近年來，大數據相關技術發(fā)展迅速，且越來越成熟，人們對數據價值的認識越來越深，金融渠道不斷拓寬，在金融服務中的價值日益顯現，帶來了更高的性價比和更易擴展的超大規(guī)模數據處理能力。
伴隨著新技術的出現，新的業(yè)務模式也不斷出現。例如互聯網消費金融。新一代年輕人已漸漸成為消費信貸主力軍，我國消費信貸市場正以27%的增長率逐年遞增，消費金融的未來市場十分巨大。在互聯網消費領域，需要建立敏捷、可靠、安全的營銷和風控智能決策體系才能不斷滿足各種業(yè)務場景需求。
同時，傳統(tǒng)銀行與實體經濟的業(yè)務橫向聯系與深度融合進展迅速，業(yè)務數據的內容不斷豐富，這種現象導致傳統(tǒng)的人工風險控制、反欺詐、營銷手段已經不能滿足當下業(yè)務快速發(fā)展的需求。大數據已經成為銀行的核心驅動力。
據此，長亮科技推出基于依托大數據、人工智能技術，深入數據價值鏈核心，從數據中獲得洞察力，從數據中挖掘價值，統(tǒng)一的大數據智能決策平臺（以下簡稱平臺），助力企業(yè)智能決策體系建設。
該平臺采用企業(yè)級決策引擎，設計上滿足各種智能風控、反欺詐、營銷的決策需要，且具有橫向擴展能力。
平臺核心功能
(1) 企業(yè)級決策管理覆蓋各業(yè)務領域
決策管理覆蓋全生命周期的各決策應用點，例如可支持貸前、貸中、貸后等各信貸環(huán)節(jié)決策需求。對各個業(yè)務產品條線進行覆蓋，包括經營貸、消費貸、個貸等。可根據機構、產品等條線對決策靈活組織，易于管理和維護?？蓪崿F決策資產復用，業(yè)務決策可在不同業(yè)務版塊復用。
(2) 業(yè)務決策的可視化配置
決策平臺基于B/S架構，中文界面決策配置界面能夠提供給業(yè)務人員決策領域相關的簡單易用的策略編輯界面，決策變更的能力完全移交給業(yè)務用戶。
(3) 模型策略快速落地部署
隨時隨需增加和調整風險管理模型和策略，隨市場變化快速落地部署。業(yè)務上線周期短，業(yè)務變更敏捷。規(guī)則及模型需支持熱部署，決策可即時生效。
(4) 決策規(guī)則可視化監(jiān)測平臺
通過決策規(guī)則可視化平臺對已投產的模型規(guī)則進行全流程監(jiān)測，比如對某個規(guī)則的參數值進行實時監(jiān)測，根據監(jiān)測結果，結合業(yè)務需求，適時進行調整優(yōu)化。規(guī)則累計運行一段時間，能夠產出規(guī)則分布情況報表、通過率報表、拒絕率報表等等，用于模型監(jiān)測人員進行規(guī)則跟蹤和配置。
(5) 高性能可擴展
決策規(guī)則執(zhí)行高效，能夠滿足規(guī)則量大、并發(fā)量高的執(zhí)行性能需求，規(guī)則執(zhí)行時效在毫秒級。支持多種部署方式，支持集群部署。業(yè)務應用領域可擴展，不可僅能滿足業(yè)務場景，同時技術架構具有可擴展性。
(6) 核心知識資產的可視化管理
用業(yè)務語言實現業(yè)務策略、評分模型、業(yè)務需求等最核心的知識資產。各種不同的策略組件需要面向不同決策點。完善的360度的策略管理體系。風險模型及策略的可視化管理，利于審計、便于知識轉移，提高業(yè)務規(guī)范和管理能力。
平臺架構
平臺融合線上、線下的海量非金融與金融數據進行信用風險建模；結合征信、工商、稅務、法院、運營商、輿情等第三方數據，搭建更加科學，更加合理的風控模型，通過風險模型識別欺詐風險和信用風險。
使用各種策略模型（黑白名單策略，身份核驗策略，第三方評分策略，審批策略，評分策略，額度策略，風險定價策略，貸中風險預警策略，貸后催收策略等）為貸前審批（A卡），貸中監(jiān)控（B卡），貸后催收（C卡）提供服務。
典型案例
平臺已在多家銀行中應用，主要用于營銷、風控、反欺詐、消費信貸等。案例客戶包括：平安銀行、東莞銀行、重慶銀行、富滇銀行、廈門國際銀行等。
欲知詳情，可訪問http://www.cxlsp.com/show-241.html
