大數(shù)據(jù)時(shí)代銀行數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)之路

目錄數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價(jià)值變現(xiàn)貸款客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析應(yīng)用我們可以提供的支撐銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀成熟：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和新型大數(shù)據(jù)在技術(shù)、框架、平臺(tái)和工具基本成熟，且需要的硬件成本更加廉價(jià)資產(chǎn)：“數(shù)據(jù)是資產(chǎn)”的概念已普及，但是“如何管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)”仍然缺乏成熟的理論、方法、工具和成功實(shí)踐探索：大數(shù)據(jù)應(yīng)用處于摸索階段，更多的是在引入大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化底層IT技術(shù)架構(gòu)，在業(yè)務(wù)應(yīng)用上缺乏實(shí)際有價(jià)值的應(yīng)用，更缺乏“殺手級(jí)”應(yīng)用土壤：銀行業(yè)是數(shù)據(jù)產(chǎn)生最為龐大的行業(yè)之一，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，應(yīng)用場(chǎng)景豐富，可以為大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地提供肥沃的土壤銀行需要在大數(shù)據(jù)資源獲取，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，應(yīng)用落地和場(chǎng)景入口上亟需解決和完善起來！互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代貸款風(fēng)險(xiǎn)更嚴(yán)峻隨著普惠金融的到來，在缺乏有效金融大數(shù)據(jù)的情況下，要做好小微和零售貸款的難度非常的大，近年來小微和零售貸款遇到了增速下滑，不良率迅速上升的尷尬，貸款逾期潛在風(fēng)險(xiǎn)巨大，貸款損失急劇增加。當(dāng)前，銀行更多關(guān)注的是在授信評(píng)級(jí)，還有沒有更好的辦法管理貸后風(fēng)險(xiǎn)，尤其是零售業(yè)務(wù)的貸后風(fēng)險(xiǎn)，基于大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析的貸款客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析將顛覆銀行傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理手段，可以具備“先知”能力一樣的采取決策和行動(dòng)！某銀行2010~2014小微貸款增速及不良率走勢(shì)（來源：平安證券研究所）迫于競(jìng)爭(zhēng)壓力貸前審批放寬貸后管理滯后貸款損失增加3.場(chǎng)景為王1.數(shù)據(jù)為根0減少風(fēng)險(xiǎn)損失增加營(yíng)銷收益

三類數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)提高管理效能解決之道：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價(jià)值變現(xiàn)2.人才為核數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理（數(shù)據(jù)治理+數(shù)據(jù)管理+數(shù)據(jù)應(yīng)用）+數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)直接服務(wù)單體通過區(qū)域服務(wù)單體服務(wù)區(qū)域100100何為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理？數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理完整安全一致準(zhǔn)確及時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)定義：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是為了保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)的完整、安全、一致、標(biāo)準(zhǔn)、準(zhǔn)確、及時(shí)等因素（PS:“數(shù)量、質(zhì)量和安全”），使數(shù)據(jù)能夠合理配置和有效利用，從而采取的各種管理活動(dòng)。目標(biāo)：是讓數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值和變現(xiàn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)治理（1/3）數(shù)據(jù)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值數(shù)據(jù)治理活動(dòng)組織和角色數(shù)據(jù)政策、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)程問題管理數(shù)據(jù)管理項(xiàng)目和服務(wù)定義：數(shù)據(jù)治理是對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理活動(dòng)行使權(quán)力和控制的活動(dòng)集合(規(guī)劃、監(jiān)控和執(zhí)行)，是指導(dǎo)數(shù)據(jù)管理活動(dòng)如何執(zhí)行。目標(biāo)：是制定正確的原則、政策、流程、操作規(guī)程,確保以正確的方式對(duì)數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行管理。數(shù)據(jù)管理（2/3）數(shù)據(jù)架構(gòu)管理數(shù)據(jù)安全管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)生命周期管理管而不亂，讓數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)數(shù)據(jù)管理核心內(nèi)容定義：數(shù)據(jù)管理是規(guī)劃、控制和提供數(shù)據(jù)和信息資產(chǎn)，讓數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)，發(fā)揮數(shù)據(jù)和信息資產(chǎn)的價(jià)值。數(shù)據(jù)應(yīng)用（3/3）單體人才為核數(shù)據(jù)為根場(chǎng)景為王區(qū)域業(yè)務(wù)洞察業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)來源分析算法模型實(shí)現(xiàn)試點(diǎn)單位驗(yàn)證投產(chǎn)價(jià)值回報(bào)單體

