银行数智化解决方案

实现数据驱动决策,优化流程效率,提升风控安全,激活营销能力,
助力银行实现数智化升级。

银行数智化解决方案为银行提供了全面的解决方案,帮助银行应对数据治理难题,优化内容运营流程,增强风险控制,并提升营销获客效果。通过数据治理,银行能够更好地管理和利用海量数据,推动数据驱动决策,提供个性化的产品和服务,提高客户满意度。优化内容运营流程,使银行能够高效地管理和更新内容,提供一致的信息体验,增强品牌形象。强化风险控制,通过智能化的风险监测和预警,帮助银行及时识别和应对风险,保护客户资产安全。而通过营销获客方面,数智化解决方案提供了数据驱动的营销策略和精准的客户洞察,帮助银行准确定位目标客户,并实施个性化的营销活动,提升市场竞争力。

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业务痛点

  • 数据治理难

    数据分散、缺乏全局数据观,数据收集渠道单一、模式落后,数据标准不统一、缺乏分析工具,难以满足数据治理需求。

  • 内部运营难

    流程自动化不足、数据整合度不高、大量业务分散运营等问题,导致运营分析能力不足。

  • 风险控制难

    传统风控具有成本高、时效性低的局限,同时随着客户下沉的战略调整,银行中小客户群体增加,风险控制难度加大。

  • 营销获客难

    传统营销模式精准度低、主动性差、服务半径小、营销成本很高,难以发挥数据价值。

方案优势

  • 金融领域多模态大模型
    依托雅意(YaYi)大模型的能力,构建金融专业细分领域模型,为银行业务提供支撑。
  • 泛媒体数据库
    20个渠道,2000万+信源,日增6亿条数据。
  • 金融数据库
    五大子库,58个品牌金融数据。包括金融资讯,企业数据,产业数据,创投数据,公众公司数据库。
  • 多模态多场景算法模型支撑
    100+场景应用模型,50+基础模型赋能银行业务,助力银行业务智能化。
  • 风控匹配银行信贷业务
    深入结合银行业务环节,信贷调研、审批、贷后跟踪,覆盖信贷全流程风控。
  • 合同智能管控
    对合同中的重要信息、关键条款进行确认,对更新迭代的关键合同内容进行对比,防范合同风险,对合同执行进行智能管控。
  • 产业链分析生成企业客户名单
    针对各项榜单侧重的评判指标构建榜单模型,实现甄选多维度上有价值的企业并进行排名,为企业研究、企业实力评估提供推荐名单。
  • 财报智能解析
    从财务文档中自动提取关键数据和财务指标,理解企业财务状况,发现企业潜在财务风险。
  • 金融领域标签
    六大标签库,五层级标签体系,积累50万+标签。

应用场景

  • 01

    产业链获客及招商

    了解并分析不同产业链企业需求,制定相应的金融解决方案,提供贷款、融资、保理等金融服务,促进产业链的发展。

  • 02

    智能获客

    通过产业链分析,与银行业务结合,满足银行产业场景获客需求。通过公开资讯信息、政策解析,识别热门赛道及受惠企业。

  • 03

    ESG企业信息管理及风险评估

    结合国内外ESG标准,构建管理标准体系。建设ESG信息披露与评价系统,实现企业绿色业务管理需求。

系统架构

典型案例

  • 招商银行 产业链分析…
  • 北京银行 征信指标加…
  • 北京银行 风险建模平…
  • 北京银行 数字化风控…

招商银行 产业链分析平台

北京银行 征信指标加工平台

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