大数据实验室

金融大数据平台

金融大数据平台

目前中科天玑在金融行业“小数据”方面的研发,主要面向金融行业的技术平台落地。通过自主研发的新型混合数仓及分析引擎,打通金融数据孤岛,进而通过信息处理平台实现对金融领域“小数据”自助式数据挖掘和多维度分析,为用户提供数据支持和决策支撑。目前中科天玑已经和商业银行在内的多家金融机构达成了战略合作伙伴关系。

行业现状与问题

/ Industry status quo and problems
  • 客户投诉反馈需求重视度低

    客户行为差异逐步显性化,个性化要求越来越高,这对金融企业的服务提出了更高要求。

  • 人员成本及新增成本投入较高

    很多金融企业尚未建立起完善的数据分析队伍。在统计分析技术上结合深度分析,实现敏捷部署,快速上线成为当务之急。

  • 缺少数据分析模型和工具

    现存的数学算法和分析模型目前不具备普适性,无法实现数据分析技术与金融业务需求的有效契合。

  • 当前数据库体系应用的挑战

    面对爆发式增长的海量数据,传统的数据库体系已不再适用。针对结构化数据处理的商用产品投入成本高,无法自主可控。

中科天玑解决方案

/ Golaxy solutions

 ·  引入分布式数据仓库




      针对金融行业信息化存在的数据库难题,中科天玑的数据仓库技术从以下方面提出解决方案:一是性能及规模扩展性;二是接口、标准兼容性。可适应目前大数据在银行金融领域的转型和升级。中科天玑自主研发的Golaxy DSQL,是一款针对海量关系型数据分析的分布式数据仓库产品。其针对大数据场景中结构化数据,提供复杂SQL分析功能;并保证千亿条记录,数百TB数据,数百节点规模的并发访问性能,该系统提供了低成本可扩展的解决方案。  

 
 ·  引入自助分析平台及报表系统




      针对数据分析系统难以适用于业务人员的问题,中科天玑利用技术手段使大数据平台与传统平台在使用方式及接口上兼容,原有业务团队通过适当培训即可基于新平台开发业务并保障运行。中科天玑与数美威讯合作组建了自助数据分析平台,由业务人员或领域专家与数据科学家协作建模,且建模后还可进行共享,形成了一个生态系统。该系统主要包括多维分析(aBI) 和深度分析(DiD),二者更加注重实时性、操作易用性、交互性以及可视化。可实现业务人员的数据“把玩”,让业务人员随时对自己的数据进行事无巨细的,非常灵活的分析。
 
 ·  引入客服智能处理应用


      通过客服数据智能分析引擎,可以实现产品优化建议、客服绩效考核、用户画像细化、投诉建议归纳等功能。针对金融企业的客户意见进行语义相似度计算,意见归聚,情感倾向性分析等。通过客户投诉数据的深度挖掘和分析,大幅提高客户需求反馈关注度。利用客服数据智能分析引擎,可以从海量数据中挖掘出有价值的信息,为企业战略决策、业务开发及客户服务提供建设性信息。在用户反馈中挖掘、分析、归纳客户潜在信息(例如性格特点),作为金融企业建立用户画像的有效补充。


用户价值

/ core value
  • 深度业务分析 准确把握客户需求

    针对金融企业客服端的需求,中科天玑采用情感分析引擎及主题分析引擎,可以做到对投诉意见归纳、用户反馈情感打分排序、倾向性分析打分等。为金融企业做产品优化建议、客服绩效考核、用户画像细化等方面的决策提供支持。

  • 多维度交互式自助分析平台及报表系统

    该系统预置了面向金融业务主体的模型,包含9大业务主题和2000多个业务指标。所有主题和维度均开放,业务分析人员可自主选择维度,快速实时生成分析结果,也可根据业务人员的需求进行维度调整,达到交互式建模的效果。

  • 高性能、低成本

    很多数据仓库在处理金融数据时,存在无法容纳全量数据,规模扩展性差;复杂查询时延太久,性能不佳;缺乏对多源数据的关联分析等问题。而采用中科天玑的GolaxyDSQL软件套件可以快速部署新型数仓,将上述问题逐一击破

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中科天玑大数据(Golaxy-data)