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数据服务

数据的分析和应用角度来看,运用中德征信牌照,发掘行内有效的数据(业务流水、交易数据、还款数据等),补充行外的商用数据(工商、司法、反欺诈、财税、社保、电力等),整体上形成标准化的数据输出,以评分、模型、风险报告、征信报告的形式输出。

数据接入管理平台,采用配置化的方式串联外部接口,在平台上通过拖拉拽的方式,对数据接入、指标衍生、计费、对外服务、数据路由等进行便捷操作。

对数据的一个重要的应用体现在二代征信的解析平台,重点对个人和企业的二代征信数据进行结构化解析,作为金融机构最为倚重的最重要的金融属性数据来源,二代征信解析平台目前整合衍生了3000多个核心个人及企业征信变量,可以覆盖征信应用的95%的需求。

另外一个重要的应用是客户画像,对海量数据进行清洗、聚类、分析,将数据抽象成标签,再利用这些标签将用户形象具体化,灵活高效的分析模型,发现用户行为数据的价值,使产品的服务对象更加聚焦,更加的专注。

业务优势

自动化标签画像更新

配置好相应的标签体系和图像目标后,能在人工不甘于的情况下自动动态运行生成个体画像。

支持各种业务场景

以数据、标签为基础,可灵活配置基础数据宽表及数据项、多层级标签体系,支持各种业务类型的需要,满足各种场景需求。

实现千人千面的立体画像

基于个体不同的原始数据情况为其计算并赋予其不同标签,形成对个体等对象完整的标签、行为等描述,实现基于千人千面立体画像的运营。

完善的客群管理分析

基于圈选标签对客户进行灵活分群,动态分群可周期更新客群成员,多样化客群分析智能支持客群运营。

数据集中管理

能够对业务系统数据通过配置导入或对接等形式进行采集、深入清洗和管理,可实时或批量计算出所需的标签指标数据,充分利用数据价值。

建模服务

以定制化的联合建模为主,以每个银行、所在区域,客群的特点、行内的产品的设计以及客户的交易场景特征建立风险模型。

流程:派驻建模专家,对金融机构数据样本进行清洗,挖掘行内数据,进行数据分析,结合业务风险点,定制化的制定模型策略。数据分析、建模结果体现全流程风控策略设计的要求。

智能风控系统

特点:智能决策。通过线上数据清洗、数据整合、建模、决策部署实现。

关键点:

智能风控系统对接入的数据、参与决策的数据、决策结果数据统一进入数据集市,并进行初始化管理,方便调用。

集成了数据管理平台功能,参与决策的数据通过配置化0代码的方式,供决策实时调用,实时输出结果。

具备机器学习的平台模块,可以自动化的对优秀特征的筛选,实现自动化的模型训练。

自动化的风险预警,体现在两个方面。第一在业务运营上,智能风控系统对业务的进件量、拒绝率、异常率、决策结果、数据调用情况、规则命中情况、评分分布、波动情况进行预警分析。另外对模型的稳定性、准确性、有效性进行监测, 同时助力客户对风控进行迭代。

咨询服务

风控咨询:培训、知识转移、产品设计、市场推广的建议和方案,系统的使用培训、建模方法的培训,助力客户培养风险量化的分析团队。

合作案例