整体方案架构
金融大数据平台
智能营销依托大数据等技术，通过整合多方数据，对海量客户数据进行分析，构建用户画像，进行用户分层，从多个维度实现对用户的深度理解和精准化定位，洞察用户潜在需求，推出个性化的营销策略。实现线上化、自动化、智能化的精准营销，同时有效降低获客成本、提高获客效率。
智能营销 – 方案架构
智能风控以大数据和人工智能为核心，通过在大数据应用的基础上，结合算法、机器学习和深度学习模型等AI技术的运用，实现用户立体化、多维度化数据扫描，降低“骗贷”等获客风险，实现信贷业务逾期预警、智能催收，以及识别异常登录，降低申请准入风险，实现交易过程反欺诈预警。智能风控可以从整体上帮助企业精准排查潜在风险用户，有效提高风险管理效率，降低风控成本。
贷前风控 – 方案架构
智能客服借助大数据和自然语言处理技术，构建企业知识库，利用智能机器人为用户提供标准化便捷服务，24小时实时在线满足用户需求。智能客服可以提高企业服务效率，降低人力成本，减少操作风险，提升用户满意度。
智能客服 – 方案架构
智能投顾智能投顾是一项融合大数据和人工智能等前沿科学成果的智能金融服务。通过对用户的理财需求、风险偏好、投资行为等海量数据进行量化分析，构建全面的用户金融画像；利用深度学习技术，在资产选择、流动性预测、风险评估等方面对现代资产管理框架进行优化提升，为用户提供多种灵活的投资服务方案，低成本实现专家级动态资产配置的服务。
智能投顾 – 方案架构
智能投研智能投研是在金融市场大数据的基础上，通过深度学习、自然语言处理等人工智能技术，对于数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析，为金融机构的专业从业人员（如分析师、基金经理、投资人等）提供投研帮助，提高其工作效率和分析能力。
智能投研 – 方案架构
智能核保 & 智能理赔智能核保依据参保人全方位的数据信息，使用决策引擎管理复杂的核保规则，对参保人员进行智能综合分析，依据风险程度提供作出是否承保及确认承保条件，满足不同区域、不同渠道的核保政策差异化管理。智能理赔分析并确定保险公司在疾病、伤亡和财产损失时的责任，自动计算、确定需要支付的费用以及反欺诈检测。
智能核保 – 方案架构
联邦学习出于隐私保护与数据安全需求，企业之间的数据很难实现有效共享，技术公司难以实时获取有效的最新数据来强化算法模型，导致金融AI难以规模化落地。以联邦学习、安全多方计算等数据安全与隐私保护技术为核心，针对机器学习算法进行定制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成模型训练，最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。
联邦学习 – 方案架构
舆情监控舆情监控是基于大数据、云计算、人工智能等技术，通过对金融舆情的分析，实现监管科技在舆情智能化监控和市场风险监测的实际应用，提高金融监管机构对监管企业舆情的分析和掌控能力，对舆情的掌控由过去的被动管控转变为主动管控，加强对风险事件的识别，从而进一步提高舆情监管机构掌控和防范资本市场运行风险的能力。
舆情监控 – 方案架构
富途证券 – 数据中台新一代互联网券商，全球主流金融市场全面持牌，专注为客户提供一站式便捷高效的美股港股投资及理财服务。目前用户数超过1600万，托管资产超过4600亿港元。
小花科技 – 大数据平台小花科技是中信产业基金控股的互联网消费金融科技公司，以专业线上获客和风险管理为核心竞争力，致力于通过创新科技为年轻人提供便捷、优质的消费金融服务。
深圳证券交易所 – 智能舆情分析系统深圳证券交易所是经国务院批准设立的全国性证券交易场所，共有上市公司2354家，总市值34.2万亿元。2020年，深市各类证券成交总额达162.2万亿元，股票融资额5638亿元，固收产品融资额1.85万亿元。
某互联网银行 – 消费分期A卡风控场景某互联网银行的消费分期产品需要提升其借贷用户质量，在申请准入这个环节跟数据合作方B展开合作，为了进一步提升样本量级、样本时效性，双方一致决定通过联邦学习平台进行联邦建模。
腾讯大数据发展的基石
腾讯大数据发展的基石
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