解读银联大数据对信用卡额度管理,反欺诈等的解决方案
解读银联智惠大数据对信用卡额度管理、反欺诈等的解决方案
信用卡在国内的发展已逾30年，現在大部分人都持有信用卡，方便日常出行和消费，给生活带来极大的便利。在提供便利的同时，银联智惠发现银行业存在这样一个严峻的问题，即人们利用信用卡套现的违规行为逐日增加，逾期欠款也随之上升，如何规避信用卡的使用欺诈，合理管控信用卡消费额度，成了各大银行急需解决的难题。
成立于2012年的银联智惠，凭借其专业的大数据智慧商业科技服务，通过数据整合、用户链接、人工智能为核心的技术驱动力，针对信用卡的信贷管理难题，对信用卡产业中的贷后额度管理、套现卡风险识别等业务，提供关键数据维度补全及高效的反欺诈解決方案。
银联智惠针对信用卡产业中常发生的一些风险行为构建了如下模型：
养卡模型
针对养卡人群主要是模仿高净值人群消费行为这一特征，无法单纯通过该持卡人用卡行为来判定其养卡可能性，于是银联智惠基于银联全量交易数据，不仅从持卡人消费特征出发，同时结合其常消费商户的存续天数、消费频次、消费时间间隔、信用卡交易占比等变量，通过决策树分析和机器学习等手段赋予这些变量一定的权重值，计算得出该卡养卡的概率系数。
套现概率评分模型
银联智惠通过与某国有大行信用卡中心合作，选取百万级别真实套现交易样本，运用逻辑回归和随机森林模型对样本进行训练，对银联交易数据进行清洗、去噪，最终选取了置信度高的50余个特征值，如该卡整数大额交易金额占比、整数大额交易时间间隔、在高危套现商户的交易次数及该笔交易的具体金额，来标记每一笔交易流水是否存在套现可能，从而统计得出该卡近一年的疑似套现交易总金额和总笔数。，计算输出套现概率系数，对卡片进行0%~100%的套现概率评分。协助信用卡中心管理已发行信用卡，防范信用卡被用于套现等风险用途。
基于银联智惠的套现概率评分模型，对信用卡反欺诈起到了过筛作用，为银行筑起了一道反欺诈的防火墙。
多数据融合产品：风险名单
1. 千万级银行风险名单库：包括银联风险共享联盟中的合作银行的逾期、欺诈黑名单，以及银联线上支付风险模型黑名单。
2. 5000万+高质量互金风险名单库：融合多家头部互金机构自营业务欺诈、逾期、高危社会关系网络等风险名单，并提供欺诈风险评分。
3. 风险数据维度：包括银行不良持卡人、经济犯罪信息、失信人信息、被执行人信息、逾期欺诈信息、欺诈概率评分、社会关系网风险信息等七大数据模块。
以上粗略介绍了银联智惠针对于信用卡额度管理及反欺诈等的解决方案，借助银联智惠布下的天罗地网，以前很多人轻易使用信用卡套现的现象，以后可不是易事咯！
解读银联大数据对信用卡额度管理,反欺诈等的解决方案
解读银联智惠大数据对信用卡额度管理、反欺诈等的解决方案 信用卡在国内的发展已逾30年，現在大部分人都持有信用卡，方便日常出行和消费，给生活带来极大的便利。在提供便利的同时，银联智惠发现银行业存在这样一个严峻的问题，即人们利用信用卡套现的违规行为逐日增加，逾期欠款也随之上升，如何规避信用卡的使用欺诈，合理管控信用卡消费额度，成了各大银行急需解决的难题。 成立于2012年的银联智惠，凭借其专业的大数据智慧商业科技服务，通过数据整合、用户链接、人工智能为核心的技术驱动力，针对信用卡的信贷管理难题，对信用卡产业中的贷后额度管理、套现卡风险识别等业务，提供关键数据维度补全及高效的反欺诈解決方案。 银联智惠针对信用卡产业中常发生的一些风险行为构建了如下模型： 养卡模型 针对养卡人群主要是模仿高净值人群消费行为这一特征，无法单纯通过该持卡人用卡行为来判定其养卡可能性，于是银联智惠基于银联全量交易数据，不仅从持卡人消费特征出发，同时结合其常消费商户的存续天数、消费频次、消费时间间隔、信用卡交易占比等变量，通过决策树分析和机器学习等手段赋予这些变量一定的权重值，计算得出该卡养卡的概率系数。 套现概率评分模型
银联智惠通过与某国有大行信用卡中心合作，选取百万级别真实套现交易样本，运用逻辑回归和随机森林模型对样本进行训练，对银联交易数据进行清洗、去噪，最终选取了置信度高的50余个特征值，如该卡整数大额交易金额占比、整数大额交易时间间隔、在高危套现商户的交易次数及该笔交易的具体金额，来标记每一笔交易流水是否存在套现可能，从而统计得出该卡近一年的疑似套现交易总金额和总笔数。，计算输出套现概率系数，对卡片进行0%~100%的套现概率评分。协助信用卡中心管理已发行信用卡，防范信用卡被用于套现等风险用途。 基于银联智惠的套现概率评分模型，对信用卡反欺诈起到了过筛作用，为银行筑起了一道反欺诈的防火墙。 多数据融合产品：风险名单 1. 千万级银行风险名单库：包括银联风险共享联盟中的合作银行的逾期、欺诈黑名单，以及银联线上支付风险模型黑名单。 2. 5000万+高质量互金风险名单库：融合多家头部互金机构自营业务欺诈、逾期、高危社会关系网络等风险名单，并提供欺诈风险评分。 3. 风险数据维度：包括银行不良持卡人、经济犯罪信息、失信人信息、被执行人信息、逾期欺诈信息、欺诈概率评分、社会关系网风险信息等七大数据模块。 以上粗略介绍了银联智惠针对于信用卡额度管理及反欺诈等的解决方案，借助银联智惠布下的天罗地网，以前很多人轻易使用信用卡套现的现象，以后可不是易事咯！
