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上海睿民科技基于對金融業(yè)務(wù)的深刻理解和大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合公司專業(yè)團隊豐富的金融軟件建設(shè)經(jīng)驗與深厚的技術(shù)沉淀，打造一個以應(yīng)用為導向、數(shù)據(jù)為核心、以Hadoop、Spark生態(tài)圈為主要技術(shù)，服務(wù)于金融風控、營銷、運維優(yōu)化的金融大數(shù)據(jù)平臺。
大數(shù)據(jù)平臺主要包括數(shù)據(jù)采集（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)整合與分析、數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用，以及多模式（OPEN FILE、OPEN API、OPEN MGS）數(shù)據(jù)服務(wù)。
數(shù)據(jù)采集的任務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲到數(shù)據(jù)存儲上，期間有數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、加載以及數(shù)據(jù)治理工作。面向的數(shù)據(jù)源種類多：如基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、日志信息、外部數(shù)據(jù)等；形式多樣，分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、流試數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，最終形成標準數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
hdfs分布式文件系統(tǒng)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲，hbase提供數(shù)據(jù)實時讀寫，kafka消息隊列實現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存。
由于這種資金融通是以大數(shù)據(jù)云計算為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)自動計算為主而非人工為主參與審批，成本低廉，不僅可以針對小微企業(yè)金融服務(wù)，而且可以根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)周期靈活決定貸款期限。大數(shù)據(jù)金融不僅整合碎片化的需求和供給，而且拓展服務(wù)領(lǐng)域服務(wù)數(shù)以千萬計的中小企業(yè)和中小客戶，進一步拉低了大數(shù)據(jù)金融的運營與交易成本，邊際成本低效益好。
以客戶畫像為基礎(chǔ)，形成的客戶標簽是大數(shù)據(jù)平臺的必要武器，包括個人客戶畫像和企業(yè)客戶畫像：個人客戶畫像主要指人口統(tǒng)計學特征、消費能力數(shù)據(jù)、行為偏好、風險偏好、信用評分等；企業(yè)客戶畫像主要指企業(yè)的生產(chǎn)、流通、運營、財務(wù)、銷售和客戶數(shù)據(jù)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上下游等數(shù)據(jù)，全方位支持精準營銷。
大數(shù)據(jù)金融記錄了風險相關(guān)指標，可以實時給出信用評分，能夠解決信用分配、風險評估、實施授權(quán)甚至是識別欺詐問題，利用分布式計算來做出風險定價、風險評估模型，建立在大數(shù)據(jù)金融基礎(chǔ)上的風控科學決策能有效降低不良貸款率。由于大數(shù)據(jù)金融的信息處理和數(shù)據(jù)模型優(yōu)勢，不僅可以替代風險管理、風險定價，甚至可以自動生成保險精算。大數(shù)據(jù)能夠通過海量數(shù)據(jù)的核查和評定，增加風險的可控行和管理力度，及時發(fā)現(xiàn)并解決可能出現(xiàn)的風險點，對于風險發(fā)生的規(guī)律性有精準的把握，將推動金融機構(gòu)對更深入和透徹的數(shù)據(jù)的分析功能。
某商業(yè)銀行“強化數(shù)據(jù)驅(qū)動、助力業(yè)務(wù)發(fā)展”，制定了大數(shù)據(jù)工作“快、準、全、智、易、先”的指導方針，明確各方面工作目標，結(jié)合改革轉(zhuǎn)型關(guān)鍵舉措，制定了具體工作任務(wù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動，助力業(yè)務(wù)發(fā)展，搭建該商業(yè)銀行全行級大數(shù)據(jù)中臺。
