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上海睿民科技基于對(duì)金融業務的深員信刻理解和大數據技術，結合公司專業團隊豐富的金融軟件建設經(jīng)房這驗與深厚的技術沉澱，打造一個以應用爲導向(xiàng)、數據爲靜雨核心、以Hadoop、Spark生态圈爲主要技術，服務于金融風控、營銷、運維雨木優化的金融大數據平台。
大數據平台主要包括數據采集（結構化、非結車我構化、半結構化數據）、數據整合與分析、數據計算及應用，以及多模文些式（OPEN FILE、OPEN API、OPEN 亮新MGS）數據服務。
數據采集的任務就(jiù)是把數據從各種(zhǒng)數據源中呢作采集和存儲到數據存儲上，期間有數據清洗、轉換、加載以及數笑拍據治理工作。面(miàn)向(xiàng)的數據費刀源種(zhǒng)類多：如基礎業務數據、行爲數據、日計煙志信息、外部數據等；形式多樣(yàng)，分爲結構化數據、流試數據做舊、非結構化數據，最終形成(chéng)标準數據，形成(chéng)數據資産。
hdfs分布式文件系統實現海量數據存儲，hbase提供數據實時生姐(shí)讀寫，kafka消息隊列實現數據緩存答雨。
由于這(zhè)種(zhǒng)資金融通是以大數據雲計門窗算爲基礎，以大數據自動計算爲主而區身非人工爲主參與審批，成(chéng)本低廉，不僅可以針對(du好資ì)小微企業金融服務，而且可以根據企業生産周期靈活決定貸款期限。大數據金融雨什不僅整合碎片化的需求和供給，而且拓展服務領域服務數以千萬計音討的中小企業和中小客戶，進(jìn)一步拉低了大數據些內金融的運營與交易成(chéng)本，邊際成(chéng)本低效吃我益好(hǎo)。
以客戶畫像爲基礎，形成(chéng)的客戶标簽是大數據平台的必要武器，一呢包括個人客戶畫像和企業客戶畫像：個人客戶畫像主草微要指人口統計學(xué)特征、消費能(néng)力數據、行爲偏好(h低技ǎo)、風險偏好(hǎo)、信用評分等；企業客戶畫像主要關看指企業的生産、流通、運營、财務、銷售和客戶數據、放拿相關産業鏈上下遊等數據，全方位支持精準營銷。
大數據金融記錄了風險相關指标，可以實時(shí)給出信用評分，能(n藍海éng)夠解決信用分配、風險評估月我、實施授權甚至是識别欺詐問題，利用分布式計算和慢來做出風險定價、風險評估模型，建立在大數據金融個微基礎上的風控科學(xué)決策能(néng)有效降低不良貸款率。由于大數北離據金融的信息處理和數據模型優勢，不僅可以替代風險管到長理、風險定價，甚至可以自動生成(chéng)保險精算。大數據能(néng)車志夠通過(guò)海量數據的核查和評定，增加風險的可控行和管理力度腦務，及時(shí)發(fā)現并熱都解決可能(néng)出現的風險點，對(duì)于風險發(fā)生的規律明城性有精準的把握，將(jiāng)推動金融機構對(duì)更火制深入和透徹的數據的分析功能(néng)。
某商業銀行“強化數據驅動、助力業務發(fā)展離公”，制定了大數據工作“快、準、全、智、易、先”的指導方針，明确各方面(mi信藍àn)工作目标，結合改革轉型關鍵舉措，制定了具體工船坐作任務，實現數據驅動，助力業務發(fā)展，搭建該商業銀行全風林行級大數據中台。