某大型国有银行大数据营销案例
某大型国有银行大数据营销案例 项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型 对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模
型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。 （3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。 通过分析引擎，以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告；向行内运营后台、店铺后台进行数据输出。 （2）灵活的报表展现。
银行行业大数据解决方案
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
大数据应用分析解决方案
大数据应用分析解决方案 （此文档为word格式,下载后您可任意修改编辑！）
目录 第一章大数据分类和架构简介 (3) 1.1概述 (3) 1.2从分类大数据到选择大数据解决方案 (3) 1.3依据大数据类型对业务问题进行分类 (4) 1.4使用大数据类型对大数据特征进行分类 (6) 1.5结束语和致谢 (8) 第二章如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 (11) 2.1简介 (11) 2.2我的大数据问题是否需要大数据解决方案 (11) 2.3维度可帮助评估大数据解决方案的可行性 (12) 2.4业务价值：可通过大数据技术获取何种洞察 (13) 2.5我当前的环境能否扩展 (17) 2.6扩展我当前的环境的成本是多少 (17) 2.7对数据的治理和控制：对现有的 IT 治理有何影响 (18) 2.8我能否增量地实现大数据解决方案 (19) 2.9人员：是否已有恰当的技能并调整了合适的人员 (19) 2.10是否拥有可用于获取洞察的现有数据 (19) 2.11数据复杂性是否在增长 (19) 2.11.1 数据量是否已增长 (19) 2.11.2 数据种类是否已增多 (20) 2.11.3 数据的速度是否已增长或改变 (20) 2.11.4 您的数据是否值得信赖 (20) 2.12是否所有大数据都存在大数据问题 (21) 第三章理解大数据解决方案的架构层 (22) 3.1概述 (22) 3.2大数据解决方案的逻辑层 (22) 3.2.1 大数据来源 (24) 3.2.2 数据改动和存储层 (27) 3.2.3 分析层 (27) 3.2.4 使用层 (27) 3.3垂直层 (29) 3.3.1 信息集成 (29) 3.3.2 大数据治理 (30) 3.3.3 服务质量层 (30) 3.3.4 系统管理 (32) 3.4结束语 (32) 第四章了解用于大数据解决方案的原子模式和复合模式 (33) 4.1简介 (33) 4.2原子模式 (34) 4.2.1 数据使用模式 (34) 4.2.2 处理模式 (36) 4.2.3 访问模式 (38)
银行,大数据,解决方案
银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度
挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、
快速了解反欺诈技术解决方案
极刻?车贷?大数据反欺诈 技术解决?方案 温德亮/天佑 核?心数据问题趋势交易易体系 架构
极刻?车贷?大数据反欺诈解决问题 核?心 你是?自?己吗？ 你是你吗？ 你是谁？ 你知道是?自?己吗？ 你是?人吗？ ？
线下贷款，拒贷?比例例15%为欺诈全线上贷款，拒贷?比例例中80%为疑似欺诈 当中有超过50%是有团队欺诈特征 全线上贷款 贷后损失率客户中 超过50%为欺诈 坏账中?大概有50% 来?自于欺诈 欺诈数据 数据
?用户欺诈银?行行?行行业 ?支付业 电商 信贷 ?网银?行行、?手机、电商、?自助、 POS、柜?面等渠道经常遭遇钓?鱼?网站、?木?马病 毒、电信诈骗的攻击。银?行行互联?网化，银?行行在开展?网络?支付、直销理理财、电 商、供应链?金金融、消费信贷、P2P等都欺诈重灾区 ?面临着银?行行卡盗刷、洗钱、虚假交易易、套现、薅?羊?毛等问题。电商业务，境 外卡?无密?支付、欺诈问题涉及全球。 电商促销秒杀的?黄?牛、竞争对?手、退单、电信诈骗、刷评、协议?支付的银?行行 卡盗刷，商品损坏，商品周期欺诈等 互联?网?金金融欺诈，借款?人冒?用身份证、?老老赖、多平台借款、?黑中介、?里里应外 合廉政、?黑中介、企业经营异常、贷后?无法跟踪等 ?行行业欺诈问题问题 U ser
