明略数据银行客户解决方案
明略数据金融事业部依托于明略大数据科学家团队和自主研发的大数据产品，结合金融行业专家经验，创新性地为银行、保险、证券、基金等金融机构提供金融大数据平台，以及风险预测、客户价值挖掘、内控管理、反欺诈等解决方案。致力于通过大数据挖掘和人工智能技术，帮助金融行业客户在具备基础大数据能力的同时，应用一切可用的数据构建更实时、更智能的营销和风控应用，激发创新思路，落地业务价值。
我们深刻地理解异常激烈的竞争为金融机构带来的困扰: 1、 应该建设怎样的大数据平台来具备应用大数据的能力？
2、 面对信贷业务不良率增高的压力，能否通过新的技术手段做到提前洞察？ 3、 想要深度挖掘存量客户潜在价值，却又无从下手？ 4、 面对员工的违规操作，能否在第一时间发现？ 明略之道
1、金融大数据平台解决方案
基于明略数据自主研发的MininglampDataPaltform产品帮助金融行业客户构建统一的大数据平台，通过数据治理和整合打通数据壁垒，连接数据孤岛，实现海量数据的整合、存储、查询、统计、分析等功能。明略金融大数据平台解决方案除了包括MDP以外，更会帮助客户在平台之上建设的历史数据查询分析、基础客户画像等应用，旨在帮助客户建立基础大数据平台的同时，具备基础大数据应用和服务能力，进而对业务提供实质性的帮助和提升。
明略MDP产品特性：
明略MDP性能指标：
2、统一信贷风险管理解决方案
利用自有大数据技术和工具，帮助银行建立基于大数据理念和技术的信贷风险管理系统，通过洞察海量内外部数据之间的关系，实现信贷风险前移、潜在风险行业预测、潜在风险客户预测、实时风控预警等应用，提前半步预见风险。
信贷风险前移：在信贷业务发起前引入外部数据及多个黑名单数据库，帮助银行客户准确判断风险，有效规避风险客户。
潜在风险预测：对贷款客户的行业和地区进行细分，并通过热力图的形式帮助银行管理机构和业务人员更详细的了解贷款客户的特征，了解不同贷款类别的地区分布，并提供量化
分析工具，在此基础上，通过数据挖掘等方式，帮助客户寻找关联行业，准确预测未来可能出现风险的行业、风险集中度较高的地区以及风险客户群体。
贷款实时预警：协助银行在大数据平台上搭建实时预警系统，并建立实时反欺诈模型，抓取征信信息、网络信息、公安、诉讼等多方数据源进行关联分析，发现客户风险信息，大幅提高银行贷后管理效率。
案例二：某大型银行贷款行业风险分析
案例三：某大型银行关联风险行业预测
案例四：某大型银行潜在风险客户预测
3、潜在客户挖掘解决方案
利用明略最为擅长的数据挖掘、机器学习等技术，探寻数据之间潜在关系，挖掘目标人群的行为偏好、消费习惯等特征，帮助金融机构预测不同业务的潜在目标客户，判断客户价值，并提供行之有效的人群触达方案。
帮助银行等金融机构挖掘存量休眠客户中的价值：
明略数据的团队能够打通内外部数据，通过数据挖掘、机器学习、模型训练等技术，洞察隐藏在数据背后的关联关系 - 准确区分潜在高价值客户和低价值客户，预测客户未来的营销潜力，分析客户的流失原因，激活双零客户，挖掘潜在贷款客户，帮助金融机构通过对存量客户的深度挖掘，将数据转化为业务价值。
案例一：某大型券商APP端潜在客户预测
4、内控监测系统解决方案
基于实体-事件-时间-空间的四维分析，通过创建监控预警模型，整合内外部数据，采用交易分析、关系挖掘、数据挖掘等方法，寻找内控风险漏洞，对行内违规行为进行有效监控，
及时发现异常操作，帮助金融机构加强内控管理，避免风险案件的爆发。
案例五：某大型银行行内员工风险监测系统
5、保险客户投保/续保行为预测分
通过建设基础大数据平台，整合保险客户内部数据，引入并打通外部数据，在海量关联数据的基础上针对存量客户历史上首次购买、流失、续保、承保等行为进行深度数据挖掘，构建可自学习的业务模型，准确识别和预测客户可能的续保/承保行为，帮助保险公司深入理解客户，优化营销服务和客户体验，大幅度提升业务表现。
客户特征提取示例：
案例六：某群体客户画像实例
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