區(qū)域應(yīng)用演進(jìn)區(qū)域應(yīng)用驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源優(yōu)化算法模型優(yōu)化投產(chǎn)價(jià)值回報(bào)區(qū)域

概述：在合理有效的數(shù)據(jù)管理和管理的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保值增值，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值回報(bào)。直接服務(wù)單體通過區(qū)域服務(wù)單體直接服務(wù)區(qū)域

應(yīng)用主體數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的演進(jìn)過程應(yīng)用的價(jià)值能力演進(jìn)過去發(fā)生了什么？具體情況如何？現(xiàn)在是什么情況？發(fā)生的原因是什么？決策優(yōu)化未來會(huì)發(fā)生什么？我們應(yīng)該怎么做？最好的情況是什么？統(tǒng)計(jì)報(bào)表即席查詢多維分析定制查詢統(tǒng)計(jì)分析模型查詢模型監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模大數(shù)據(jù)決策信息BI時(shí)代知識(shí)BI時(shí)代數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)觀點(diǎn)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價(jià)值變現(xiàn)是一個(gè)過程，需要將產(chǎn)品、工具、方法和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)與企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和實(shí)際需求緊密結(jié)合；需要企業(yè)的實(shí)際歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練驗(yàn)證和測(cè)試，且數(shù)據(jù)源的范圍和要素在不斷演進(jìn)，算法模型和特征項(xiàng)也需要不斷優(yōu)化演進(jìn)；這個(gè)工作需要機(jī)器和人協(xié)同作戰(zhàn)，缺一不可！目標(biāo)：實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、價(jià)值”的實(shí)踐提升閉環(huán)。單擊此處添加文字?jǐn)?shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)管理應(yīng)用提出歷史數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)建模數(shù)據(jù)積累算法積累應(yīng)用積累正式投產(chǎn)決策支持價(jià)值回報(bào)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景深入分析試運(yùn)行真實(shí)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)目錄數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價(jià)值變現(xiàn)貸款客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析應(yīng)用我們可以提供的支撐業(yè)務(wù)分析目標(biāo)縮小預(yù)測(cè)范圍方法，提高精確率

主要通過資金鏈健康度（資金來源、資金去向、資金交易金額）、客戶脈脈圈的優(yōu)良情況（黑名單戶多少，交易頻繁度）、

客戶額度合理性、客戶畫像中客戶存款余額、客戶財(cái)務(wù)指標(biāo)合理性等重點(diǎn)標(biāo)簽分析識(shí)別逾期名單。發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn),識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)客戶