?无?用户画像画像关系图谱时代 1、?用户密码 2、身份认证 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构 ?自身数据）规则模型、 客户?行行为 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构?自身数据） 规则模型、客户?行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （?黑名单合作、?行行为数据合作） 1、?用户密码 2、身份认证 3、分欺诈系统（机构?自身数据） 规则模型、客户?行行为 4、联防联控反欺诈互相合作 （?黑名单合作、?行行为数据合作） 5、?大数据关系图谱 （欺诈关系图谱） 6、可信环境认证 未知的欺诈时代 ？？？ 反欺诈技术发展趋势 趋势欺诈团伙 作案时代 欺诈团伙协作时代 半?用户画像 欺诈产业链 协作时代 全?用户画像
银行大数据解决实施方案
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
某大型国有银行大数据营销案例
某大型国有银行大数据营销案例项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型
对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。（3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。
银行业金融大数据服务平台项目规划书
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
商业银行_大数据建设规划
XX银行大数据建设规划 北江 2015/6/25 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标
以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的电话记录数
银行大数据解决方法
精心整理银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行 析难点，
二、银行大数据平台总体框架 2.1银行大数据平台框架概述 银行大数据建设是基于已有的信息化基础，充分利用和整合已有信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。 （1 （2 （3 2.2 维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接
智慧银行大数据平台建设方案
智慧银行大数据平台 建 设 方 案
目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (1) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (4) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (5) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)
第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 0 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (1) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (1) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (2) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 (2) 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (2) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库.. 3 3.5、目标建设方法 (3) 3.5.1、建设内容 (3) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (4) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (4) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (5)
