• 數據產品微服務
    將大數據技術同人工智能技術結合,會同業界知名的股份制銀行一起針對實際金融業務場景,持續不斷地進行模型孵化、實施落地,先后培育了多款基于大數據、人工智能的大數據產品
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    理財私售飛單排查

    理財私售飛單是指銀行工作人員客戶經理利用職務便利,向客戶銷售或推介非本行發行或代銷的投資/理財產品和銷售已經停售的理財產品或銷售虛假的理財產品等行為。這種行為會給銀行和客戶帶來巨大風險,同時又是監管部門嚴管的行為。例如:2018年元旦過后,黑龍江省銀監會查處中國工商銀行黑龍江省分行及轄內13家二級分行違規銷售對公理財產品飛單行為,涉案金額多達10億;其中機構罰款3000多萬元,個人罰款90萬元,15名高管人員均被處罰。

    因此,銀行為了保護自身以及客戶的利益,需要對客戶經理銷售理財產品的行為進行監管,對理財經理的私售行為進行預警和排查,以期提前發現客戶經理的違規行為,降低違規私售風險。天云大數據的理財私售飛單排查產品恰好可以為銀行對客戶經理的飛單銷售行為提供監管工具。

    理財私售飛單排查產品是天云大數據匯集眾多模型算法科學家,結合銀行業實際理財銷售應用場景,利用文本分析算法,路徑分析算法,資金往來分析算法等多種模型算法,基于MaximAI 人工智能PAAS 平臺,成功孵化出的理財私售飛單排查產品。該產品利用銀行客戶經理相關銷售行為數據,利用大數據技術進行建模分析,輸出疑似飛單銷售的客戶經理名單,提供給相關風險人員進行排查,提高排查效率。

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    產品價值在于:

    • 自動批量運行,季度輸出疑似清單
    • 縮小排查范圍,提高排查效率
    • 及時發現問題,避免重大損失

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    飛單排查重點在預防,預防的難度在于客戶經理數量大,依靠傳統技術難以及時處理,而天云大數據飛單排查數據產品利用了大數據和人工智能技術,分級產出可疑飛單列表,有效地縮小了排查對象的范圍,能夠大幅度提高排查的效率,使得預防飛單成為可實施的常規稽查流程。

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    對公企業族譜風險放大鏡

    企業采取互保、聯保、循環擔保等方式進行貸款的行為較為普遍,此行為容易造成多頭授信和過度授信。在經濟下行周期中,一旦個別企業發生經營問題和財務危機,往往會產生多米諾骨牌效應,風險很快傳染,導致圈內企業整體陷入困境。如企業發生問題,貸款無法按時償還,最終損失要由銀行承擔,會提升銀行的壞賬率。

    因此,金融行業可以利用企業之間的法人關系、供應鏈關系、擔保關系、雇傭關系、股權關系等相關關系,利用復雜網絡技術,構建對公企業族譜,利用復雜網絡算法技術,分析網絡擔保風險,進而發現潛在的風險。

    天云大數據的對公企業族譜放大鏡產品就是一款基于復雜網絡圖算法技術實現的對公企業風險識別產品。該產品是基于復雜網絡圖算法和大數據技術,利用企業的基礎數據,建立起企業之間直接或間接的關聯關系,著眼于企業間風險關系的識別及企業間關系緊密程度。

    該產品重點關注:企業密切資金往來的風險關系和擔保圈關聯企業的風險關系。通過這兩種關聯關系的分析,把單一企業風險,利用社交網絡的風險傳播算法,傳導到群體企業,起到的風險放大作用,對企業進行提前風險預警,從而減少風險損失。

    產品價值在于:

    • 展現企業之間親密程度
    • 跨行業數據挖掘量化分析
    • 識別控制對公客戶群體風險

    風險放大鏡數據產品使得用戶可通過復雜的企業關系網絡,直觀洞察企業之間的擔保關聯關系和資金往來關系,構建企業族譜,便于用戶針對企業的風險屬性做出決策,避免風險損失。

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    結匯風險識別

    國家外匯管理政策嚴禁個人將大額外匯拆分后進行結售匯以逃避監管。如銀行判定個人業務申請屬于分拆結售匯,則有權不予辦理。此舉旨在遏制異常外匯資金利用個人渠道流出入,避免國家外匯流失。銀行針對個人結售匯拆分風險的管理主要采用“關注名單”結合集中度限額控制的方式,分別在柜面及網銀渠道進行事中控制、事后監測。必須對違規結匯情況進行上報,屬于監管需求。

    天云結匯風險識別產品采集個人用戶特定一段時期內的結匯記錄數據,利用復雜網絡技術構建網絡,利用圖算法計算和分析個人結匯行為,進而識別風險客戶。

    產品可以實現:

    • 多人分別結匯并歸集人民幣至同一人賬戶
    • 多人分別購匯匯至境外同一收款人
    • 同一賬戶劃轉人民幣至多人且分別購匯
    • 境外同一發匯人匯款至多人并分別結匯等多種類型的結匯風險識別?