授信額度合理性、資金交易動(dòng)向風(fēng)險(xiǎn)性、資金活動(dòng)頻繁性、客戶行業(yè)變動(dòng)性、客戶信用變化優(yōu)良性、客戶脈脈圈的優(yōu)良性。算法預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)分析決策支持總體業(yè)務(wù)縱深拓展客戶脈脈圈分析客戶經(jīng)理管戶圈分析黑名單戶關(guān)聯(lián)分析資金活動(dòng)相關(guān)客戶情況分析客戶保證人情況分析客戶圈行業(yè)情況分析客戶資金用途分析客戶圈信用評(píng)級(jí)分析管戶總體風(fēng)險(xiǎn)分析管戶資金活動(dòng)情況管戶客戶脈脈圈分析管戶總體風(fēng)險(xiǎn)暴露及緩釋分析其它客戶與黑名單戶資金情況黑名單脈脈圈情況分析黑名單戶資金來源與去向分析可疑客戶圈建立客戶資金鏈分析資金活動(dòng)情況分析資金全在風(fēng)險(xiǎn)分析資金來源及去向分析資金活動(dòng)頻繁度資金投向分析總體業(yè)務(wù)縱深拓展客戶畫像客戶資金鏈情況客戶貸款情況客戶存款情況客戶授信情況客戶還款情況以客戶為中心、以資金活動(dòng)及客戶關(guān)系為向?qū)В瑢?duì)預(yù)測(cè)客戶進(jìn)行全方位整體分析。得出客戶在我行的總體畫像。深層次挖掘客戶價(jià)值、實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)全面監(jiān)控，分析潛在客戶風(fēng)險(xiǎn)，找出相應(yīng)的解決策略。風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量分析全行總體風(fēng)險(xiǎn)及緩釋情況各分支機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)及緩釋情況預(yù)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)損失估算風(fēng)險(xiǎn)暴露情況重點(diǎn)客戶追朔分析貸款逾期預(yù)測(cè)解決思路行業(yè)經(jīng)驗(yàn)人工處理事后處理傳統(tǒng)方法大數(shù)據(jù)技術(shù)人工智能提前預(yù)測(cè)我們方法基于客戶的貸款信息和交易流水等行內(nèi)數(shù)據(jù)；結(jié)合征信、工商、法院等外部數(shù)據(jù)；整合社交媒體、電商購(gòu)物、衣食住行等行為數(shù)據(jù)；運(yùn)用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)，挖掘潛在高風(fēng)險(xiǎn)客戶，預(yù)測(cè)未來可能會(huì)出現(xiàn)逾期的客戶。由事后變成事先提前預(yù)知！有人工變成機(jī)器智能！提前預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)方式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備/特征分析樣本整定機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型檢驗(yàn)結(jié)果反饋優(yōu)化特征指標(biāo)：貸款信息相關(guān)特征：卡上余額、應(yīng)還款金額、放款利率、當(dāng)月放款利率與上月放款率差值、執(zhí)行利率、已罰利息總額、額度下最差十級(jí)分類代碼、十級(jí)分類代碼、小微采錄行業(yè)種類代碼、小微貸款申請(qǐng)人分類代碼、擔(dān)保方式細(xì)分代碼、零售貸款品種代碼、……交易流水相關(guān)特征：收入總金額、收入總筆數(shù)、收入總平均額、支出總金額、支出總筆數(shù)、支出總平均額、我行對(duì)手收入金額、我行對(duì)手收入筆數(shù)、我行對(duì)手收入平均額、我行對(duì)手支出金額、我行對(duì)手支出筆數(shù)、我行對(duì)手收入筆數(shù)-他行對(duì)手收入筆數(shù)、我行對(duì)手支出金額-他行對(duì)手支出金額、我行對(duì)手支出筆數(shù)-他行對(duì)手支出筆數(shù)、還款卡號(hào)余額/本月應(yīng)還款金額、收入總金額/支出總金額、收入總筆數(shù)/支出總筆數(shù)、我行對(duì)手收入金額/我行對(duì)手支出金額、我行對(duì)手收入筆數(shù)/我行對(duì)手支出筆數(shù)、他行對(duì)手收入金額/他行對(duì)手支出金額、他行對(duì)手收入筆數(shù)/他行對(duì)手支出筆數(shù)、、我行對(duì)手收入金額/他行對(duì)手收入金額、我行對(duì)手收入筆數(shù)/他行對(duì)手收入筆數(shù)、我行對(duì)手支出金額/他行對(duì)手支出金額、我行對(duì)手支出筆數(shù)/他行對(duì)手支出筆數(shù)、……基于銀行提供數(shù)據(jù)提取近百維度特征多種分類算法組合：One-class