猛犸基於 AWS 的反欺诈大数据架构及Spot Instance 成本优化实践
猛犸基於AWS 的反欺诈大数据运营架构及Spot Instance 成本优化实践
公司简介 2017.3DCM 投资 2016.12伽利略资本 微软加速器终身 校友淡马锡旗下祥峰 投资GMIC 年度创新创业三强 2016.32015.82015.22014.112017.7创业邦中国人工智能创新50强MaxEnt 是Maximum Entropy （最大熵）的缩写一切事物终将走向庸常，唯有智慧与行动才能与之对抗MaxEnt 鞭策我们时刻与庸常搏斗，不断创新、前行 上海 北京 成都 2018.4 Gartner Cool Vendor
产品及解决方案AI应用 AI平台?使用精准的设备识别、行为生物识别为依托的ID Mapping技术，建立多源、统一语义的 数据平台； ?在数据平台之上，发展关联图谱、用户行为分析（UEBA）、异常检测等特定领域的感知、思考能力，形成AI基础能力平台，帮助客户 更好的了解线上用户； ?使用AI基础平台的能力，为线上金融零售业务（消费金融，小额贷款，无卡交易）、电 商、以及企业风险内控提供智能化的风控业 务系统； ?与第三方合作伙伴采取多种层面的对接、互通，为客户提供更全面、完整的解决方案；
大数据平台建设? 2018, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights
业务场景 ?统一的报表平台，解决报表分散，数据不同步问题。 ?汇聚的日志查询接口，方便运营服务人员调查问题。 ?可伸缩的机器学习平台，支撑数据科学家多样的数据分 析需求。
TalkingData大数据风控解决方案
TalkingData 大数据风控解决方案及成功案例 一、 行业背景 随着“互联网+”、互联网金融、金融大数据、金融科技等领域的持续创新和快速增长，众多金融企业开始掘金以个人消费者为中心的新兴市场，P2P金融、消费金融、现金贷等创新金融业务持续推出。与此同时，各类金融风险不断涌现，传统的数据及风控手段难以及时和准确地发现个人用户的潜在风险。企业亟需着手建立基于大数据的智能化决策能力，依托拥有海量数据资源的第三方机构，在保证数据全面、公正的前提下，持续优化风控和营销等关键决策效率。 二、 TalkingData大数据风控解决方案 TalkingData以稳定、合规、安全可靠的数据为基础，围绕金融用户这一核心，为金融企业提供数据采集、接入、加工、分析、决策为一体的金融风控数据服务，帮助金融企业构建营销反欺诈、用户反欺诈、用户授信辅助等业务决策能力。
TalkingData大数据风控解决方案将移动大数据技术与专业的金融风控业务相融合，既适用于需要拓展和下沉用户的传统金融机构，也适用于正在积极拓展创新金融场景的互联网金融企业，为这些企业提供独有数据和专业化风控技术。 三、 TalkingData风控解决方案在商业银行信用卡中心的案 例 某国内商业银行信用卡业务风控及反欺诈系统项目中，TalkingData作为数据及服务的供应商，提供了平台、数据、服务一体化解决方案，帮助客户实现了数据采集、外界数据接入、用户反欺诈和授信评分模型服务等数据决策系统。
具体实现内容包括： 1.风控数据采集、接入和加工服务：用户行为数据获取及应用 能力一直是制约客户采用新技术的主要障碍，TalkingData提供了完善的数据技术能力帮助客户建立风控数据能力 l●在用户申请客户端利用设备指纹技术，经过授权后，无干扰采集用户行为数据 l●基于用户行为标签的外部数据服务，形成面向用户分析的基础信息 l●依照业务场景定制风控标签服务，形成可用于风控分析建模的深度加工特征 l●数据特征加工及模型服务，形成数据决策基础。 2.用户反欺诈服务：欺诈用户的申请欺诈和交易是金融企业损失 的主要来源之一，TalkingData用户反欺诈方案通过综合多维数据对用户行为进行探测、评估及评分，帮助客户提升多类型欺诈行为的识别率。
嘀嗒拼车安全出行你我他
嘀嗒拼车安全出行你我他 嘀嗒拼车和黑车有着明显的区别，首先它不是以营利为目的的交易，它是一种为了方便人们出行，增加人与人之间沟通交流的好机会。注重提高用户体验，便捷出行的同时让生活在大城市的人们之间多了一些人情味。 私家车的拼车，因为政府从未明文规定允许实行，所以在很长的一段时间里都曾经被视为“打黑车”，在年初的时候，北京市制定的《小客车合乘指导意见》让拼车市场的众多创业者终于看到了一丝光明。《意见》里定义了“合乘”行为“一般是同一小区或毗邻小区业主出行路线相同的人搭乘，签订合乘协议拼车出行。”同时还首次官方鼓励支持公益性合乘并将允许分摊合乘费用。 “根据分摊费用可分为公益性合乘和互助性合乘，公益性合乘不收费；互助性合乘可以合理分摊出行过程中的油、电、气、高速通行费。” 这些政策的规定使得拼车行业在安全问题上解决了第一步——拒绝黑车。那如何在产
