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AI 產(chǎn)品微服務(wù)

自2013年起，天云大數(shù)據(jù)率先在移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)積累的大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)驗帶入金融行業(yè)，實現(xiàn)了金融行業(yè)Hadoop 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用零的突破。

自2015年起，結(jié)合行業(yè)發(fā)展趨勢和自身技術(shù)優(yōu)勢，依托深耕金融行業(yè)獲得的豐富經(jīng)驗，天云大數(shù)據(jù)開始將大數(shù)據(jù)技術(shù)同人工智能技術(shù)結(jié)合，會同業(yè)界知名的股份制銀行一起針對實際金融業(yè)務(wù)場景，持續(xù)不斷地進行模型孵化、實施落地，先后培育了多款基于大數(shù)據(jù)、人工智能的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

天云大數(shù)據(jù)致力于將先進的人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)引入到金融行業(yè)，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的算法、算力優(yōu)勢，促進金融科技創(chuàng)新，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為金融機構(gòu)的提供強有力的技術(shù)支持。

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理財私售飛單排查
理財私售飛單是指銀行工作人員客戶經(jīng)理利用職務(wù)便利，向客戶銷售或推介非本行發(fā)行或代銷的投資/理財產(chǎn)品和銷售已經(jīng)停售的理財產(chǎn)品或銷售虛假的理財產(chǎn)品等行為。這種行為會給銀行和客戶帶來巨大風(fēng)險，同時又是監(jiān)管部門嚴(yán)管的行為。例如：2018年元旦過后，黑龍江省銀監(jiān)會查處中國工商銀行黑龍江省分行及轄內(nèi)13家二級分行違規(guī)銷售對公理財產(chǎn)品飛單行為，涉案金額多達10億；其中機構(gòu)罰款3000多萬元，個人罰款90萬元，15名高管人員均被處罰。

因此，銀行為了保護自身以及客戶的利益，需要對客戶經(jīng)理銷售理財產(chǎn)品的行為進行監(jiān)管，對理財經(jīng)理的私售行為進行預(yù)警和排查，以期提前發(fā)現(xiàn)客戶經(jīng)理的違規(guī)行為，降低違規(guī)私售風(fēng)險。天云大數(shù)據(jù)的理財私售飛單排查產(chǎn)品恰好可以為銀行對客戶經(jīng)理的飛單銷售行為提供監(jiān)管工具。

理財私售飛單排查產(chǎn)品是天云大數(shù)據(jù)匯集眾多模型算法科學(xué)家，結(jié)合銀行業(yè)實際理財銷售應(yīng)用場景，利用文本分析算法，路徑分析算法，資金往來分析算法等多種模型算法，基于MaximAI 人工智能PAAS 平臺，成功孵化出的理財私售飛單排查產(chǎn)品。該產(chǎn)品利用銀行客戶經(jīng)理相關(guān)銷售行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行建模分析，輸出疑似飛單銷售的客戶經(jīng)理名單，提供給相關(guān)風(fēng)險人員進行排查，提高排查效率。

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產(chǎn)品價值在于：
- 自動批量運行，季度輸出疑似清單
- 縮小排查范圍，提高排查效率
- 及時發(fā)現(xiàn)問題，避免重大損失
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飛單排查重點在預(yù)防，預(yù)防的難度在于客戶經(jīng)理數(shù)量大，依靠傳統(tǒng)技術(shù)難以及時處理，而天云大數(shù)據(jù)飛單排查數(shù)據(jù)產(chǎn)品利用了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，分級產(chǎn)出可疑飛單列表，有效地縮小了排查對象的范圍，能夠大幅度提高排查的效率，使得預(yù)防飛單成為可實施的常規(guī)稽查流程。
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對公企業(yè)族譜風(fēng)險放大鏡
企業(yè)采取互保、聯(lián)保、循環(huán)擔(dān)保等方式進行貸款的行為較為普遍，此行為容易造成多頭授信和過度授信。在經(jīng)濟下行周期中，一旦個別企業(yè)發(fā)生經(jīng)營問題和財務(wù)危機，往往會產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng)，風(fēng)險很快傳染，導(dǎo)致圈內(nèi)企業(yè)整體陷入困境。如企業(yè)發(fā)生問題，貸款無法按時償還，最終損失要由銀行承擔(dān)，會提升銀行的壞賬率。

因此，金融行業(yè)可以利用企業(yè)之間的法人關(guān)系、供應(yīng)鏈關(guān)系、擔(dān)保關(guān)系、雇傭關(guān)系、股權(quán)關(guān)系等相關(guān)關(guān)系，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建對公企業(yè)族譜，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法技術(shù)，分析網(wǎng)絡(luò)擔(dān)保風(fēng)險，進而發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險。