SVMRandom

Forest……模型測(cè)試示意5月份以前數(shù)據(jù)6月份預(yù)測(cè)結(jié)果模型預(yù)測(cè)6月份真實(shí)結(jié)果對(duì)比InputOutput測(cè)試指標(biāo)：準(zhǔn)確性：逾期用戶命中個(gè)數(shù)/逾期用戶總個(gè)數(shù)過濾比例：正常用戶命中個(gè)數(shù)/正常用戶總個(gè)數(shù)逾期客戶正常客戶預(yù)測(cè)7月份結(jié)果投產(chǎn)數(shù)據(jù)范圍銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)法院查詢數(shù)據(jù)車輛查詢數(shù)據(jù)征信數(shù)據(jù)工商查詢數(shù)據(jù)房產(chǎn)查詢數(shù)據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)客戶交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)：基于客戶的貸款信息和交易流水等行內(nèi)數(shù)據(jù)；結(jié)合征信、工商、法院等外部數(shù)據(jù)；整合社交媒體、電商購(gòu)物、衣食住行等行為數(shù)據(jù)。基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算，可以處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的多種類型的數(shù)據(jù)電商購(gòu)物數(shù)據(jù)使用效果和價(jià)值體現(xiàn)XX銀行內(nèi)部方法準(zhǔn)確率為46.7%，我們方法的準(zhǔn)確率為88.0%傳統(tǒng)方法需要在所有客戶中查找逾期客戶，我們方法只需要在11.2%的客戶中查找逾期客戶。只需花費(fèi)10%的成本和人力，達(dá)到接近90%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，價(jià)值回報(bào)為9倍！預(yù)測(cè)結(jié)果和準(zhǔn)確率只是第一步，關(guān)鍵的是要依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行決策和行動(dòng)，這里將由客戶資金鏈分析、客戶圈分析、風(fēng)險(xiǎn)客戶分析等進(jìn)一步的應(yīng)用場(chǎng)景來支撐?？蛻糍Y金鏈分析主要對(duì)于貸款逾期預(yù)測(cè)客戶進(jìn)行資金鏈全方位分析，以貸款客戶為中心，在本行或是他行之間的資金往來情況，主要分析以客戶資金鏈健康度、資金活動(dòng)頻繁度、資金流向風(fēng)險(xiǎn)度、資金額度可控度等情況反應(yīng)客戶所帶來的資金問題。資金鏈健康度資金來源客戶狀態(tài)正常性，客戶信用度優(yōu)良性，客戶歸屬黑名單、客戶在征信系統(tǒng)歸屬于可疑交易的客戶或是非法組織等、或是客戶對(duì)賬戶狀態(tài)不正常，如客戶與本類客戶發(fā)生交易，可能帶來資金鏈健康問題資金活動(dòng)頻繁度

對(duì)于客戶資金活動(dòng)頻繁度分析，主要體現(xiàn)在客戶在一個(gè)月或是一個(gè)季度資金交易發(fā)生頻率分析，一般良性客戶，在流動(dòng)資產(chǎn)方面比較活躍，對(duì)于一般經(jīng)濟(jì)狀況不太好的客戶、資金活動(dòng)頻度很慢，從而分析客戶經(jīng)濟(jì)狀況?？赡軙?huì)給銀行帶來經(jīng)濟(jì)損失?？蛻糍Y金鏈分析主場(chǎng)景資金流向風(fēng)險(xiǎn)度

對(duì)于資金流向風(fēng)險(xiǎn)度，主要分析客戶資金去向，是否為非法組織，是否參與股票、期貨、期權(quán)、大量資金出現(xiàn)跨境支付等投資業(yè)務(wù)交易。通過交易資金去向分析安全性，可能給客戶帶來直接經(jīng)濟(jì)損失，從而影響還貸能力，造成銀行經(jīng)濟(jì)損失。資金額度可控度

對(duì)于我行貸款戶，在資金交易過程，存在大量資金流出，而資金回?cái)_現(xiàn)象很少，客戶在我行的存款業(yè)務(wù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于還本金及利息的額度時(shí)，這類客戶會(huì)直接給銀行帶來經(jīng)濟(jì)損失

