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上海博辕信息技术服务有限公司成功案例业界

软件IC网 / 2016-01-06 09:11:03
  1公司简介  上海博辕信息技术服务有限公司成立于2009年底,是一家国内领先的信息技术综合服务提供商。总部位于上海,自成立以来得以
   1 公司简介
  上海博辕信息技术服务有限公司成立于2009年底,是一家国内领先的信息技术综合服务提供商。总部位于上海,自成立以来得以快速发展,规模不断壮大,逐步形成业务体系化、规模化的产业结构,在全国范围为用户提供优质、高效、专业的IT服务。
公司与香港科技大学合作,在深圳成立了金融大数据研究中心,致力于为银行在决策支撑、精准营销、风险管理和业务创新等方面提供专业化的数据支撑和产品支持。

  1.1 竞争优势

  1.2 主要客户

  2 产品与服务

  2.1 当前传统银行业面临的挑战

  2.2 博辕产品介绍

  上海博辕互联网金融大数据产品主要分为数据服务和软件产品两个部分,其中软件产品分为智慧舆情与智慧贷两大板块,用户可以根据自身业务需要选择所需要的产品或服务。

  2.2.1 数据服务

  · 宏观数据
  · 行业数据
  · 企业数据
  · 个人失信
  · 舆情数据

  2.2.1.1 银行为何需要第三方服务

  1、涉及敏感引起纠纷
  采集的数据用于商业用途或若涉及敏感数据时可能会引起纠纷
  2、需投入专业团队
  大数据采集和处理面对的是海量的非结构化数据,需要先进的处理技术进行支撑,因此需要专业的团队才能满足要求。
  3、缺乏工具和渠道
  对于互联网数据,需要有专门的工具进行采集;对于一些专业数据,需要通过采购或者特殊技术手段处理。由于银行缺乏相应软硬件支撑,很难满足数据采集的要求。
  4、运维成本高
  大数据采集及分析需要高端人才和设备支撑,对于非专业公司成本难以负担。

  2.2.1.2 博辕数据服务特点

  1、权威数据来源
  · 官方机构:央行、银监会、国家统计局、各级法院网站等官方机构
  · 权威网站:门户网站、和讯网、第一财经、央视财经、财新网等
  · 外部采购:定期向专业机构采购数据
  2、贴身数据管家
  · 基于丰富的银行数据服务经验,准确把握银行需求
  · 提供外部与行内数据融合服务,打通数据孤岛
  · 根据银行需求,定向采集数据
  3、专业数据处理
  · 采用先进的数据处理技术,如决策树、深度学习、SVM等大数据分析算法。
  · 专业数据分析团队,紧跟数据分析技术前沿,对各类数据进行高效分析
  4、便捷数据服务
  · 可提供WEB端、手机APP端、数据接口、数据文件、报表、报告等多种的数据服务方式,方便用户使用。

  2.2.1.3 宏观数据

  宏观数据主要来自国家统计局、中国人民银行、商务部等权威机构的国民经济统计数据,覆盖国民经济、固定资产投资、金融信息、居民收入、财经、价格指数、进出口、就业薪酬等多个领域,共千余个经济指标。数据来源广泛覆盖于:
  · 中国人民银行、银监会、央视财经等权威机构发布的监管动向、政策制度、行业动态等。
  · 国家统计局、中国海关、商务部等权威机构的国民经济统计数据,涵盖国民经济、固定资产投资、金融信息、居民收入、财政、价格指数、进出口、就业薪酬等宏观经济指标。

  2.2.1.4 行业数据

  上海博辕行业数据已汇集40多个一级行业、96个二级行业、1100多个细分行业的舆情指数、景气指数、行业毛利率、行业动态等数据,以及产业链上下游行业相关数据。

  2.2.1.5 企业数据

  上海博辕企业数据汇集了来自于工商、税务、环保、法院以及新闻网站等综合企业数据,涵盖了企业基本信息、企业舆情、税务信息、负面信息四个方面,能够帮助银行更加全面的掌握企业背景及经营情况,为银行降低风险,寻找潜在目标客户提供了坚实的基础。

  2.2.1.6 个人失信

  通过定期采集各级法院网站、P2P黑名单、国际权威网站等互联网数据,建立与百万条个人失信名单库以及反恐怖洗钱名单等,可以通过能够帮助银行有效规避风险。

  2.2.1.7 舆情数据

  上海博辕舆情数据源包括:新浪、搜狐、环球、央视等主流新闻网站,百度贴吧、天涯、猫扑等大型论坛,地方性门户网站以及博客、微博等自媒体平台。同时,可以根据用户需要定向采集用户指定的网站。
  目前,上海博辕舆情数据采集规模已超过2000千家网站,足以满足用户需求。
  舆情数据具有数据量巨大、有效数据少、重复或相似数据多等特点,如何能够从茫茫互联网数据中及时捕捉到有价值的信息一直是业界的难题。上海博辕专业团队,采用大数据前沿技术,与香港科技大学教授合作研发的大数据智能分析引擎有效的解决了这一难题,能够为用户提供准确的数据服务。

  2.2.2 智慧舆情

  · 银行的风险管理助手
  银行本质上是经营风险的机构,经营风险的最大难点是如何解决信息不对称。在社会环境日益复杂的背景下,银行传统的获取信息的方式已不能满足“新常态”下的要求,只有借助互联网大数据、智能分析等前沿技术手段,大大提升信息获取和数据处理能力,才能满足银行经营管理的需求。