品上使得乘客在拼车期间的安全得到更好的保护呢？嘀嗒拼车是从四个方面来做的：1，车主和乘客的双方认证。建立信任机制最好的方法就是实名制，因此嘀嗒拼车上，车主和乘客都采用实名认证。对于车主有严格的认证流程，对于车牌、驾照、身份证以及银行卡等都进行认证并进行定期检查。 2，点评积累。每次的成功搭乘都会有相互点评的机制，乘客和车主可以进行相互点评来给其他用户提供保证。 3，安全性问题。出行中的安全问题是摆在现实中的问题，对于拼车中的刮碰或事故问题，嘀嗒和中国人寿建立了合作，会免费提供20万的“拼车险”，根据不同的事故情况来分配给乘客和车主。同时宋中杰还表示，正在考虑纳入更多的特种险。 4，实时监控服务。在每次的搭乘过程中，乘客和车主双方的关系一旦建立，后台会进行7×24小时监控服务，来确保乘客和车主的安全。 在确保了一系列安全问题之后，乘客才能够有更加放心的进行搭乘，使得拼车更像是一次朋友间谈天说地的旅程，宋中杰认为“这是完全基于共享经济产生的新社交模式。”
商业银行大数据建设规划
X X银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构
国有大银行与城市商业银行竞争力对比分析---
国有大型商业银行与城市商业银行竞争力对比分析 【摘要】近年来，银行业竞争日趋激烈。本文将从银行信用、业务成本、服务质量、业务范围、决策机制、反危机能力以及信息获取能力等七个方面对比分析国有大型商业银行与城市商业银行的竞争力。 【关键词】国有商业银行；城市商业银行；竞争力； 长期以来，我国银行业基本由工、农、中、建、交五大国有商业银行垄断。随着我国对银行业体制的改革和金融危机后国家对中小银行成立门槛的放宽，一大批地方性城市商业银行发展起来，五大行一统天下的局面一去不复返。同时，我国在加入世贸组织后对金融领域的不断开放、股份制银行的不断涌现、对金融机构业务的限制逐渐放宽，以及民营银行的出现使得越来越多银行开始瓜分银行业，银行业内竞争日趋激烈。各类银行积极寻求自身的发展空间和克敌制胜的法宝。 国有商业银行也称为国有控股大型商业银行，是指由国家（财政部、中央汇金公司）直接控股的商业银行，目前主要有：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行5家。其在经营规模、业务范围方面占有绝对优势，对我国宏观经济运行具有举足轻重的影响。城市商业银行是我国银行业的重要组成和特殊群体，起源于二十世纪八十年代建立的城市信用社。经过三十多年的发展，在金融领域扮演特殊的作用，在被大银行忽视的领域开拓出自己的天地。经过对于国有大型商业银行与城市商业银行资料的整理分析，我将银行信用、业务成本、服务质量、业务范围、决策机制、反危机能力以及信息获取能力等七个方面分析国有大型商业银行与地方性城市商业银行的竞争力对比： 一、银行信用 商业银行最基本的业务是储蓄业务，它是商业银行生存的基础的开展其他业务的前条件。银行信用无疑是储户最关心的指标之一。目前，我国对于银行的设
TSC TTP-244CE打印机操作手册
TSC打印机操作手册 一、打印机硬件安装 1.打印机配件说明。 当您收到您的条形码打印机之后，请将其置放于干净、平稳的桌面上，小心地拆开打印机的，清点是否包含以下的物品： 打印机一台 光盘片一片 快速安装指南一份 电源线一条（插头已把接地端去除，使用三相插头显示器会出现异常现象） 自动切换电源供应器一个 USB 缆线一条 请妥善保管打印机的包装配备及材料以便日后搬运的需要。 图1
2. 打印机电源适配器及USB数据线的连接说明。 2.1 将打印机放置在平稳的表面上。 2.2 确认电源开关呈关闭狀态。 2.3 将电源线和电源供应器进行连接后插入打印机后方电源插槽，再 将电源线另一端插入交流电插座。 2.4 将一端USB 电缆线插入打印机后方插槽，再将 USB 线的另一端接入计算机相对应的USB插槽。 图2 3.打印机耗材安装说明。 3.1 双手开启左右两侧的上盖开启钮并掀起上盖至最大的角度，确认上盖支撑杆已撑住上盖后再松开双手。
图3 3.2 拉开纸卷夹持座。 图4 3.3 将纸卷放置入纸卷夹持座中并确认有将其套入纸卷轴心。 图5 3.4 按下纸卷夹持座位置锁定开关夹住纸卷。
图6 3.5 将标签纸列印面朝上拉出，经过标签感应器并拉过橡胶滚轮。上下转动标签导纸器调整钮使卷标导纸器与卷标同宽且轻微接触。扶住打印机上盖，按下支撑杆松开上盖，关闭打印机上盖。 图7
二、打印机驱动安装 1.光盘安装（有光驱） 1.1 打印机电源适配器及USB数据线连接后，打开打印机电源，计算机上会提示“找到新的硬件向导”，选择“自动安装软件”，点击下一步。 图9 1.2 计算机会根据打印机，自动在光盘中找到驱动文件，安装驱动。 图10