客戶資金鏈分析主場(chǎng)景理財(cái)代付存款貸款票據(jù)委托貼現(xiàn)委貸代收代理投資基金簽發(fā)兌付消貸商貸房貸定期活期客戶資金鏈分析主頁面資金流向資金交易頻繁度客戶持有產(chǎn)品客戶發(fā)生交易類型交易對(duì)像范圍交易金資金額資金來源交易資健康度客戶“脈脈圈”分析客戶脈脈圈主場(chǎng)景客戶脈脈圈的廣泛度廣泛度主要體現(xiàn)貸款客戶與之相關(guān)聯(lián)客戶的數(shù)量，通過客戶廣泛度能區(qū)分體現(xiàn)客戶資金活動(dòng)的范圍度，客戶關(guān)系區(qū)域度，客戶行業(yè)分布度?？蛻裘}脈圈的健康度健康度主要分析客戶關(guān)系鏈中，是否我行白名單客戶存在關(guān)系，是否與黑名單存在關(guān)系，還是一些知名公司及一些可疑客戶，或是客戶信用度底或高的客戶來分析客戶脈脈圈的健康度?？蛻裘}脈圈的信譽(yù)度主要通過客戶脈脈圈分析與之相關(guān)客戶的信譽(yù)度，來總體評(píng)價(jià)本客戶圈的信譽(yù)情況?？蛻裘}脈圈主畫面脈脈圈聯(lián)系緊密度脈脈圈客戶數(shù)脈脈圈重點(diǎn)數(shù)脈脈圈資產(chǎn)情況脈脈圈風(fēng)險(xiǎn)數(shù)脈脈圈白名單數(shù)脈脈圈信用評(píng)分值客戶經(jīng)理“管戶”分析客戶經(jīng)理“管戶”分布圖

客戶經(jīng)理進(jìn)入系統(tǒng)，能清晰的目前本客戶經(jīng)理下管戶分布情況、各管戶的信用情況、管戶資金情況、與管戶關(guān)系的客戶情況客戶經(jīng)理“管戶”資金鏈分析

客戶經(jīng)理能清晰分析出，各管理資金鏈情況，管戶下的資金健康情況，資金活動(dòng)情況，資金流入情況、資金流出情況客戶經(jīng)理良性優(yōu)客戶分析（營(yíng)銷）

客戶經(jīng)理通過資金鏈及客戶信譽(yù)情況分析出優(yōu)質(zhì)客戶，為后期營(yíng)銷準(zhǔn)備客戶經(jīng)理“管戶”主場(chǎng)景客戶經(jīng)理“管戶”主畫面管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶客戶經(jīng)理管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶管戶分布管戶脈脈圈管戶資金鏈客戶關(guān)系緊密度客戶關(guān)系健康度管戶關(guān)系資金情況管戶人數(shù)額度風(fēng)控管理額度合理

主要結(jié)合貸后以貸前總體情況，對(duì)貸款的額度進(jìn)行分析，貸款不良是否額度不合理、額度范圍評(píng)估真實(shí)性、貸款違規(guī)性等行為情況分析額度規(guī)范性

主要分析貸款從授信、評(píng)審、審批等過程中是否存在違規(guī)行為分析額度風(fēng)控管理主場(chǎng)景額度風(fēng)控管理主頁面授信額度風(fēng)控中心授信總金額緩釋總金額還款總信息變更總記錄授信總金額授信可用總金額總借據(jù)金額循環(huán)授信協(xié)議數(shù)單授信協(xié)議數(shù)還款總金額貸款總金額逾期總金額逾期總客戶數(shù)展期總借據(jù)數(shù)擔(dān)?？偨痤~押抵總金額質(zhì)抵總金額保證人總金額抵債資產(chǎn)總金額變線資產(chǎn)總金額資產(chǎn)化總金額期限變更額度變更凍結(jié)變更型態(tài)變更方式變更

