佚名

隨著互聯(lián)網(wǎng)新金融模式的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)逐漸得到了日益廣泛的應(yīng)用。聯(lián)想積極投身銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)，提供端到端的整體解決方案，助力傳統(tǒng)銀行將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)增值

提供更多創(chuàng)新支撐

聯(lián)想投身大數(shù)據(jù)建設(shè)，幫助銀行實(shí)現(xiàn)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、整合和有效管理，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)深入挖掘客戶特征需求，為銀行向客戶提供差異化服務(wù)和個(gè)性化產(chǎn)品創(chuàng)新等提供數(shù)據(jù)支撐。

聯(lián)想銀行業(yè)的解決方案分為數(shù)據(jù)產(chǎn)生、交換、存儲(chǔ)、管控及數(shù)據(jù)應(yīng)用五個(gè)層面，幫助實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的存儲(chǔ)、管控和變現(xiàn)。聯(lián)想統(tǒng)一高效的大數(shù)據(jù)平臺(tái)LEAP是銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的信息化基礎(chǔ)，它建立一個(gè)可靠可信的數(shù)據(jù)管理機(jī)制，提供數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全保障等。

聯(lián)想企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)率先引入Spark2.0計(jì)算引擎，完整支持SQL語句，全面支持MPP業(yè)務(wù)場(chǎng)景。同時(shí)提供50多種數(shù)據(jù)類型的適配接入和實(shí)時(shí)計(jì)算框架，支持物聯(lián)網(wǎng)超大吞吐率實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)分析，一站式圖形化數(shù)據(jù)開發(fā)套件，可讓客戶快速實(shí)現(xiàn)分析應(yīng)用。同時(shí)， 聯(lián)想大數(shù)據(jù)依靠精通銀行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，建立了面向銀行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘體系，包含銀行產(chǎn)品分析與運(yùn)營(yíng)、客戶管理與體驗(yàn)、安全與風(fēng)控三大體系近40個(gè)分析應(yīng)用專題等，幫助銀行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值。

應(yīng)用廣泛

可實(shí)現(xiàn)多重應(yīng)用收益

通過統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，聯(lián)想打破內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島的同時(shí)，有效利用外部數(shù)據(jù)，建立基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的綜合預(yù)測(cè)分析體系。同時(shí)，利用聯(lián)想機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法，銀行用戶可以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)地了解客戶的企業(yè)經(jīng)營(yíng)以及個(gè)人信用的變化情況，強(qiáng)化銀行的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警能力，實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管控和金融反欺詐的多重應(yīng)用收益。

聯(lián)想大數(shù)據(jù)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷解決方案通過實(shí)時(shí)采集客戶在銀行網(wǎng)站、手機(jī)客戶端的行為，并進(jìn)行深度分析和挖掘，使銀行深度了解客戶的行為特征、產(chǎn)品偏好；通過用戶畫像技術(shù)和知識(shí)圖譜等算法手段，精準(zhǔn)識(shí)別客戶的網(wǎng)絡(luò)特征、金融產(chǎn)品相關(guān)偏好等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，一步到位實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷、新客戶獲取、存量客戶交叉營(yíng)銷和客戶的全生命周期管理。

通過建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)、運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析關(guān)聯(lián)人和企業(yè)的海量信息，大數(shù)據(jù)有效整合和銀行各個(gè)業(yè)務(wù)單元、各個(gè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)貫通，聯(lián)想能夠盡可能多地綜合除信貸業(yè)務(wù)外的其他信息，分析借貸企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)現(xiàn)貸前風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與違約預(yù)測(cè)、貸中風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警、貸后風(fēng)險(xiǎn)控制與催收、銀行信貸前中后信息融合，指導(dǎo)銀行做好信貸風(fēng)險(xiǎn)控制。

結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行欺詐行為路徑的分析和預(yù)測(cè)，并對(duì)欺詐觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行有效識(shí)別。金融企業(yè)可以通過收集和凝聚多方位的數(shù)據(jù)源信息，形成精準(zhǔn)全面的反欺詐信息庫(kù)和反欺詐用戶行為畫像。同時(shí)，可以利用知識(shí)圖譜技術(shù)整合借款人的基本信息、消費(fèi)記錄、行為記錄、網(wǎng)絡(luò)瀏覽記錄等，進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，解決復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的難題，有效識(shí)別出身份造假、團(tuán)體欺詐、代辦包裝等金融反欺詐難題。

值得一提的是，聯(lián)想的解決方案在幫助客戶實(shí)現(xiàn)銷售預(yù)測(cè)以及構(gòu)建行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)方面取得長(zhǎng)足建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。在為中國(guó)最大鋼鐵集團(tuán)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)智能應(yīng)用平臺(tái)案例中，聯(lián)想整合包括企業(yè)內(nèi)部工貿(mào)一體化、供應(yīng)鏈系統(tǒng)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等總計(jì)11349維的官方數(shù)據(jù)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法和知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)超大量、超多維、多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的融合和分析，最終使該企業(yè)總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到92.2%以上。在國(guó)內(nèi)某500強(qiáng)企業(yè)的案例中，聯(lián)想提出企業(yè)三階段演進(jìn)規(guī)劃路線，構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)和覆蓋行業(yè)5大業(yè)務(wù)領(lǐng)域、30+關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景的企業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用方案，滿足客戶實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)分析需求。endprint