金融行业

随着互联网的发展,金融行业新兴业务得益于结构良好的数据资产和创新的商业模式,得到了快速的发展。金融机构在拓展新业务时,面临的最大问题在于缺乏用户行为可视性,因无法了解问题全貌而难以做出准确的判断。新业务的发展需要更便捷、有效的风险管控,建立数据驱动型发展方式,才能更快抢占业务先机,增强自身竞争力。

大数据运营

“数据运营”思想将成为金融行业业务发展的指南针,建立大数据运营体系,通过运营优化、管理参考、风险控制等手段全面提升金融行业的核心价值。从数据源开始,提升深层次信息收集效率;实时监控全网动态信息,深度挖掘数据价值,从而实现动态预警,管控风险。

大数据征信

针对企业信用征信,结合企业关系图谱、企业KPI指标和企业行为社交、法律诉讼等公共信息,建立公司的信用风险评估体系和对应的征信业务服务。支持银行贷款审查,互联网金融风险管理等应用需求,通过大数据模型分析,对企业各个维度进行动态监管,形成信用评分和评级。

贷款风控

通过多维度数据,运用机器学习模型、大数据关联分析和指标计算等技术,在贷前、贷中和贷后对用户进行身份确认、类别准确定位及消费能力、偿债能力预测,帮助互联网金融企业识别高风险客户,预防互联网恶意欺诈。

精准营销

统计每个客户的行为数据,通过聚类算法得到数据类型,利用该模型分析每类客户的特性,从而定制银行投资产品,提高客户参与度,为银行制定产品提供数据支撑。

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