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金融保险  2015-05-26

客户背景

 

金融机构的重要作用之一是解决资金融通双方的信息不对称问题,作为新兴的信息技术,大数据的使用突破了传统金融机构解决信息不对称的方式。借助在信息挖掘、分析和预测上的强大功能,大数据有利于金融行业拓展新市场需求,创造重要业务价值。

 

 

问题与需求

 

大数据业务,必然要求金融机构的IT基础设施更易于数据的整合与集中、利于数据的扩展与伸缩,便于数据的管理与维护,同时还须保障系统具备良好的安全性、可靠性和可控性。因此,金融机构需要可扩展的开放架构做支撑。

 

金融机构需要利用大数据业务在风险管理、客户管理、市场营销、运营管理、产品设计等方面创造出更多价值。

 

 

大数据技术可通过采集更全面、更及时、更真实的数据,快速地找出不同变量之间的相关关系,挖掘数据背后的风险信息,帮助金融机构迅速准确地识别和监控风险,改善风险决策模式,提高风险管理效率。

 

金融机构的客户基数巨大,伴随着业务的增长,需要管理更加繁杂的客户关系、进行客户细分、识别关键客户、挖掘客户需求,进而减少客户流失。利用大数据分析处理完成服务创新,提高客户转化率,能够更好实现“以客户为中心” 的理念。

 

在消费者被信息淹没、客户需求不断变化的时代,从产品导向转为客户导向的金融机构需要及时抓住客户需求、精准地推送营销信息,大数据通过对客户消费行为模式进行分析(比如事件关联性分析),开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争,提高营销效益。

 

解决方案的实施效果

 

通过搭建flume+kafka+Spark Streaming平台,某大型银行实现从网点、柜台、网上银行、呼叫中心、ATM、电子邮件、商店POS、调查问卷等多个渠道搜集客户与银行互动的信息,实时获取大数据量文本、语音记录等半结构或非结构数据用户信息;构建用户信息的ETL( Extract-Transform-Load,数据仓库),并进行大数据分析,刻画出客户网络图谱,向业务方提供客户行为数据;并搭建Hive以及impala进行基于hadoop hdfs的ETL流程以及实时查询框架;实现可视化数据产品;进行深度数据挖掘。

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