智慧风控管理系统什么意思
苏银消金介绍？
苏银消金介绍？
苏银消金是由中国银保监会设立批准的正规持牌消费金融机构。
是一家不设立线下营业网点、以科技驱动网络贷款全流程的互联网公司。苏银消金积极打造“全线上、全数字、全天候、全国性”经营特色,坚持“以客户为中心、以科技为驱动、以风控为基石”的经营思路,依托互联网与垂直领域消费场景提供商深度合作,探索有别于传统银行消费金融业务的经营模式;建设大数据驱动的模型体系和技术驱动的风控体系,
运用数据驱动的理念构建决策、运营和管理体系,提升内部运作效能和外部用户体验;通过金融科技能力输出实现外延式合作发展,差异化服务于消费金融生态圈中的各类机构,共同实现价值创造和分享。苏银消金依托大数据、AI人工智能等前沿技术,积极发挥普惠金融作用,更广泛地触达金融客群,进一步提升消费金融服务的质量和效率。苏银消金始终秉承“守正、务实、精益、灵动”的企业文化,以“贷”动美好生活为使命,将致力于成为智慧化、专业化、普惠化金融服务的一流消费金融公司。
平安银行风险部干什么的？
平安银行风险部主要工作职责:
1.负责智慧风控需求，在系统整体规划框架下，结合制度办法及风控管理要求，提出对公信贷管理系统日常需求
2.负责智慧风控功能研究开发工作
3.负责智慧风控功能推广应用。包括功能在总行各部门、合经营机构推广
4.参与负责模块的运维工作。包括投产后所负责模块的答疑、问题解决及迭代优化工作。
商业智能如何读懂企业与市场？
互联网让人们的生活具备全新的高流转特征，这一特征在人们追逐的热点、欣赏的明星、贯通的词汇、喜欢的商品、所处的场景等生活的时空中实时延展，同时也带来了信息与数据的高速流动。当市场、媒介环境、消费者喜好瞬息万变，如何保持品牌市场不坠？通过利用消费者在不同平台上留下的公开行为和态度地图，对于品牌了解消费者、优化营销策略、促进企业创新、挖掘潜力市场有着重要意义，这也是为何品牌与企业越发重视商业智能（Business intelligence，BI）的原因所在。
BI的进化与价值
BI的发展源自企业对业务数据进行价值挖掘与展现的需求，它由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘和数据维护等部分功能组成，是以帮助企业决策为目的的技术应用。随着BI由传统BI阶段向敏捷BI的发展，数据源与数据管理、增强性分析、交互易用性等BI技术架构正在快速演变。具体包括：传统数仓向海量混合存储高效治理演进、离线数据分析向增强性实时分析演进、静态报表向自助图表和智能交互演进等内容。
敏捷BI是数据驱动决策的第一步，为企业价值发掘带来巨大的空间。随着现代业务系统的越来越多，收集的数据越来越细，使用系统的时间越来越长，数据量的增长越来越快，现有的系统无法对数据量比较大的数据进行快速响应，以BI建设为中心的数据中台服务，逐渐成为海量数据处理与分析的核心平台。
BI平台可以实现全域数据的精准分析，实现低价值密度数据的有效抽取。如：企业的供应商信息、产品信息、库存状况、客户信息、订单数据、交易信息、时间和环境信息等重要的信息资源都分布在ERP/CRM/SCM 等业务系统或者平面文件中，形成了“信息孤岛”。只有依赖大数据BI平台，才能使用挖掘全域数据的价值，而不是采用样本进行粗略的统计分析。海量数据间的关联关系通常蕴含更更为巨大的价值，BI平台利用增强分析实现关联关系价值挖掘。
BI的价值还在于帮助企业实现基于数据的决策制定。BI 平台在数据整合方面的优势，成为企业内部数据资产和外部数据资源的沉淀和管理中心。传统的 ERP、OA、CRM 等系统并不具备整合与挖掘信息的能力，而仅靠企业内部数据也不足以满足企业管理理决策的需要，BI 平台整合企业内部与外部数据后，这些数据成为可挖掘和可分析的数据资源，成为企业利用数据制定决策的前提，它保障了管理层决策所需数据的时效性和准确性。
BI的应用场景与趋势
敏捷BI使得业务人员进行数据分析的门槛大幅降低。业务部门能够根据自身需要快速实现业务分析需求。目前，敏捷BI成为国内的中大型企业面向业务人员的首选数据分析工具，在金融、零售、制造、互联网等行业，对敏捷BI自服务需求也愈加看重。
金融行业是实现数字化转型最快的行业，数据资产已经成为金融企业的核心资产。随着互联网金融的快速兴起，除传统业务系统数据外，针对互联网客户的风控、电商、渠道、征信等新业务数据给金融企业带来巨大的数据使用压力。BI在金融企业的运营、管理和风控三大领域都具有重度使用需求。在客户分析领域，BI可以通过多维数据关联，从用户年龄、性别等不同维度构建用户画像，实时分析用户的投资偏好，进行智慧营销；在内部风控方面，BI系统可通过趋势分析、异常值预警等方式进平台风险管控。现代BI系统在金融类业务中通常可以实现秒级自助式分析与展现。
零售行业在数据应用过程中面临的主要问题包括：多地数据存储导致数据孤岛严重、业务复杂导致数据融合困难、缺乏数据规划导致数据质量不一致、分析维度单一导致数据利用率低、缺乏合理的工具导致分析响应效率低下等。尽管零售企业有统一的信息管理系统管理店面业务，并积累了大量的会员、交易以及过程数据，但由于缺乏数据应用，这些积累的数据无法快速有效的指导管理决策，在应对海量数据处理与深度分析场景是难免“力不从心”，而BI可以在避免重度数据仓库建设的同时，通过轻量级的ETL工具对接不同的数据源，实现经营数据的快速分析与展现。
互联网行业与其他传统行业对BI的需求有明显的不同。互联网公司自身业务通常有着高并发和分布式的特点，他们通常通过开源组件搭建自身的BI平台以满足自身业务的需要。同时，因为互联网行业数据更加海量，数据增速更快等特点，对数据采集、处理能力的要求也更高，因此对数据平台的性能要求更高，需要平台在有效时间内完成数据的采集、处理等必须解决的难题。
随着BI在不同场景的深入渗透，有机构预测，到2020年，全球BI市场将突破228亿美元，并对BI的发展趋势也做出了预测——
l一站式大数据平台是未来趋势：是集成业务咨询、数据管理、深度分析、数据可视化、数据决策等流程，能够提供完整BI解方案的通用性平台。通过配置不同的行业/企业模板，一站式大数据平台可以灵活、方便的实现行业/企业BI平台的功能；
lBI与 AI融合，降低数据分析的门槛：促使 BI 的行业标签更加明显。在行业内部有数据积累和长期实践的企业，将建立长期优势，迅捷、开放、移动、弹性、自服务、增强分析成为企业对数据技术的新需求；
l与垂直场景融合，更加贴近客户场景诉求：底层获取数据能力增强，现代BI可以实时获取生产数据或者经营数据，这类直接获得的数据更多与垂直场景相关，如：广告中利用智慧营销进行获客引流、供应链管理利用物联网获取仓储管理情况；
未来，随着BI的应用门槛越来越低，与业务的贴合也将前所未有的紧密，BI的应用层正从领导层（战略曾）向下扩散，越来越多的中间层（业务管理层、业务执行层）开始使用BI，这将极大促进BI发展的多样与多元，使 BI具备更大的市场应用价值。