    產品價值在于:

    引入復雜網絡圖計算技術,提升銀行結匯風險識別水平。

    滿足外匯監管要求,發現隱蔽外匯結匯規避方案。

    天云結匯風險識別產品,利用復雜網絡圖計算技術,不但能檢測出現有的規避方案進還能夠發現更為隱蔽的結匯規避行為,及時發現客戶結匯違規行為,避免外匯損失。

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    隨借金

    隨著普惠金融的開展,社會上出現大量個人融資需求。經分析,目前主要有兩類人群渴望個人融資:

    1、部分人群的超額消費需求。例如,針對不被傳統金融機構服務覆蓋的藍領群體提供藍領消費分期;針對不被傳統信用卡、BAT等主流分期業務或者貸款公司所覆蓋的分期需求提供分期服務等。

    2、小微企業主及個體經營者的信用貸款需求,這部分資金主要用于生產經營。

    天云隨借金產品就是為了應對個人短期資金需求,為個人信用卡持卡人提供的短期現金透支轉賬服務。持卡人可將信用卡取現額度內的資金實時轉入本人同名賬戶中。持卡人在申請隨借金業務時約定還款日期(借款天數可在1-90天范圍內進行選擇),在約定還款日之前,每月僅需償還手續費,約定還款日當天一次性歸還本金和剩余手續費。

    該數據產品基于大數據和人工智能技術,通過采集用戶信用卡申請數據、信用卡消費行為數據和其他外部數據,利用人工智能技術對用戶進行精準畫像,進而構建隨借金模型(評分模型),實現模型部署以及評分每日輸出,并基于業務規則篩選出(針對隨借金業務有響應的)高概率、較高概率和中概率的客戶營銷群體名單;進一步地,將名單推送到電銷、短信和微信平臺等渠道進行營銷,獲得較高的響應率。為了提升模型預測準確率,在實踐中,利用數據探查和特征工程技術,不斷的對原始數據源和隨消費行為、隨借金使用行為等持續輸入數據進行分析,為隨借金模型引入新的數據源。

     

    該產品價值在于:

    1、按日計費:支持當日借款次日還款;

    2、隨借隨還:提前還款無額外費用;

    3、到期還本:還款更輕松;

    4、閃電放款:轉賬資金實時到賬;

    5、申請便捷:無需預約抵押擔保,取現可用額度范圍內均可申請;

    6、滿足客戶個人融資需求,提高銀行業務收入。

     

     

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    現金分期產品

    現金分期是針對信用較好又有現金需求的信用卡客戶或者借記卡客戶(借記卡客戶需要有持有信用卡的記錄),由客戶持卡人申請,或者發卡行主動邀請持卡人進行申請,將持卡人信用卡中額度轉換為現金,匯入指定借記卡(本行或他行),并分成指定月份期數進行歸還的一種分期方式。現金分期的持卡人每月只需歸還固定本金以及手續費即可提前使用該筆現金。一般現金分期的手續費率都會高于發卡行消費分期產品的手續費率,低于0.5‰循環利率。銀行可以從中獲得大量利息和手續費收入。

    天云現金分期產品基于大數據和人工智能技術,通過采集客戶的申請數據、用卡消費行為數據和其他外部數據,利用人工智能技術對客戶進行精準畫像,進而構建客戶評分模型,實現模型部署以及評分每日輸出,并基于業務規則篩選出(針對現金分期業務有響應的)高概率、較高概率和中概率的客戶營銷群體名單;進一步地將名單推送到電銷、短信和微信平臺等渠道進行營銷,提高客戶響應率。該產品還是可以客戶日常消費還款行為特性進行評分,提高客戶信用評分準確度,降低違約風險。

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    該產品價值在于:

    • 借記卡可以具備貸款功能;
    • 分期還款:支持客戶本金利息分期償還,減輕客戶還款壓力;
    • 申請便捷:無需預約抵押擔保,大額消費和取現可用額度范圍內均可申請;

    減輕客戶還款壓力,提高銀行業務收入。

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    私家車主ETC營銷產品

    擁有私家車的銀行客戶是具有一定消費能力的客戶。那么銀行如何識別自己的客戶是否擁有私家車呢?實踐表明,可通過分析客戶借記卡和信用卡交易記錄中包含的買車或用車的痕跡,綜合考慮交易的特征和頻次,基于數據推測客戶有用私家車的可能性,并根據可能性的高低生成“有車指數”。

    天云私家車主ETC營銷產品是利用大數據算法技術結合客戶相關維度的交易屬性數據,識別客戶有車概率,并針對這些標簽客戶進行ETC產品的營銷,提高營銷效果。該產品利用銀行內部沉淀的用戶的借記卡和信用卡消費數據,以及引入的外部數據,應用客戶畫像的方法,對客戶進行精準畫像,從客戶眾多的交易記錄中尋找買車、用車的痕跡,將這些痕跡轉化為標簽,同時給不同的標簽賦予不同的權值,最終利用評估算法計算客戶的有車指數。依據計算出的客戶有車指數,針對此類客戶群體進行ETC產品營銷,相比無差異的營銷活動,響應率顯著提高。

     

    該產品價值在于:

    客戶標簽營銷,提高營銷精準度

    大數據技術孵化建模,提高標簽準確度

     

     

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