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正在金融行业创造价值的大数据应用

时间:2016-05-30 17:28 作者:admin 点击:

  一 投资决策

  大数据应用的一个领域就是投资决策。财富管理和贸易在金融创新方面都有着非常重要的地位。投资者信心指数和市场信心指数对于衡量投资者在安全性方面的态度至关重要。在主要市场情绪程序的帮助下,可以看到金融市场的其他参与者持有短期和长期的位置之间的关系。有了这些数据,投资者就能够对市场情绪有一个更好的把握。

  在大数据聚集交易的帮助下,人们可以更好的了解市场。也会看到一个更详尽的数据分析。因此,提供这些数据的经纪人可以在其交易中获得一个较大的成功率,并因此获得更高的交易量,而这些最终都将转化为利润。

  二 精准营销

  利用大数据,根据客户的实时状态来进行营销,比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销;又如银行可以根据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售;还可以根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求,进而有针对性的营销推广。

  三 风险管控

  银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化企业的信用额度,更有效的开展中小企业贷款。预防方面,银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式等,结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。

  四 客户关系管理

  通过分析客户的账户状态、账户价值、交易习惯、投资偏好以及投资收益,来进行客户聚类和细分,从而发现客户交易模式类型,找出最有价值和盈利潜力的客户群, 以及他们最需要的服务, 更好地配置资源和政策, 改进服务,抓住最有价值的客户。另一方面,券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模从而预测客户流 失的概率。利用大数据技术是希望通过客户行为的量化分析,来测算客户将来可能流失的概率。

  作为一家专业的软件开发公司,开运联合将大数据当作一种商业资本,在挖掘利用后产生价值。公司研发的Moa非结构化数据库是国内唯一一款非结构化数据库软件,旨在为信息系统提供可扩展的高性能数据存储解决方案,相比于纯关系型数据库,可以存储几乎任何比较复杂的数据类型,并且在存储时不需要截取任何内容,即不丢失内容,Moa更适合大数据处理和数据挖掘,应用广泛。