方案|基于大数据的金融智能决策

瑞天数据是国内顶尖能够提供金融机构智能决策体系闭环及持续建设服务的公司，能够从战略咨询、分析建模、系统落地、持续数据服务的一体化闭环服务。咨询服务可以帮助客户提高在风控、营销领域的管理能力，加强客户对于业务及流程的规划，增强客户信

任度。结合咨询服务，瑞天可以提供更贴合于客户需求的、基于数据的、智能的、专业的、与咨询成果一致的营销&风控系统设计、建模、系统建设服务及后续的持续数据服务。

瑞天数据的零售银行智能决策模型系列产品能够覆盖客户选取、综合审批、贷后管理、债务催收以及贯穿信贷产品生命周期的欺诈防范领域。它能够帮助金融机构围绕零售业务的战略方向，搭建可高效辨识与利用内、外部渠道、线上线下基于统一的、有效且完整的风控&营销体系，促进业务发展，最终提高金融机构竞争力。

瑞天数据的综合审批（自动化审批）产品，是依照 5C 的综合审批原则研发的，它包括：

• Character—个人品性，这里的品性指申请人的偿还意愿，主要根据其过去的信用记录，历史偿还状态，就业和经营历史，生活稳定性来衡量

• Capacity—偿还能力，考察申请人的支付能力情况，主要根据其收入（固定 不固定收入和现金流）与债务的比率

• Collateral—押品，考核其押品是否能在其违约的情况下抵偿或者部分抵偿其债务

• Capital—资产状况，主要考察其资产（不包括抵押物）情况，衡量其变现偿债可行性。例如申请人拥有完全产权的房地产和车辆

• Compensating Factors 补偿因素–进一步降低和控制风险的决策因素，比如本行客户关系，共同借款人，担保人，经营状况，行业状况

结合客户不同维度（5C 维度）的信息，进行矩阵式综合策略计算。依据客户申请额度信审策略最终将给出授信方案。它能够帮助金融机构实现：

• 提升运营效能：基于评分卡技术的自动化智能审批能力

• 降低业务风险：服务于业务发展的体系化风控决策能力 - 全业务流程、线上 线下、间客 直客、客户全生命周期

• 战略的快速落地与执行一致性：整体市场，风控和审批决策的推行和执行到位

• 提升获客效能：在获客端就能够识别优质客户，提供优质的客户体验

• 拓宽获客渠道：具备与第三方渠道进行流量对接、资产对接能力

• 降低操作风险：客户经理团队管理规范、操作风险侦测与防范

• 建立科学的决策体系：可延展、迭代的决策体系架构；建立内部数据积累，分析，提炼，建模和迭代的完整体系；建立外部数据测试，验证，评估，应用及实施的完整流程

  
  

瑞天数据的智能营销产品秉承着“知行合一”的构建哲学，支撑金融机构建设两套闭环体系，“知”指的就是策略优化闭环，将专家经验与决策模型进行结合形成有效的营销策略的过程，需要能够进行策略模拟、策略开发、策略监测、策略评价分析及策略智能优化的能力；“行”指的就是行动闭环，依照营销策略进行营销活动执行的闭环过程，需要能够进行活动策划、执行、反馈、评价及执行优化的能力。通过专家经验结合预测模型进行营销策略的制定，放到市场上进行执行验证，两个闭环协作运行，不断打磨智能营销的核心部件，也就是营销决策模型体系，形成符合金融机构市场、客群行为特点的营销决策能力。

智能营销产品能够帮助金融机构实现从量化预测到自动执行到智能优化的三个阶段的飞跃。量化预测阶段，需要能够将营销的决策过程和执行过程进行数据化，并提供相应的预测能力。自动执行阶段，需要能够自动执行评价为优质的营销策略，提高营销效能；智能优化阶段就能够依据自动执行策略沉淀下来的量化结果进行自主学习，进行策略的智能优化、新策略的生成。

瑞天数据的智能营销产品提供闭环的的营销策略研发过程，支撑营销策略的量化预测、自动执行、智能优化的全生命周期能力提升。此流程包括主动式营销过程中的营销策划、营销策略模拟、营销策略选择、策略执行及监测、营销反馈中间及最终结果采集、以及策略的综合评价环节。每一条投产执行的策略原则上都应该有策略评价环节，策略评价环节对于执行的策略进行评估，评估结果可分为：可用、不可用、进一步优化。

评价结果为可用的营销策略，将形成长期策略固化并自动化执行，执行方法既可以作为响应式营销的执行策略，也可以作为定期主动式营销的提醒。

在策略评价中评估结果为不可用的，将直接终止此营销策略并登记到已测试过的策略知识库；在策略评价中为需要优化的策略，也将登记知识库，并由专家经验介入进行优化和下一步的迭代，搭建成一整完整的营销策略的智能优化能力。

互联网背景下银行业的金融创新、管理创新均离不开大数据的有效支持。随着银行业务的不断发展，业务部门对数据分析的需求更加多样、对于数据分析的时效性、数据分析范围都有了更高的要求，依托现有技术平台难以支持，需要引入 Hadoop 等大数据技术。加强大数据技术在客户营销、风险预警与识别、产品组合定价等方面的应用，通过技术手段支持业务发展。

瑞天数据通用型智能决策基础平台是构建金融机构智慧大脑的基础设施平台，它基于大数据平台构建，能够帮助金融机构完成将数据转换为信息、将信息提炼成知识、形成策略并作用于业务流程的过程。