點(diǎn)擊逾期客戶數(shù)，查看哪些機(jī)構(gòu)，哪些客戶經(jīng)理的管戶存在逾期，同時(shí)分析這些客戶圈及資金鏈，客戶信授總額與緩釋金額的差別額度風(fēng)控管理子頁面逾期貸款戶客戶經(jīng)理授信總金額緩釋總金額客戶圈分析資金鏈分析貸款發(fā)放次數(shù)累計(jì)發(fā)放金額貸款余額總和逾期金額總和額度不合理性分析圖風(fēng)險(xiǎn)客戶鏈分析風(fēng)險(xiǎn)客戶管理主場(chǎng)景黑名單資金鏈主要對(duì)于黑名單戶或是一些貸款核銷戶進(jìn)行資金鏈分析，查看黑單名與我行哪些戶存在資金鏈關(guān)系，從而分析出目前正常或是逾期貸款戶是否存在欺詐現(xiàn)象，還款意愿不高的客戶。黑名單也有生命周期管理。聚類分析體現(xiàn)出物與類聚、鳥與群居的思想。黑名單脈脈圈客戶經(jīng)理或是信貸部經(jīng)理查看黑名單戶。通過歷史數(shù)據(jù)深層次挖掘分析。找出我行貸款戶現(xiàn)階是否存在欺詐現(xiàn)象，對(duì)這些貸款戶要重點(diǎn)關(guān)注。黑名單客戶黑名單客戶B正?？蛻粽ＹJ款客戶逾期客戶A逾期客戶B正?？蛻粽？蛻糍J款戶與黑名單關(guān)系逾期與逾期客戶關(guān)系逾期客戶與黑名單資金額度逾期客戶與黑名單客戶數(shù)風(fēng)險(xiǎn)客戶名單管理主畫面黑名單戶是否存在擔(dān)保關(guān)系貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)主場(chǎng)景全行總體評(píng)測(cè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)主要是對(duì)本行逾期貸款戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行總體評(píng)測(cè)，估計(jì)預(yù)算損失，對(duì)重點(diǎn)客戶進(jìn)行重點(diǎn)追搠。從而分析出我行重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)分布情況。分支行各自評(píng)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)可以根據(jù)分行情況，支行情況評(píng)測(cè)，以可以按客戶經(jīng)理評(píng)測(cè)，查看風(fēng)險(xiǎn)分布情況，進(jìn)行總體跟蹤?？蛻艚?jīng)理管戶評(píng)測(cè)客戶經(jīng)理可能對(duì)其管戶進(jìn)行總體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)，分析所有管戶的風(fēng)險(xiǎn)情況，預(yù)計(jì)所帶來的損失情況。逾期本金抵押物質(zhì)押物擔(dān)保人計(jì)量規(guī)則評(píng)測(cè)方法抵債變線損失估算擔(dān)保金風(fēng)險(xiǎn)暴露風(fēng)險(xiǎn)緩釋風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)預(yù)計(jì)損失敞口總風(fēng)險(xiǎn)緩釋總金額預(yù)計(jì)總損失追搠重點(diǎn)總體評(píng)測(cè)，查看本行總體風(fēng)險(xiǎn)情況，同時(shí)可以按分行、支行、客戶經(jīng)理評(píng)測(cè)查看風(fēng)險(xiǎn)分布情況。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行總體跟蹤。貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)主畫面客戶畫像客戶畫像特征跟蹤主場(chǎng)景產(chǎn)品跟蹤

客戶在我行所使用的產(chǎn)品情況，在各產(chǎn)品上的余額情況，在各產(chǎn)品上賬務(wù)發(fā)生情況的統(tǒng)計(jì)分析。各產(chǎn)品在同不時(shí)期的占比情況資金鏈跟蹤

通過客戶在我行的資金往來情況，資金交易頻率情況，資金交易對(duì)手信用情況，資金來源情況等跟蹤客戶的資金鏈。分析資金鏈的健康度?？蛻裘}脈圈跟蹤

通過客戶資金交易關(guān)系，客戶關(guān)聯(lián)關(guān)系，擔(dān)保合同關(guān)系，委托代理關(guān)系等來劃分客戶的脈脈圈。通過歷史數(shù)據(jù)深層挖掘，來分析客戶圈價(jià)值等。欺詐現(xiàn)象跟蹤通過資金鏈及客戶圈，分析本客戶是否存在與一個(gè)或多個(gè)黑名單名發(fā)生資金往來。交易次數(shù)是否頻繁，交易金額是否大額，黑名單戶是否存在擔(dān)?；蚴腔ケｊP(guān)系。還款信息跟蹤

