银行本身应充分利用数据,基于客户账户数据,预测客户潜在需求,推出有竞争力的产品,根据客户消费数据,结合场景智能推荐,风险预测和干预,提高盈利能力,作为金融集团管理软件数据服务提供商,在合规的前提下提供高质量的数据服务,建立场景金融生态系统.
大数据分析和应用在金融领域的应用和发展,为越来越多的公司带来了越多的收入和越来越可靠的未来规划数据支持.支付宝,京东金融,蚂蚁金融服务等,依托大数据分析和应用,推出越来越受欢迎的金融产品.
一,大数据在金融业的应用优势.
1,数据量大.金融业是一个数据密集型行业,强烈依赖数据.以银行业为例,100万元的平均收入将产生130GB的数据,成为金融机构的重要资产.在不断增长的海量数据背景下,采用更灵活的计算和存储扩展能力的分布式计算技术成为必然选择.
2,数据质量高.与其他行业相比,金融数据具有很强的逻辑性,需要更高的实时性,安 全性和稳定性.此外,金融数据是个人和企业的主要敏感数据.金融业实时交易系统的数据需要较强的一致性.在正常情况下,数据错误率为零.当金融业进行大数据应用时,数据清洗环节将相对简单.
3,结构化数据的比例很高.目前,企业数据结构化数据占77%,而互联网数据结构化数据仅占5%.与非结构化数据相比,结构化数据在分析工具成熟度方面具有明显优势.后期,随着传统金融机构互联网业务,远程业务处理,无人经营网点,机器人大堂经理等现代金融技术的不断丰富和发展,金融业半结构化数据和非结构化数据的比例将迅速增长.
4,具有广泛的应用场景和巨大的潜力.大数据在金融行业有许多应用场景,包括精准营销,风险控制,客户关系管理,反欺诈测试,反洗钱测试,决策支持,预测,宏观经济分析和预测.通过大数据应用,金融机构可以开展精准营销,提高风险控制的准确性,降低风险控制成本,增加用户粘性,改善客户体验,提高服务敏捷性.
当金融业遇到大数据技术时,结合集团管理软件,从几个典型的应用场景中可以看到哪些创新和变化.
1,存储和管理大量金融数据.
交易渠道的多样化带来了详细结构化数据的增长."双录制"等监管要求也使图像,图片,电子凭证等非结构化数据井喷.由于扩展性低,传统数据库,内容库等技术应对薄弱.大数据的分布式架构为应用提供了大量数据管理的能力,包括结构化数据或半结构化数据的存储和查询,在一定程度上取代了传统关系数据库的功能;非结构化数据的存储和管理在一定程度上取代了传统文件系统的功能;结构化数据,半结构化数据或非结构化数据的统计,分析和挖掘能力可以在此基础上构建数据仓库或数据市场,形成互联网银行业务扩张的数据支持,完成多格式文件随机访问管理,大量数据统计,分析等场景的应用实践.
2,客户肖像和精准营销.
金融业面临着大量的客户群,需要识别目标客户,推出有竞争力的金融产品,进行精准营销.依托大数据技术的客户肖像是实现这一目标的利器,其主要是标签客户属性.
3,交易监控和实时风险识别.在金融行业的竞争中,确保实时性也确保了竞争的主导地位.在用户无感知的情况下,应响应交易,完成风险识别等操作,以确保交易的安 全,不影响客户体验.
4,基于内容的多维分析和商业智能智能检索.
通过匹配用户输入的关键字等内容与大量搜索对象的相似性,并根据相关性进行排序,返回用户最可能需要的内容,并根据用户反馈及时调整搜索结果,以确保搜索的有效性.
5,实时查询历史交易细节.
随着互联网金融的发展,交易的频率和复杂性也在增长,交易数据源源不断.如何提供在金融集团管理软件中高质量的数据查询服务,满足客户的全天候,场景和实时数据访问需求,已成为数据管理的重要命题.通过使用大数据存储历史数据,通过数据交换平台获取历史交易数据,每天批量进行数据导入.数据导入过程支持数据验证和异常数据清洗.清洗后的交易数据采用实时数据库作为存储容器,保存业务系统的历史交易数据.提供统一的交易数据查询服务,涵盖交易系统中的当日交易数据和历史交易数据,为终端用户提供统一的数据访问视图.
奥拓思维(北京)软件有限公司成立于2009年,定位于可信赖的金融科技服务商,服务过的客户已超1500家,得到了客户高度的认可.公司自主研发的产品主要服务小贷,担保,典当,融资租赁,商业保理,供应链金融,基金管理等行业.公司产品已形成模块化的系统架构,既实现金融集团整体管控需要,又满足单一机构业务发展所需.公司实行严格质量管理,先后获得CMMI III级认证和ISO9001认证等.