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金融行业大数据时代的需求与挑战
银行面临的业务风险与日俱
银行卡盗刷频发: 2015年某大型国有银行北京分行平均每月发现20~30起诈骗事件,客户偿贷能力评估存在风险。
传统电子银行风险存隐患:2014年某大型国有银行,电信诈骗、钓鱼支付等传统风险时有发生;电信诈骗事件5件,金额1283万,都是持卡人被骗,利用个人网银向外转账,从而遭受资金损失;钓鱼支付12件,金额86万。
反洗钱(如大额交易)风险突出:据UNODC(United Nations Office on Drugs and Crime)研究估计2009年洗钱约占全球GDP的2.7%(http://www.fatf-gafi.org/faq/moneylaundering/)。
在Fin-tech的冲击下传统金融行业如何保持活力
目前很多国内金融机构的数据量级已经达到100TB以上,金融的行业特性明显,开展业务的过程中积累了海量的高价值数据,其中包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等数据,传统数据分析根本无法满足需求,如何利用大数据技术降低业务风险并提高银行的获利、获客能力,是当前银行业急需解决的问题。
志翔科技解决方案
  • 以至察盾为核心,基于深度学习,通过海量数据深度挖掘客户需求,构建用户精准画像,提升金融服务体验,最大化客户价值,提高银行获客、获利能力!
  • 分析历史与实时数据,构筑大数据反欺诈系统,准确识别、警告和阻止欺诈行为,有效打击金融诈骗、洗钱、盗刷等违法行为!
  • 实时分析员工业务操作行为,预警非正常操作,降低业务风险,变被动防御为主动预防,无后顾之忧!
    
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