天云大數(shù)據(jù)的對公企業(yè)族譜放大鏡產(chǎn)品就是一款基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖算法技術(shù)實現(xiàn)的對公企業(yè)風(fēng)險識別產(chǎn)品。該產(chǎn)品是基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用企業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立起企業(yè)之間直接或間接的關(guān)聯(lián)關(guān)系，著眼于企業(yè)間風(fēng)險關(guān)系的識別及企業(yè)間關(guān)系緊密程度。

該產(chǎn)品重點關(guān)注：企業(yè)密切資金往來的風(fēng)險關(guān)系和擔(dān)保圈關(guān)聯(lián)企業(yè)的風(fēng)險關(guān)系。通過這兩種關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析，把單一企業(yè)風(fēng)險，利用社交網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險傳播算法，傳導(dǎo)到群體企業(yè)，起到的風(fēng)險放大作用，對企業(yè)進行提前風(fēng)險預(yù)警，從而減少風(fēng)險損失。

產(chǎn)品價值在于：
- 展現(xiàn)企業(yè)之間親密程度
- 跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘量化分析
- 識別控制對公客戶群體風(fēng)險
風(fēng)險放大鏡數(shù)據(jù)產(chǎn)品使得用戶可通過復(fù)雜的企業(yè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，直觀洞察企業(yè)之間的擔(dān)保關(guān)聯(lián)關(guān)系和資金往來關(guān)系，構(gòu)建企業(yè)族譜，便于用戶針對企業(yè)的風(fēng)險屬性做出決策，避免風(fēng)險損失。
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結(jié)匯風(fēng)險識別
國家外匯管理政策嚴(yán)禁個人將大額外匯拆分后進行結(jié)售匯以逃避監(jiān)管。如銀行判定個人業(yè)務(wù)申請屬于分拆結(jié)售匯，則有權(quán)不予辦理。此舉旨在遏制異常外匯資金利用個人渠道流出入，避免國家外匯流失。銀行針對個人結(jié)售匯拆分風(fēng)險的管理主要采用“關(guān)注名單”結(jié)合集中度限額控制的方式，分別在柜面及網(wǎng)銀渠道進行事中控制、事后監(jiān)測。必須對違規(guī)結(jié)匯情況進行上報，屬于監(jiān)管需求。

天云結(jié)匯風(fēng)險識別產(chǎn)品采集個人用戶特定一段時期內(nèi)的結(jié)匯記錄數(shù)據(jù)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，利用圖算法計算和分析個人結(jié)匯行為，進而識別風(fēng)險客戶。

產(chǎn)品可以實現(xiàn)：
- 多人分別結(jié)匯并歸集人民幣至同一人賬戶
- 多人分別購匯匯至境外同一收款人
- 同一賬戶劃轉(zhuǎn)人民幣至多人且分別購匯
- 境外同一發(fā)匯人匯款至多人并分別結(jié)匯等多種類型的結(jié)匯風(fēng)險識別?
產(chǎn)品價值在于：

引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖計算技術(shù)，提升銀行結(jié)匯風(fēng)險識別水平。

滿足外匯監(jiān)管要求，發(fā)現(xiàn)隱蔽外匯結(jié)匯規(guī)避方案。

天云結(jié)匯風(fēng)險識別產(chǎn)品，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖計算技術(shù)，不但能檢測出現(xiàn)有的規(guī)避方案進還能夠發(fā)現(xiàn)更為隱蔽的結(jié)匯規(guī)避行為，及時發(fā)現(xiàn)客戶結(jié)匯違規(guī)行為，避免外匯損失。
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隨借金

隨著普惠金融的開展，社會上出現(xiàn)大量個人融資需求。經(jīng)分析，目前主要有兩類人群渴望個人融資：

1、部分人群的超額消費需求。例如，針對不被傳統(tǒng)金融機構(gòu)服務(wù)覆蓋的藍領(lǐng)群體提供藍領(lǐng)消費分期;針對不被傳統(tǒng)信用卡、BAT等主流分期業(yè)務(wù)或者貸款公司所覆蓋的分期需求提供分期服務(wù)等。

2、小微企業(yè)主及個體經(jīng)營者的信用貸款需求，這部分資金主要用于生產(chǎn)經(jīng)營。

天云隨借金產(chǎn)品就是為了應(yīng)對個人短期資金需求，為個人信用卡持卡人提供的短期現(xiàn)金透支轉(zhuǎn)賬服務(wù)。持卡人可將信用卡取現(xiàn)額度內(nèi)的資金實時轉(zhuǎn)入本人同名賬戶中。持卡人在申請隨借金業(yè)務(wù)時約定還款日期（借款天數(shù)可在1-90天范圍內(nèi)進行選擇），在約定還款日之前，每月僅需償還手續(xù)費，約定還款日當(dāng)天一次性歸還本金和剩余手續(xù)費。

