用數據說話 · 洞察商業問題
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專注大數據分析

我們做什么?

ATM產品

基于大數據挖掘的現金管理運營系統。ATM智能加鈔、路線規劃;柜面智能加鈔、路線規劃

評分產品

基于通訊行為大數據,采用大數據技術的手機分綜合解決方案;基于行業黑白名單數據的反欺詐服務

精準營銷服務

幫助企業準確找到目標客戶、降低營銷成本、提高營銷效率。

風險管理服務

通過建立風險預測模型,幫助客戶提高信貸風險、流動性風險及操作風險

ATM產品

國內優秀的基于大數據挖掘現金運營管理模型

  業務邏輯框架

業務邏輯框架

  方案特點

方案特點
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評分產品

我們擁有基于社交網絡、數據挖掘技術的電信異網用戶屬性預測技術

個人評分數據來源
評分數據來源
央行評分數據、政府數據、電信運營商數據、其它數據等;目前主要的個人評分數據源,被廣泛查詢、應用;手機通信數據幾乎具有全民覆蓋特點,電信運營商數據能夠有效地預測信貸欺詐,已被行業認可。
電信評分
手機分
信貸申請中有很大比例是欺詐,尤其在小額貸款、消費貸款中欺詐的比例幾乎達到50%,而電信數據能很好地預測欺詐:欺詐分子經常換手機號碼;不用該手機與家人聯系;電話欠費;主要聯系人群都是高風險群體。
政府評分
政府數據評分
鼎數公司幫助杭州市民卡公司對杭州800萬市民的數據進行了清洗、整合,建設評分數據庫。鼎數公司從外部金融公司獲取了信貸壞帳數據,與杭州評分數據庫進行匹配,開發了基于政府數據的個人評分模型。
央行評分
央行數據評分
目前主要的個人評分數據源,被廣泛查詢、應用,但是央行還沒有提供評分,限于有過信貸的近3億用戶。

精準營銷服務

精準營銷 = 正確的信息 + 正確的分析;我們提供給你準確的信息和分析

成功案例一:興業銀行開展紅酒電話銷售

成功案例一:興業銀行開展紅酒電話銷售
根據我們為興業銀行設計的數據模型得出的評分,從興業銀行300萬信用卡持卡人中篩選出可能購買紅酒的2萬客戶,針對他們進行電話營銷,成功率達到17.99%,成為2010年-2011年經典的數據庫營銷案例。

成功案例二:客服電話接線系統

成功案例二:客服電話接線系統
通過建立在數據挖掘基礎上的一系列規則和模型,預測客戶今天來電的目的,然后直接轉到相關部門。這個預測的準確率達到了驚人的75%,為美國Capital One信用卡公司省下了巨額的轉接電話的成本。

風險管理服務

利用大數據幫用戶規避風險,減少客戶的損失,提高客戶利益。

  • 為多家銀行信用卡部門提供信審(A卡)、賬戶管理階段(B卡)、催收(C卡)的風險預測模型
  • 為多家銀行提供車貸、房貸、消費信貸、中小企業貸款等風險預測模型
  • 為多家銀行提供內部評分評級模型
  • 為多家P2P、小貸、消貸公司提供風險管理咨詢和風險預測模型
  • 為支付公司提供反欺詐預測模型
  • 為電信運營商開發客戶小額授信風險評級模型
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