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数据中台

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数据开放服务平台

数据开放服务平台是将数据能力进行服务化包装,通过多类型服务接入机制,将数据提供给各类业务或者数据应用类系统,实现数据参与业务运营、发挥数据价值。
本平台包括数据服务门户、运营管理门户、服务管控平台。运营管理门户的功能包括产品管理、服务审批、API管理、运营分析等,实现数据服务化、服务API化、API产品化,将服务快速组装、高效对外开放;数据服务门户功能包括服务市场、个人中心、智能搜索、产品订阅、评价反馈、知识库等,将数据服务呈现给数据服务消费方,同时提供服务的订阅申请、反馈、贡献机制,以及快速接入的指导;服务管控平台对访问方系统实现多报文协议适配、流控,服务实时监控告警、部署、灰度路由、统一日志、链路追踪等。


客户标签管理平台

穗禾科技基于银行业零售转型战略规划,面向数字化营销现实需求,构建全行级客户标签管理平台,为客户画像、客群细分、产品推荐、活动策划、交叉营销、场景营销等提供数据保障与全面支撑。客户标签管理平台提供标签定义、标签生成、标签库管理、标签服务、标签评价等核心功能,覆盖标签全生命周期管理。平台预置金融行业客户标签库,支持多种数据源对接,方便银行快速构建全行的标签服务体系,支撑业务需求,发挥数据价值。
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客户行为分析平台

客户行为分析平台是穗禾科技专门为了解用户在网上银行、手机银行、直销银行等网络渠道银行系统的使用喜好与趋势而设计的系统。客户行为分析平台为银行提供多种详尽的用户行为分析报告,预测用户的使用习惯,帮助银行更为精准的锁定营销目标。本产品能够采集、分析和统计用户在银行网络渠道系统的所有行为数据,这些数据和统计分析可以为银行的CRM和大数据精准营销系统提供基础数据,使得银行能够制定更为精准和有效的市场营销方案。
客户行为分析平台提供日志采集、埋点采集、SDK采集、批量采集等多种采集方式,覆盖多渠道多设备类型;提供行为信息,实现同一客户标识的识别;提供客户标签画像映射、行为路径分析、分析结果推送等功能,实现对客户行为的分析和标签识别,并对识别结果向订阅的渠道进行推送。


数据模型实验室

随着大数据技术的发展和互联网时代的来临,能够精准快速的建立大数据机器学习模型,已经成为金融行业提高自身竞争力和经营效率的核心。数据模型实验室以大数据分布式计算为基础,利用人工智能的方法,从数据特点出发,为客户建立服务于业务场景的“一体化”智能模型平台。为实现对机器学习模型的统一开发、应用和管理,数据模型实验室内置设计大量统计、论证、观察算法,并提供若干模型模板,使模块业务化实现模型快速搭建。同时,数据模型实验室提供模型开发及部署平台,做到开发、部署、监控、维护模型全生命周期环节的可控。并且,应用网页拖拽界面,不依赖繁复冗余的代码,大幅提升建模效率,提供可视化平台和定制化建模服务,使得建模流程清晰明确,易于讲解、演示和维护。
穗禾数据模型实验室拥有独立完整的可视化机器学习模型建模能力,支持微服务架构,使模型快速部署的同时,对模型进行实时监控和反馈,不仅增加模型上线速度和客户的业务效率,也满足业务人员及监管部门对于模型运行状况的监察要求。数据模型实验室延续了穗禾从客户角度出发,以业务为基础的设计理念,面向金融业务特别是银行业务的预置场景,根据每种业务特点对相应模型的算法进行深度定制,紧贴银行业务和监管要求,提供配置化的建模解决方案,从而使得模型开发能够充分满足客户需求。
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大数据智能决策平台

穗禾科技为提供高效、精准、全面的数据分析和决策能力,以金融科技为支撑、以行业内外数据为基准、以丰富的行业经验为导向、以策略模型为抓手,围绕运营决策、风控决策、评级决策等场景应用,构建大数据智能决策平台。本平台基于流式计算、机器学习等技术,实现毫秒级决策响应,帮助用户实现业务实时决策,并应用在信用卡、新型网贷、传统信贷等多种风控场景中。同时,大数据智能决策平台设立数管中心,完成实时流数据、批量表数据、内外部接口数据的在线管理和加工融合;运用决策流对规则集、评分卡、决策表等组件自主编排组装,实现准入、反欺诈、评分、授信、预警全链路风控能力。


历史数据查询平台

历史数据查询平台基于大数据架构对银行各业务及管理系统全量的历史数据进行整合、归档、存储后集中管理,提供在线历史数据分析与离线数据下载相关的功能,并向全渠道提供联机API和页面形式的历史数据查询功能。
历史数据查询平台提供历史数据查询服务,提供服务的形式主要为实时API接口服务数据、自定义WEB页面查询服务及文件批量导出。提供实时API接口服务数据,能够快速在线配置发布稳定高效的历史数据接口服务;提供自定义WEB页面查询服务,能够拖拽式便捷自定义配置查询页面,构建历史数据的在线查询、审计分析、业务查询等;提供历史数据的批量导出服务,用于数据分析、挖掘建模等应用。
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