  2.2.2.1 银行声誉管理

  良好的声誉对于商业银行增强竞争优势、提升盈利能力、实现长期战略目标具有重要作用,使商业银行在市场中拥有更多盈利机会、具备更强的风险承担能力,声誉甚至直接关系到商业银行的生死存亡。
  在自媒体时代,任何一个小的留言、微博都有可能借由网民、意见领袖、媒体呈现高速病毒式传播,从而演变成重大舆情事件。只有及时捕捉和发现舆情弱信号,将事后被动应对变为事前主动预警,才能有效减少负面影响,维护银行声誉。
  2.2.2.1.1 全网监测
  通过对主流门户网站、当地网站和论坛、微博、博客等多种类型互联网数据的7*24小不间断的实时监测,帮助银行及时了解全网舆情动态,并以图表的进行展示,真正实现银行声誉的“可视化”。
  2.2.2.1.2 口碑分析
  随着银行业的竞争日益激烈,如何能及时了解客户需求, 为客户提供更好的金融服务;了解客户的吐槽点,提升客户对银行的满意度,成为了银行关注的重点。互联网金融大数据分析平台将捕捉到的新闻、微博、留言等舆情信息进行情感判断和话题分析,从产品、服务两个维度,全面剖析银行的客户关注度、评价口碑,为后续改善提供支撑。
  2.2.2.1.3 自动预警
  将口碑分析的结果与转载媒体重要性、影响力、关注数量、转发热度等多个指标进行综合分析,将具有重大潜在负面影响的信息及时通知给用户,为应对处置赢得时间。
  2.2.2.1.4 传播分析
  通过话题追踪、传播路径分析及相关性分析,帮助用户及时了解事态发展情况,制定应对措施。通过传播路径分析还能追根溯源,有利于排除杂音,找到根源。通过丰富的分析工具,帮助用户拨云见日,看清事件本质。
 
  2.2.2.1.5 分析报告
  依托互联网金融大数据分析平台及专业的团队,可为用户定制各类分析报告,包括事件分析报告、周/月/季/年舆情分析报告等。为舆情管理积累经验。

  2.2.2.2 企业重大事件预警

  平台已能识别15大类164种企业经营风险信号,并能通过不断的机器学习,持续提升识别能力及准确度,可以帮助银行有效识别潜在风险。
  当平台捕捉到金融风险弱信号后,将产生告警及时通知用户。将以往“被动应对”转变为“主动识别”。

  2.2.3 智慧贷

  2.2.3.1 传统小微贷款业务存在的问题

  2.2.3.2 智慧贷解决方案

  1、从“扫楼扫街”转变为“精准营销”
  借助大数据平台,客户经理以企业相关数据作为支撑,锁定目标客户,在营销时对客户就已经有所了解,从而实现精准营销。
  2、从“关注财务”转变为“重视经营”
  有了大数据的支撑,银行可以根据企业产品口碑、行业指数、产业上下游指数等信息全面了解企业经营状况,进一步降低贷款门槛,评估风险更加全面,摆脱对经验的依赖。系统智能自动化的采集及分析,极大的提高了运作效率,大大缩短放款时间,从而帮助银行服务于更多的小微企业。
  3、从“被动应对”转变为“主动识别”
  通过实时采集互联网中企业的弱信号,及时捕捉到潜在风险,从“被动应对”转变为“主动识别”,大大提高银行风险管理能力。通过对企业的跟踪监测,帮助银行及时了解企业经营情况,为后续滚动销售提供支持。

  2.2.3.3 潜在客户推荐

  通过采集分析互联网上用户对小微企业的评价数量、评价口碑、地理位置等信息综合分析小微企业的经营状况,以此分析小微企业未来的盈利能力,为信贷经理推荐目标客户,从而实现精准营销。

  2.2.3.4 违约率预测

  香港科技大学教授带领金融、统计学等专业人才经过多年研究与实践,归纳总结出来的适用于银行小微信贷业务的违约率预测模型,可帮助银行有效评估信用,控制风险。

  2.2.3.5 贷后监测

  通过实时采集互联网中企业的弱信号,及时捕捉到潜在风险,从“被动应对”转变为“主动识别”,大大提高银行风险管理能力。通过对企业的跟踪监测,帮助银行及时了解企业经营情况,为后续滚动销售提供支持。
  重点关注:
  · 企业所处行业变化情况
  · 企业所处行业宏观经济政策变化
  · 企业工商信息是否有变化
  · 企业和法人涉诉情况是否变化
  · 企业或法人是否出现重大负面舆情事件
  · 企业产品或服务的好评趋势
  · 企业或法人是否出现其他负面信息

  3 典型案例

  3.1 平安银行案例

  平安银行案例以数据服务为主,通过采集各类互联网数据(新闻/微博/消费类数据等),利用大数据分析技术,结合行内已有生产经营等信息,全方位实现行业及企业的舆情动态监测,消费类数据分析、他行理财产品及热度对比分析,法院黑名单查询等功能,为银行的风险控制、产品定位、高价值客户筛选等提供强有力的数据支持。
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  3.2 阳泉商行案例

  阳泉市商业银行是一家区域性城商行,在经济“新常态”、互联网+的双重压力下,面临着经营压力大,利润下滑的挑战。阳泉商行率先在阳泉地区面向当地小微企业开展融资服务,设立小微信贷直营中心,借助互联网金融大数据平台为小微信贷营销、贷前调查、贷后监测提供数据支撑及技术支持。开展业务仅三个月,就服务小微企业上百家,发放贷款逾千万元。

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