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    2020爱分析·银行数字化厂商全景报告

    2020-11-30 13:10:42  |  来源:壹点网  

    报告编委

    报告指导人

    张   扬   爱分析    联合创始人&首席分析师

    报告执笔人

    冯   伟   爱分析    分析师

    李   毓   爱分析    分析师

    报告摘要

    基于对国内银行的调研,爱分析发现当前国内银行普遍面临以下挑战:

    · 受新冠疫情影响,银行不良贷款率有所上升,业绩增长承压,同时内部运营成本升高,净利润增速下滑;

    · 全国性银行存量用户规模庞大,但活跃度和粘性相对较低;

    · 地方性银行小微客户比例高,重度依靠客户经理线下获客,难以覆盖长尾客群,同时金融科技人才缺乏,人才吸引力有限,数字化转型进程滞后;

    · 净值型理财产品运营能力缺乏,资管业务转型压力较大;

    · 后疫情时代,企业风险传导效应增强,对公业务风控面临的不确定性增加。

    为此,爱分析提出以下几点建议:

    · 重视存量用户的价值挖掘,实现精细化用户运营;

    · 面对小微客户等受疫情影响明显的客群,完善客户画像模型,实现风控前置;

    · 注重采用与外部机构合作的联合建模等方式,完善自身数字化经营能力;

    · 加快IT部门、财务部门的敏捷化转型,推动其向价值中心全面转型;

    · 持续关注资产及财富管理、对公业务、内控合规管理等数字化新场景。

    目录

    一. 新常态之下,银行数字化五大趋势

    二. 银行数字化全场景地图

    三. 银行数字化代表厂商

    四. 银行数字化厂商解读

    结语

    关于爱分析

    法律声明

    1.新常态之下,银行业数字化五大趋势

    进入2020年,受到新冠疫情影响,中国银行业将持续面临不良资产率升高的压力。据银保监会数据显示,相比于2020年年初,一季度末全国银行业不良贷款率上升0.06%,达到2.04%。其中,受疫情影响较为严重的住宿餐饮业的不良贷款率上升0.14%,小微企业的不良贷款率上升0.12%,个人消费贷款的不良贷款率上升0.13%。

    在宏观经济的新常态下,全国性银行净利润增长状况较为稳定,但地方性银行分化明显,而疫情将进一步加剧分化程度。据公开财报数据显示,2019年国有六大行均实现4%以上的净利润增速,但115家城商行中有50家净利润下滑,247家农商行中有76家净利润下滑。到2020年年中,在已经披露半年报的23家中小银行中,仅有7家银行净利润同比去年实现增长。

    爱分析认为,在净利润和不良资产率承压的背景下,中国银行业的数字化进程将持续深化,在未来数年将表现出五大趋势:

    · 对全国性银行来说,面向存量用户的数字化运营能力的重要性凸显。国有银行、股份制银行等全国性银行的零售客户基数大,但客户粘性有待提升。某全国性银行的金融科技负责人表示,随着下沉客户流量被挖掘殆尽,通过精细化的用户运营,有效盘活存量客户,将成为该行下一步数字化建设的重点。

    · 地方性银行将成为数字化建设的生力军,小微业务数字化是其建设重点。相比于全国性银行,城商行、农商行等地方性银行存在小微客户比例较高的特点,同时面临客群老化、获客渠道受限等挑战,在疫情中受到冲击较大。江苏某农商行小微业务负责人表示,传统的小微信贷审批流程复杂冗长,导致客户经理难以覆盖大量长尾客户,因此通过数字化技术赋能小微业务,全面提升客户洞察和风控能力,充分挖掘线下、存量小微客户价值,已成为该行实现业绩增长的重要手段。

    · 数字化将推动银行成本中心全面向价值中心转型。随着未来银行净利润增速的进一步下滑,通过数字化技术全面赋能银行财务部门、IT部门等成本中心,促进其向价值中心转型,将成为银行进一步优化经营成本与生产率的主要手段。

    · 数字化将助力银行打造新的业绩增长点。央行资管新规发布两年有余,众多银行已经成立理财子公司。打造数字化的资产与财富管理能力,将有助于银行实现净值化转型,获得新的业绩增长点。