該數(shù)據(jù)產(chǎn)品基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，通過采集用戶信用卡申請數(shù)據(jù)、信用卡消費行為數(shù)據(jù)和其他外部數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)對用戶進行精準(zhǔn)畫像，進而構(gòu)建隨借金模型(評分模型)，實現(xiàn)模型部署以及評分每日輸出，并基于業(yè)務(wù)規(guī)則篩選出(針對隨借金業(yè)務(wù)有響應(yīng)的)高概率、較高概率和中概率的客戶營銷群體名單；進一步地，將名單推送到電銷、短信和微信平臺等渠道進行營銷，獲得較高的響應(yīng)率。為了提升模型預(yù)測準(zhǔn)確率，在實踐中，利用數(shù)據(jù)探查和特征工程技術(shù)，不斷的對原始數(shù)據(jù)源和隨消費行為、隨借金使用行為等持續(xù)輸入數(shù)據(jù)進行分析，為隨借金模型引入新的數(shù)據(jù)源。

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該產(chǎn)品價值在于：

1、按日計費：支持當(dāng)日借款次日還款；

2、隨借隨還：提前還款無額外費用；

3、到期還本：還款更輕松；

4、閃電放款：轉(zhuǎn)賬資金實時到賬；

5、申請便捷：無需預(yù)約抵押擔(dān)保，取現(xiàn)可用額度范圍內(nèi)均可申請；

6、滿足客戶個人融資需求，提高銀行業(yè)務(wù)收入。

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現(xiàn)金分期產(chǎn)品
現(xiàn)金分期是針對信用較好又有現(xiàn)金需求的信用卡客戶或者借記卡客戶（借記卡客戶需要有持有信用卡的記錄），由客戶持卡人申請，或者發(fā)卡行主動邀請持卡人進行申請，將持卡人信用卡中額度轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金，匯入指定借記卡（本行或他行），并分成指定月份期數(shù)進行歸還的一種分期方式。現(xiàn)金分期的持卡人每月只需歸還固定本金以及手續(xù)費即可提前使用該筆現(xiàn)金。一般現(xiàn)金分期的手續(xù)費率都會高于發(fā)卡行消費分期產(chǎn)品的手續(xù)費率，低于0.5‰循環(huán)利率。銀行可以從中獲得大量利息和手續(xù)費收入。

天云現(xiàn)金分期產(chǎn)品基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，通過采集客戶的申請數(shù)據(jù)、用卡消費行為數(shù)據(jù)和其他外部數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)對客戶進行精準(zhǔn)畫像，進而構(gòu)建客戶評分模型，實現(xiàn)模型部署以及評分每日輸出，并基于業(yè)務(wù)規(guī)則篩選出(針對現(xiàn)金分期業(yè)務(wù)有響應(yīng)的)高概率、較高概率和中概率的客戶營銷群體名單；進一步地將名單推送到電銷、短信和微信平臺等渠道進行營銷，提高客戶響應(yīng)率。該產(chǎn)品還是可以客戶日常消費還款行為特性進行評分，提高客戶信用評分準(zhǔn)確度，降低違約風(fēng)險。

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該產(chǎn)品價值在于：
- 借記卡可以具備貸款功能；
- 分期還款：支持客戶本金利息分期償還，減輕客戶還款壓力；
- 申請便捷：無需預(yù)約抵押擔(dān)保，大額消費和取現(xiàn)可用額度范圍內(nèi)均可申請；
減輕客戶還款壓力，提高銀行業(yè)務(wù)收入。
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私家車主ETC營銷產(chǎn)品

擁有私家車的銀行客戶是具有一定消費能力的客戶。那么銀行如何識別自己的客戶是否擁有私家車呢？實踐表明，可通過分析客戶借記卡和信用卡交易記錄中包含的買車或用車的痕跡，綜合考慮交易的特征和頻次，基于數(shù)據(jù)推測客戶有用私家車的可能性，并根據(jù)可能性的高低生成“有車指數(shù)”。

天云私家車主ETC營銷產(chǎn)品是利用大數(shù)據(jù)算法技術(shù)結(jié)合客戶相關(guān)維度的交易屬性數(shù)據(jù)，識別客戶有車概率，并針對這些標(biāo)簽客戶進行ETC產(chǎn)品的營銷，提高營銷效果。該產(chǎn)品利用銀行內(nèi)部沉淀的用戶的借記卡和信用卡消費數(shù)據(jù)，以及引入的外部數(shù)據(jù)，應(yīng)用客戶畫像的方法，對客戶進行精準(zhǔn)畫像，從客戶眾多的交易記錄中尋找買車、用車的痕跡，將這些痕跡轉(zhuǎn)化為標(biāo)簽，同時給不同的標(biāo)簽賦予不同的權(quán)值，最終利用評估算法計算客戶的有車指數(shù)。依據(jù)計算出的客戶有車指數(shù)，針對此類客戶群體進行ETC產(chǎn)品營銷，相比無差異的營銷活動，響應(yīng)率顯著提高。

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該產(chǎn)品價值在于：

客戶標(biāo)簽營銷，提高營銷精準(zhǔn)度

大數(shù)據(jù)技術(shù)孵化建模，提高標(biāo)簽準(zhǔn)確度

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