方案架构图

  

业务痛点

监管政策
国家对于数据服务监管政策趋严
黑产欺诈
金融业务创新,黑产欺诈手法多变
数据缺失
央行征信覆盖少,数据信息维度缺乏

方案优势

海量数据
拥有百亿级数据量、百万级标签体系支撑的海量数据模型算法,为数据分析提供丰富的资料素材,让数据处理的结果更加可信,更有价值。
领先技术
高精度算法挖掘金融知识标签、集成最强NLP模型ERINE、BERT、XLNET,基于隔离屋和联邦学习的数据安全建模平台,从数据中挖掘有价值信息。
深入行业
依托百度多年的行业深耕,我们的技术和经验触及银行、券商、保险等多行业,能够为各行各业的提供深入到行业特点的一站式业务解决方案。
多端触达
基于百度多款月活过亿的App,覆盖搜索,出行、社交,阅读,娱乐等场景, 帮助金融机构加深对目标客户群体的理解。

配套产品

  • 度御大数据风控

    度御大数据风控产品覆盖多个金融业务场景,标准API接口简单易用,响应速度快、覆盖广、准确度高,支持快速测试及接入。

    查看详情>
  • 智能企业风险监测

    通过对企业海量风险信息进行识别分析、归纳处理,帮助客户在海量互联网信息中识别被监控企业的潜在风险,有效管理和降低风险可能带来的损失。

    查看详情>
  • 金融联合建模

    在全流程可信安全计算的护航下,提供从数据融合到模型部署的全栈式产品解决方案,助力金融企业联合建模,拒绝“数据孤岛”。

    查看详情>

应用案例

  • 某保险客机构车险定价模型优化

    车险的本质为衡量行车风险,百度将积累的海量数据处理经验,运用到该保险客户定价模型的训练中,并利用百度先进的建模方法对原有模型进行升级,帮助企业从技术上提升车险定价能力,车损、三责、交强险模型区分度均较原模型增加1倍以上。

  • 某保险公司用户画像平台搭建

    某国内财险公司,2018年确定了数字化战略,谋求以大数据的方式重新理解其上亿自有客户,百度为其搭建包括客群洞察等功能的用户画像平台,业务员可通过移动端功能,随时随地查看自己权限下的客户,有力支持营销话术的拓展。

  • 某银行线下营业网点布局优化

    通过大数据预测模型,根据金融需求供需平衡原则,对城市所需网点总量进行科学预测,在城市内部根据当前网点布局状况,以大数据导向评估各网点业绩和布局有效性,针对重点金融圈,根据金融需求、同业网点竞争力和城市发展规划等做出网点布局优化判断。

  • 某银行评审效率提升

    百度通过指标抽取、机器学习、智能检索等多种技术,对授信评审文档进行智能分析并提供快速检索功能,同时结合百度数据构建企业图谱和授信知识图谱,来提升授信文档撰写、文档评审的效率和合规性校验的准确性。通过授信评审的智能化应用,项目的综合评审效率提升30%+。

  • 某国有股份制银行贷后风险预警

    百度通过对多维度互联网数据(舆情、行政处罚、公告等)进行分析和处理,挖掘出企业的潜在风险,来辅助机构对客户进行贷后风险管理。作为行内自有数据的补充,更加全面地对客户风险进行及时预警和跟踪,有效检测对公客户风险。