通過客戶歷史還款信息，分析其資金來源正當(dāng)性，還款日期準(zhǔn)確性、結(jié)算賬戶資金活動(dòng)性，逾期次數(shù)，罰息金額等情況客戶畫像特征跟蹤主場(chǎng)景客戶畫像展現(xiàn)主畫面貸款總金額其中短期貸款金額其中中長(zhǎng)期貸款金額長(zhǎng)期貸款金額授信總金額累計(jì)發(fā)放金額累計(jì)還款金額授信可用額度擔(dān)?？偨痤~其中抵押金額其中質(zhì)押金額其中保證人保證金額逾期貸款總金額本金逾期總額利息逾期總金額應(yīng)收利息總金額實(shí)收利息總金額存款總額其中定期存款其中活期存款其中保證金金額其中使用產(chǎn)品數(shù)資金鏈鍵康度客戶脈脈圈人數(shù)是否存在欺詐與黑名單累計(jì)交易次數(shù)與黑名單交易累計(jì)金額存款利息總收入金額近期存入金額總計(jì)近期支出金額總計(jì)罰息總額是否VIP客戶客戶信用評(píng)級(jí)本行客戶脈脈圈數(shù)它行客戶脈脈圈數(shù)客戶財(cái)務(wù)指標(biāo)信息目錄數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和價(jià)值變現(xiàn)貸款客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析應(yīng)用我們可以提供的支撐新型的數(shù)據(jù)服務(wù)&合作模式產(chǎn)品：大數(shù)據(jù)平臺(tái)、挖掘分析應(yīng)用平臺(tái)、數(shù)據(jù)管控平臺(tái)、算法模型、具體應(yīng)用產(chǎn)品等服務(wù)：數(shù)據(jù)治理、MAST數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)處理服務(wù)、解決方案等咨詢：算法和模型落地咨詢、數(shù)據(jù)專家咨詢、業(yè)務(wù)專家咨詢運(yùn)營(yíng)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)過程運(yùn)營(yíng)新型合作模式：大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品實(shí)施服務(wù)咨詢運(yùn)營(yíng)Level1OLevel2OOLevel3OOOLevel4OOLevel5OOLevel6金融大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室新一代數(shù)據(jù)服務(wù)將是：圍繞著銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值變現(xiàn)的持續(xù)優(yōu)化演進(jìn)的過程。首先實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)的管理和運(yùn)營(yíng)，然后逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)帶來的真正應(yīng)用價(jià)值，這個(gè)過程需要數(shù)據(jù)使用方和數(shù)據(jù)服務(wù)方緊密配合，是一個(gè)不斷持續(xù)演進(jìn)和提升的過程。超強(qiáng)的資源整合能力“肩膀”產(chǎn)品支撐落地經(jīng)驗(yàn)“MAST”外在驅(qū)動(dòng)力區(qū)域“風(fēng)口”DT時(shí)代“科學(xué)家”科研力量業(yè)務(wù)力量數(shù)據(jù)力量“根據(jù)地”數(shù)據(jù)土壤應(yīng)用搖籃“場(chǎng)景驗(yàn)證”試點(diǎn)客戶整合能力整合資源，聚集人才，依托“根據(jù)地”和外部推動(dòng)力，持續(xù)合作，循環(huán)遞進(jìn)！共建大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室背景：大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要一種新型的合作模式，整合價(jià)值鏈主要環(huán)節(jié)的資源，共同打造銀行大數(shù)據(jù)生態(tài)圈，銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展上處于摸索的階段，需要在互信互利的前提下，采用戰(zhàn)略合作的模式，以建立銀行“大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室”的方式來實(shí)踐前行。目標(biāo)：旨在海量數(shù)據(jù)的智能挖掘分析技術(shù)、算法和模型的研究和應(yīng)用落地，合作各方在數(shù)據(jù)源、算法、應(yīng)用場(chǎng)景和大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)上通力協(xié)作，并最終服務(wù)于金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用落地。主要合作方：銀行、實(shí)驗(yàn)室運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)，大數(shù)據(jù)算法和模型團(tuán)隊(duì)，應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)、專業(yè)的IT技術(shù)團(tuán)隊(duì)等。合作各方共享人才資源，共同運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室，共享大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，共享大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)回報(bào)，并將大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室打造成一個(gè)人才聚合的平臺(tái)，并以此為契機(jī)，形成不同商業(yè)模式的協(xié)同