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趋势分析

云数智融合,助力金融科技创新

云数智融合,助力金融科技创新

  • 金融业是数据密集型行业, 数据的经济属性和价值属性不断受到关注和重视。数据湖是金融数据产生价值的承载平台,在金融的营销获客、信贷管理、风险控制、经营分析、产品创新、流程优化、监管审计等领域发挥着巨大的作用。

  • 随着大数据结合云计算、人工智能等技术在金融业的应用水平日益提升,金融数据湖正在向云数智融合发展,驱动金融业服务理念和经营模式不断发生变化,加快金融业态和产品创新步伐

业务挑战

  • 营销获客转化低

    面向各类场景金融业务和海量的长尾客户,金融机构普遍缺少实时、精准的手段去完成获客、营销、留客等工作,营销获客的转化低,难以支撑业务快速增长。

    面向各类场景金融业务和海量的长尾客户,金融机构普遍缺少实时、精准的手段去完成获客、营销、留客等工作,营销获客的转化低,难以支撑业务快速增长。

  • 数据管理难度大

    数据分散在总行和分行多部门,各自建设孤立的物理集群,经营和运营数据跨部门间无法互联互通;数据质量差,缺乏统一指标和标签体系和全行数据共享机制。

    数据分散在总行和分行多部门,各自建设孤立的物理集群,经营和运营数据跨部门间无法互联互通;数据质量差,缺乏统一指标和标签体系和全行数据共享机制。

  • 数据消费手段少

    大量来自业务人员的数据需求无法及时满足,缺少自助化的数据服务手段,业务人员难以获取和理解数据,95%以上的分行客户经理通过工单式数据开发获取业务数据。

    大量来自业务人员的数据需求无法及时满足,缺少自助化的数据服务手段,业务人员难以获取和理解数据,95%以上的分行客户经理通过工单式数据开发获取业务数据。

业务场景

客户画像

快速地提供客户的识别能力,提供统一的客户360°全景、具有深层诠释行为、产品、价值、风险等方面的客户画像视图。

-统一管理发布

制定客户信息收集、管理、发布的统一标准,实现客户属性信息、客户事件信息、产品签约信息、客户关系等信息的集中统一管理和信息发布。

-支持数据范围广

支持各类零售、对公、同业金融客户信息,同时关注客户生意往来、交易对手等社交信息。
金融数仓

集成完整的数据链路服务和产品体系,整合金融复杂的数据源,通过高速数据流转和深度分析,为金融业打造端到端的实时、简单、安全可信的融合数据仓库解决方案。

- 统一数据资源中心

基于先进的数据模型建设数据仓库,建设统一的数据资源中心。

-高效供数效率

规范批量数据处理的架构,提高供数的效率。

方案架构

架构描述

基于云、大数据、AI领先技术,通过数据使能、AI使能汇聚多源多样数据,持续开发、集成与优化算法、数据模型和应用,为金融客户提供一站式融合数据湖解决方案,助力金融行业架构智能升级。

架构优势

  • 算力融合

    支持鲲鹏,昇腾,X86,GPU多种硬件架构

  • 架构融合

    湖仓一体,离线数仓和实时数仓统一建设;存算分离,弹性扩容,客户成本降低30%。

  • 数据融合

    重构数据平面,多种方式异构数据源高效接入;数据使能从数据视角提供一站式数据开发、治理能力。

  • 业务融合

    全面支撑智慧运营,助力打造人数智能交互等创新数据应用,加速实现精准营销、实时风控和敏捷运营。

客户案例

客户案例

面临挑战

- 数据孤岛

境内境外、分行间、子公司间数据不互通 , 国内客户在海外分行办理信贷业务需要二次授信

- 数据消费难

95%数据应用集中在总行,分行和网点需求难以满足,无自助数据服务,业务人员使用数据学习成本高。

解决方案

华为帮助工商银行成功完成Teradata/Oracle 搬迁, 形成数据分析平台的自主可控,性能整体提升30% 。构筑了以一湖两库为核心的融合数据湖平台,业务天级变更,数据秒级入湖,数据分析结果实时展现。目前正在进行第二阶段的规划,数据和技术平台的咨询和专业服务,最终实现云,数,智融合的目标。

客户价值

- 及时供数,使能业务创新

业务天级变更,数据秒级入湖,ETC新业务数据分析平台三天内上线,数据分析结果实时展现。

- 自助开发,能力下沉基层

支持自助开发,可支持的数据分析师人数从2K上升到2W,降低用数门槛,支持网点营销人员使用

- 服务生态,数据价值变现

支撑行内行外业务,融安e信对外提供风险信息服务,服务200+同业,3W+企业客户,每年带来x亿收入