互联网大数据ppt第10章大数据分析在具体行业中的应用.pptx
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1、第10章大数据分析在具体行业中的应用10.1 大数据分析在商业银行领域的应用10.2 大数据分析在交通领域的应用10.3 大数据分析在安防领域的应用10.1 大数据分析在商业银行领域的应用10.1.1 利用大数据分析显著提升银行精准营销效率实战方法1.IT部门转变成利润中心从战略方向上讲,企业必须借助数据的帮助来做决策,并进行客观的验证和预测,要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。从战术方面上讲金融行业内企业可以尝试三种战术方向。首先可以通过用户画像、精准营销来做运营优化。其次是通过运营分析、产品定价来做精细化管理。最后是利用实时的反欺诈反洗钱应用,以及中小企业的贷款评估来提高风险控制能
2、力,最终实现全面提升金融企业的核心价值和能力。第10章大数据分析在具体行业中的应用10.1 大数据分析在商业银行领域的应用10.1.1 利用大数据分析显著提升银行精准营销效率实战方法2.新一代金融大数据运营中心运营优化、管理提升、风险监控,这三个方向到底给金融行业带来什么价值?(1)精准营销。(2)除精准营销,还有多维盈利分析。(3)风险监控方面,可以列出很多风险监控的指标,再通过这些指标用大数据平台进行实时监控,真正了解整个企业当前所处的风险等级。3.传统业务架构存在的6个缺点传统业务架构存在的6个缺点主要体现在以下方面。(1)不够敏捷(2)性能不佳 (3)洞察力弱 (4)扩展性差 (5)无
3、法挖掘非结构化数据价值 (6)成本高第10章大数据分析在具体行业中的应用4.在线或离线如果不愿意对数据进行汇总计算,而是进行实时计算,就要提供大量细节数据实时计算的能力,这时可以采用MPP数据集市来处理在线分析需求。大数据平台离线分析是通过Hadoop的平台来做结构化和非结构化数据的存储,解析。然后在上面会用YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)量做资源管理根据分析需求决定是用批处理模块还是搜索模块、是用流处理还是用机器学习等。第10章大数据分析在具体行业中的应用10.1 大数据分析在商业银行领域的应用10.1.2 如何利用大数据分析提升金
4、融风控安全性风控体系主要包括事前、事中、事后调控三个方面。(1)事前:在风险发生之前就要通过对风险舆情的监控发现风险。(2)事中:信贷借款申请,在线上注册激活的过程中,根据自动风险评估,包括申请欺诈、信用风险等来选择是否拒绝发放贷款。(3)事后:贷款发放以后的风险监控,如果借款人出现在其他平台的新增申请,或者长距离的位置转移,或者手机号停机等,可作为贷后风险预警。第10章大数据分析在具体行业中的应用10.1 大数据分析在商业银行领域的应用10.1.2 如何利用大数据分析提升金融风控安全性1.如何提前在网络中抓住骗子1)最基础的技术:设备指纹2)设备定位:基站和WiFi三角定位3)复杂网络4)数
5、据抽样结果案例:骗子遁形2.优秀的决策引擎是怎样的一个优秀的决策引擎具有以下特点。(1)灵活可配 (2)快速部署 (3)决策流 (4)AB测试和冠军挑战 (5)支持模型的部署第10章大数据分析在具体行业中的应用3.信用评估评分卡分为申请评分卡、行为评分卡、信用评分卡。申请评分卡用于贷前审核。行为评分卡作为贷中贷后监控,例如调额、提前预知逾期风险。它可以通过历史的数据和个人属性等角度来预测违约的概率。信用评分卡主要用于信用评分过程中的分段,高分段可以通过,低分段可以直接拒绝。4.核心技术与挑战在目前以大数据、大数据决策为核心的风控技术体系中,整体的数据量达到一定水平,存在的挑战将会是数据的稀疏化
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