    · 数字化新技术将重塑银行对公风险管理体系。知识图谱技术的逐步成熟和应用落地,有助于银行提升对复杂关联关系的洞察能力,全面重塑对公业务中的交易反欺诈、反洗钱、审计稽核等风险管理过程。

    2.银行数字化全场景地图

    爱分析基于对国内商业银行和数字化厂商的调研,准确定义了16个银行业数字化场景,涵盖零售、小微、对公、资产与财富管理等各条业务线,以及内控与合规、财务、信息安全、信息科技等诸多内部管理环节,同时遴选出在这些数字化场景中具备成熟解决方案和落地能力的厂商,如下图所示。

    (注:以下所有场景中的厂商均按音序排序)

    爱分析对这16个数字化场景的定义以及遴选出的代表厂商如下。

    2.1 零售业务

    2.1.1 零售业务营销与风控

    终端用户:

    银行信用卡中心、消费金融部门、网络金融部门、个人金融部门等。

    核心需求:

    · 用户需求日益个性化、多元化,银行需要增强用户群体的数据洞察能力,挖掘用户真实需求,并需要基于数据分析进行产品设计、渠道选择和营销策划,实现千人千面,从而精准触达用户;

    · 银行需要批量拓展消费端场景,增强场景获客能力;

    · 面对营销效果差、用户粘性低的问题,银行需要建设针对营销结果的闭环反馈,从而发现问题所在;

    · 在零售信贷申请、交易、支付等环节中,对欺诈风险的抵御至关重要,银行需要采用知识图谱、生物识别等多种新技术,实现多维度、实时的反欺诈;

    · 为了提升个人消费贷款的线上信贷审批效率,改善客户体验,银行需要通过多维度数据进行风控建模,提升信贷申请阶段的信用评分效率和精准度,并进一步将风控前置到营销阶段;

    · 面对贷中、贷后可能出现的信用风险,银行需要通过多维度数据优化监控模型,对逾期风险进行提前预警,并对逾期客户制定有效、合规的不良资产处置策略,抑制不良率上升。

    厂商能力要求:

    · 能够通过标准化数据产品、联合建模服务或端到端的营销解决方案,帮助银行实现面向多场景的客户洞察、用户触达与转化,实现精细化用户运营,提升获客效率和用户粘性,实现业绩增长;

    · 能够通过标准化数据产品、联合建模服务或端到端的风控解决方案,帮助银行提升反欺诈、信用评分、预警监控、贷后不良资产处置等过程的效果和效率;

    · 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术,或者提供端到端的反欺诈解决方案,帮助银行实现零售业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈,实现双录等合规性措施的线上化和自动化。

    代表厂商:

    2.2 小微业务

    2.2.1 小微业务营销与风控

    终端用户:

    银行小微金融部门、普惠金融部门等。

    核心需求

    · 面对小微企业规模体量小、风险能力承受弱、信用信息欠缺且质量较差的现状,银行需要通过市场、工商、司法、舆情等多维度数据来进行风控建模,并在营销和销售阶段对客户进行筛选,同时并在贷中、贷后进行预警监控,从而建立适用的风险管理机制,以降低小微信贷业务的不良率、逾期率;

    · 城商行、农商行的小微拓客重度依赖客户经理,但过去信贷审批流程主要依靠线下人工手段,客户体验较差,银行需要赋能客户经理推出秒级审批的无抵押信贷产品,以增强客户体验,提升获客效率和客户质量;

    · 在小微信贷申请、交易支付等环节中,面对层出不穷的欺诈手段,银行需要采用多种新兴技术,实现多维度的、更加实时的反欺诈,从而降低欺诈风险,有效保障银行和客户的权益;

    厂商能力要求:

    · 能够标准化数据产品、联合建模服务或端到端的营销、风控解决方案,帮助银行实现多维度客户洞察和风控前置,提升信贷审批效率,实现贷中预警监控,降低贷后资产处置成本,最终降低风险管理成本,提升客户体验;

    · 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术,或者提供端到端的反欺诈解决方案,帮助银行实现小微业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈。

    代表厂商:

    2.3 对公业务

    2.3.1 对公业务营销与风控

    终端用户:

    银行公司金融业务部门、对公信贷业务部门。

    核心需求:

    · 对公业务竞争激烈,银行需要增强事件驱动的商机洞察能力,及时抓住营销窗口期;

