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銀行數智化解決方案

實現數據驅動決策，優(yōu)化流程效率，提升風控安全，激活營銷能力，
助力銀行實現數智化升級。

銀行數智化解決方案為銀行提供了全面的解決方案，幫助銀行應對數據治理難題，優(yōu)化內容運營流程，增強風險控制，并提升營銷獲客效果。通過數據治理，銀行能夠更好地管理和利用海量數據，推動數據驅動決策，提供個性化的產品和服務，提高客戶滿意度。優(yōu)化內容運營流程，使銀行能夠高效地管理和更新內容，提供一致的信息體驗，增強品牌形象。強化風險控制，通過智能化的風險監(jiān)測和預警，幫助銀行及時識別和應對風險，保護客戶資產安全。而通過營銷獲客方面，數智化解決方案提供了數據驅動的營銷策略和精準的客戶洞察，幫助銀行準確定位目標客戶，并實施個性化的營銷活動，提升市場競爭力。

獲取最佳解決方案

業(yè)務痛點
方案優(yōu)勢
應用場景
系統(tǒng)架構
典型案例

業(yè)務痛點

數據治理難

數據分散、缺乏全局數據觀，數據收集渠道單一、模式落后，數據標準不統(tǒng)一、缺乏分析工具，難以滿足數據治理需求。
內部運營難

流程自動化不足、數據整合度不高、大量業(yè)務分散運營等問題，導致運營分析能力不足。
風險控制難

傳統(tǒng)風控具有成本高、時效性低的局限，同時隨著客戶下沉的戰(zhàn)略調整，銀行中小客戶群體增加，風險控制難度加大。
營銷獲客難

傳統(tǒng)營銷模式精準度低、主動性差、服務半徑小、營銷成本很高，難以發(fā)揮數據價值。

方案優(yōu)勢

金融領域多模態(tài)大模型

依托雅意（YaYi）大模型的能力，構建金融專業(yè)細分領域模型，為銀行業(yè)務提供支撐。
泛媒體數據庫

20個渠道，2000萬+信源，日增6億條數據。
金融數據庫

五大子庫，58個品牌金融數據。包括金融資訊，企業(yè)數據，產業(yè)數據，創(chuàng)投數據，公眾公司數據庫。
多模態(tài)多場景算法模型支撐

100+場景應用模型，50+基礎模型賦能銀行業(yè)務，助力銀行業(yè)務智能化。
風控匹配銀行信貸業(yè)務

深入結合銀行業(yè)務環(huán)節(jié)，信貸調研、審批、貸后跟蹤，覆蓋信貸全流程風控。
合同智能管控

對合同中的重要信息、關鍵條款進行確認，對更新迭代的關鍵合同內容進行對比，防范合同風險，對合同執(zhí)行進行智能管控。
產業(yè)鏈分析生成企業(yè)客戶名單

針對各項榜單側重的評判指標構建榜單模型，實現甄選多維度上有價值的企業(yè)并進行排名，為企業(yè)研究、企業(yè)實力評估提供推薦名單。
財報智能解析

從財務文檔中自動提取關鍵數據和財務指標，理解企業(yè)財務狀況，發(fā)現企業(yè)潛在財務風險。
金融領域標簽

六大標簽庫，五層級標簽體系，積累50萬+標簽。

應用場景

01
產業(yè)鏈獲客及招商

了解并分析不同產業(yè)鏈企業(yè)需求，制定相應的金融解決方案，提供貸款、融資、保理等金融服務，促進產業(yè)鏈的發(fā)展。
02
智能獲客

通過產業(yè)鏈分析，與銀行業(yè)務結合，滿足銀行產業(yè)場景獲客需求。通過公開資訊信息、政策解析，識別熱門賽道及受惠企業(yè)。
03
ESG企業(yè)信息管理及風險評估

結合國內外ESG標準，構建管理標準體系。建設ESG信息披露與評價系統(tǒng)，實現企業(yè)綠色業(yè)務管理需求。