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。
获取最佳解决方案- 业务痛点
- 方案优势
- 应用场景
- 系统架构
- 典型案例
业务痛点
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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。
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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。
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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。
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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
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- 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。
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- 泛媒体数据库
- 20个渠道，2000万+信源，日增6亿条数据。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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
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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。
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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。
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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
- 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…
北京银行 征信指标加工平台
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