金融机构 IT 系统中流动的数据就类似信号，智能决策平台可以通过大数据平台提供的丰富的组件，实现数据从源端到大数据平台的接入，并满足批量 实时 / 准实时等各种计算类型的需求。这个过程就类似大脑在采集或者接受信号的过程，数据传递到智能决策平台，就类似信号到达了大脑。

数据到达平台之后，我们的变量集成框架就会将各类数据按照规则计算并传递到各类模型中进行处理，形成可供被理解的信息，就类似大脑将信号转换成信息的过程，这个过程要求能够将数据信号处理的正确、区分度高、快速、可使用，因此良好的智能决策模型体系在此起到了关键的作用，平台提供了计算引擎、模型管理、模型监控、学习优化等功能支撑这个过程。

在数据信号被处理成可被业务场景使用的信息后，我们可以根据业务场景的要求设定不同的业务策略形成知识结果服务于业务场景，在此过程中，平台基于大数据平台提供实时服务、批量文件、准实时消息等非侵入式的对接能力，将知识传递给外围系统，平台提供策略管理、策略模拟、策略分析等功能支撑此过程，同时，平台还提供应用界面和访问接口支撑对外服务能力。

瑞天数据通用型智能决策基础平台是瑞天数据零售银行智能决策体系的基础产品，他能够帮助金融机构快速构建基础的数据信号收集、信息处理、策略管理迭代的基础能力，是瑞天数据产品体系的基石，也是金融机构构建零售银行智能决策能力的基础设施。

IDC预计 2020 年将会创造的信息量将比 2005 年增加约440倍。传统的数据管理技术在技术和成本上均已不能收集这些数据并支持新的大数据应用。企业面临的挑战是管理和使用快速增长的新类型和不同类型的数据。竞争越来越激烈而监管要求也越来越高。Cloudera用于机器学习和分析的现代数据管理平台提供了一整套功能集成，为客户提供了一种灵活，可扩展和具有成本效益的解决方案。

• 赋能机器学习。我们平台的独特设计旨在赋能快速增长的数据科学社区和机器学习应用。通过集成Spark 和流行的数据科学语言（如 Python 和 R），我们的平台支持批量，实时和高级分析。我们提供了在大量数据上可靠地运行大规模迭代算法（包括机器学习算法）的能力，以支持各种关系和非关系模式，并在多种开发和数据科学语言中表达分析工作负载。这些功能使企业能够识别历史数据的趋势，识别当前或流媒体数据中的事件，并预测未来的事件，并能随着经验而不断改进。

• 总拥有成本低。我们的扩展架构在低成本的行业标准硬件或云基础架构上提供高性能。这种架构允许组织以比传统数据管理平台低得多的成本获得洞察力并从数据中实现价值。我们专有的云自动化，系统管理和数据管理功能可以减少运行集群和工作负载所需的人员，同时满足合规性标准。我们的平台允许客户选择最具成本效益和适用于每种用例的基础架构环境。此外，我们平台的原 生安全功能不需要额外的第三方许可证，进一步降低客户的成本。

• 数据安全和治理。我们的平台使用专有身份验证，网络隔离，基于用户和角色的权限，访问日志记录，审核，沿袭和加密，包括复杂的密钥管理，以在整个平台上提供全面的企业级数据安全性。 此外，我们的平台通过全面的数据治理，包括数据发现，数据血缘追溯，元数据标记和策略执行，实现了监管和行业特定的合规性。

  
  

Cloudera
Cloudera 成立于 2008 年，四位创始人分别来自 Google (Christophe Bisciglia)、 Yahoo! (Amr Awadallah)、 Oracle (Mike Olson)，和Facebook (Jeff Hammerbacher)。成立后不久，DougCutting， Hadoop 的发明人，于 2009 年加入公司任职首席架构师至今。
在Cloudera，我们相信，数据可以让今天的不可能，在明天成为可能。我们赋予人们将复杂数据转化为清晰可行的洞察的能力。 Cloudera 提供为云计算优化的机器学习和分析平台。全球各大企业都信任 Cloudera 能够帮助他们解决最具挑战性的业务问题。欲了解更多信息，请登录访cn.cloudera.com。

北京瑞天欣实数据科技有限公司
北京瑞天欣实数据科技有限公司，简称“瑞天数据”，专注于零售银行智能风控 & 营销决策体系、金融产品数据分析建模和数据服务等尖端领域，公司核心团队人员曾经服务于世界顶尖的征信公司、金融机构、软件公司，是一支具有国际领先视野的信用数据分析、风险评估、金融业务咨询、产品开发实施的顶级专家团队，我们的愿景是带领、帮助中国的银行业对接国际领先的零售银行智能风控 & 营销决策体系。
瑞天数据创始人杨子君博士 Jessica Yang，归国前是全球征信巨头 Experian 公司首席科学家（Chief Scientist），她负责公司重大数据产品，金融智能分析产品，数据挖掘产品，和数据分析建模产品的定位、设计、开发、投产，应用和业务咨询，其中包括
Experian 个人和中小微企业信用评分 Vantage， ExtendedView， IncomeInsight， Intelliscore 等，以及核心征信数据系统（File One）的最新升级和新功能改造中的设计，开发，验证和测试工作，以及基于该平台的通用数据评分和业务（风险，市场营销，催收，欺诈，客户管理等等）服务。

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