银行行业解决方案

利用RPA技术自动模仿人的动作对系统进行操作,不用对现有系统做任何改造,根据业务流程建立自动化流程机器人,模拟业务动作,自动快速进行重复性工作,减少人工重复性劳动,提高工作效率,减少对现有系统的侵入

银行行业挑战和痛点

数据量大 信贷业务从大企业转向小微企业甚至个人消费贷,带来了数据不够用的挑战。
数据脏乱差 历史遗留系统整合困难、数据来源不统一、多维度数据难对齐,带来了数据不好用的挑战。
数据不会用 业务经营人员无法把业务需求转化为复杂的BI查询,带来了数据不会用的挑战。

业务痛点

1、数据不够用

首先,当前银行可分析和利用的数据仍以内部结构化数据为主,对于行内的大量半结构化、非结构化数据以及集团内其它附属公司的数据尚未得到充分的整合和利用。

其次,对于来自第三方机构、互联网等渠道的外部数据,尚缺乏规范、合规和安全的获取方式和手段,如何充分利用外部开放的数据服务,已成为银行数据应用中面临的主要问题。

2、数据不好用

虽然数据治理体系建设逐步完善,数据标准不断丰富,数据质量不断提升,由于系统控制和人为操作等方面的原因,内部数据难免还存在一定的数据质量问题。

3、数据不会用

由于缺乏专业化、成体系的数据分析人才队伍,需要加强数据思维和金融科技助力,需要习惯运用数据分析结果指导决策,要善于利用数据驱动产品创新。

解决方案

通过机器视觉技术自动将个人信息、医疗信息、财产信息、资信信息等非结构化数据进行文字解析,并通过自然语言处理技术理解文字内容,提取关键指标信息,最后通过RPA技术将关键信息 自动填入相关业务系统

数据结构化处理能力 通过机器视觉技术自动将个人信息、医疗信息、财产信息、资信信息等非结构化数据进行文字解析,并通过自然语言处理技术理解文字内容,提取关键指标信息,最后通过RPA技术将关键信息 自动填入相关业务系统。
数据治理工具 通过人人都会用的搜索引擎作为入口,无论输入的是专业术语,还是随意的口语化表达,还是复杂的长句,自然语言技术都可以自动将其解析为实体、属性、维度、指标,利用后台强大的知识图谱引擎,将实体、属性、维度、指标进行自动关联分析。
搜索式决策支持平台 基于自然语言处理的搜索式决策支持平台,真正做到敏捷、快速、灵活地覆盖所有数据分析需求。“搜索+推荐”双引擎驱动业务转型,释放新动能,加速智能决策分析
40 重复性数据接口开发工作减少
50 人力成本投入减少
2 数据更新治理质量提升

银行客户流程改进

之前 之后
行内数据:如核心数据、卡数据、信贷数据等等
数据源
Fin.Data

数据整合

行内数据+外部数据,如互联网数据、多媒体数据、社交数据、工商、司法等

主要采集内部数据,外部数据主要已接口形式接入
数据采集
Parsing.AI

自动抓取

建立统一的金融资讯数据模型,统一的调用接口,降低了系统开发成本

人工搬用,重复操作、出错率高、时效性低
数据转化
Everdroid.AI

自动汇总

针对不同类型的数 据,形成平台级解决 方案,支持非结构化文档结构化自生产

烟囱式融合方法,根据业务需求需要的数据进行融合
数据融合
Everdroid.AI

自动录入

搭建专业领域深度知识图谱,快速学习并迭代金融领域专业最新知识

响应时间长,极易失去商业分析决策的机会
数据分析
Everdroid.AI

自动提交

Eversight.AI仅需要4周左右即可完成部署