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數據治理展望

數據治理是一個長期的持續過程，需要有一套長效保障機制。數據治理的方法和手段也不是一成不變的
2018-05-09 閱讀全文>>
在績效考核方面

從我國商業銀行意識到績效考核評價的重要性開始，銀行績效評價經歷了一個由簡單到復雜、由低級到高級、連續演變、梯次推進的發展階段，但是其根本的宗旨并沒有改變，就是完善考核機制，徹底改變以前由于思想觀念陳舊和技能嚴重匱乏造成的銀行績效評價體系簡單的問題
2018-05-09 閱讀全文>>
在經營管理方面

商業銀行需要綜合利用自身的大數據信息資產，加強運用大數據進行分析挖掘，從而用于指導經營分析，實現精細化經營管理，真正“以數據說話”。通過大數據挖掘分析方法進行數據探索，呈現全行網點運營基本情況
2018-05-09 閱讀全文>>
分析挖掘和可視化展示

關聯分析主要對文本進行算法處理，得到文本的數字特征格式；情感分析主要對文本情感進行分析，從而得出文本的情感基調，判斷主觀語義；分類分析主要通過分類器進行訓練，從而得到不同維度下分類的概率特性。
2018-05-09 閱讀全文>>
文本獲取與預處理

實現輿情風險管理的文本挖掘技術過程一般分為文本獲取、預處理、分析挖掘、可視化展現等步驟。
2018-05-09 閱讀全文>>
信用風險管理對于風險管理領域

信用風險管理對于風險管理領域
2018-05-09 閱讀全文>>
在風險管理方面

提升行內外結構化與非結構化數據的綜合運用能力，深入分析客戶行為特征和關聯關系，在客戶特征的基礎之上，進一步完善客戶信用評分評級模型，偵測客戶信用風險，對客戶風險等級進行動態調整，
2018-05-09 閱讀全文>>
客戶服務商業銀行每天都會從不同渠道接收到海量的客戶心聲

客戶服務商業銀行每天都會從不同渠道接收到海量的客戶心聲
2018-05-09 閱讀全文>>
銀行業大數據應用場景之在客戶營銷和服務方面

銀行依托數據倉庫和信息庫，加強線上線下聯動及全渠道信息的整合共享，全面融合并綜合利用行內外各類信息，包括結構化、非結構化的信息，形成全行客戶的統一視圖；通過數據深入分析客戶的消費偏好，準確發現并預測客戶的金融需求，設計有針對性的產品，提供個性化的服務。
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銀行業借助大數據在互聯網金融方面發揮更大的作用

銀行業借助大數據在互聯網金融方面發揮更大的作用
2018-05-09 閱讀全文>>
基于各類結構化和非結構化數據

基于各類結構化和非結構化數據，利用大數據采集挖掘分析技術，服務于銀行的經營管理美國銀行利用大數據技術分析該銀行某呼叫中心員工姓名牌中置人感應器的信息
2018-05-09 閱讀全文>>
利用豐富的大數據資源和大數據挖掘分析技術

利用豐富的大數據資源和大數據挖掘分析技術，進行風險評估，實現高效的風險管控美國ZestFinance公司針對信用記錄不好或者沒有信用卡歷史的人，采用大數據技術進行分析
2018-05-09 閱讀全文>>
應用大數據技術，構建客戶分析模型

應用大數據技術，構建客戶分析模型，實現客戶挽留，提供個性化的客戶服務招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益率理財產品予以挽留，并通過數據分析識別出信用卡高價值客戶經常出現在星巴克
2018-05-09 閱讀全文>>
大數據在銀行業的應用

大數據技術正在為每個領域帶來變革性影響，成為各行各業顛覆性創新的原動力和助推器。隨著銀行服務邊界的擴展、客戶接觸渠道的多樣化，銀行的數據種類和數據量劇增，銀行業因勢而動，利用大數據技術，通過對數據的研究和應用推動自身發展和創新。
2018-05-09 閱讀全文>>
個人客戶信息統一視圖

個人客戶信息統一視圖個人客戶信息統一視圖包括客戶基本信息、客戶評價信息、關系人信息、客戶財務信息、賬戶協議信息、營銷活動信息、事件信息、持有產品信息、信用及風險評估信息等模塊
2018-05-09 閱讀全文>>