    · 国内存在大量由企业连环担保形成的“担保圈”,潜在传导风险大,随着宏观经济不确定性因素的增加,银行需要增强对“担保圈”企业关联关系的洞察能力,从而及时预知和抵御风险;

    · 对公交易金额巨大,但账户暴力破解、信息窃取、账户盗用等交易欺诈手段日益丰富,银行需要为客户提供增强身份认证手段,以提升其在大金额交易中的额度限制。

    厂商能力要求:

    · 能够提供知识图谱等底层技术能力,或提供端到端的对公营销或风控解决方案,帮助银行实现跨行业和企业的关系网络构建,帮助银行提升事件洞察能力,重塑营销与风控过程,从而提升营销效率和精准度,提前预防风险;

    · 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术,或提供端到端的反欺诈解决方案,帮助银行实现对公业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈。

    代表厂商:

    2.4 资产与财富管理业务

    2.4.1 资产与财富管理

    终端用户:

    银行的私人银行、财富管理、资产管理等部门。

    核心需求:

    · 随着央行资管新规的落地和“去刚兑”政策逐步落实,银行迫切需要提升理财师的净值型产品销售和投顾能力,实现银行理财净值化转型;

    · 在理财产品销售过程中,不同类型客户之间的“千人千面”现象更加突出,银行需要制定面向不同客群的产品设计和推荐策略,实现精准营销;

    · 高净值客户的个性化需求突出,需要理财师提供深度的顾问式服务,构建营销闭环,提升客户转化效率;

    · 大众客户对净值型产品的资产配置经验不足,且购买力有限,银行理财师在传统销售模式下无法充分覆盖大众,银行需要为大众客户提供更加自动化、智能化的资产配置方案;

    · 随着净值型产品逐步成为银行理财业务的主要部分,银行迫切需要提升针对净值型产品的估值能力。

    厂商能力要求:

    · 能够提供针对理财客户营销的联合建模或端到端解决方案,从而进行客户分群,帮助银行实现理财产品的精准营销;

    · 能够为银行理财师提供面向高净值客户的全托管、一站式的财富管理平台,提供从理财产品、营销、销售、签约到投后管理的全套服务,降低理财师在日常重复性工作中的投入,让理财师将更多精力放在深度服务客户之中,从而提升高净值客户对银行和理财师的信任度和留存率;

    · 能够为银行提供智能投顾技术支持,帮助银行实现面向大众的净值型理财产品的自动化、智能化资产配置,从而提升净值型理财产品对大众客户的覆盖度;

    · 能够为银行提供针对净值型产品的估值解决方案,为过渡期产品提供平稳的过渡运行解决方案,促进银行资管业务的全面升级,更好地落实央行资管新规。

    代表厂商:

    2.5 内控与合规管理

    2.5.1 审计稽查与反洗钱

    终端用户:

    银行内控合规部门、审计稽核部门。

    核心需求:

    · 银行对行内员工与客户进行资金往来以谋取利益,利用客户资料获取银行信用,勾结行外人员欺诈等违法违规行为缺乏稽核能力,亟需优化内控合规、审计稽核机制;

    · 洗钱等金融犯罪手段呈现出多样化、复杂化、隐蔽化的特征,为此国家不断加大金融监管力度,银行面临的监管和合规压力增加;

    · 传统反洗钱模式主要依靠大量专家经验和规则,需要投入大量的人力和时间成本,效率低下,误报率高,银行亟需采用科技手段提升反洗钱准确性。

    厂商能力要求:

    · 能够提供包括知识图谱等技术的底层技术能力,或提供端到端的审计稽核、反洗钱解决方案,融合客户身份信息、员工身份信息、交易和资金链路、风险特征标签等多维度信息,以及股权、投资、任职、亲属等关联关系,帮助银行对交易行为进行全面洞察,有效判别腐败、毒品、走私、非法集资、行内外非法利益往来等不同特征的大额交易和可疑交易,挖掘可疑风险群体,对高风险群体进行重点排查和处置。

    代表厂商:

    2.6 财务管理

    2.6.1 财务自动化

    终端用户:

    银行的财务部门。

    核心需求:

    · 银行对账、报税等工作重复性强、频次高、流程复杂,消耗了财务人员大量精力,容易产生疲倦,进一步导致失误增多,银行迫切需要提升财务工作的自动化水平,将财务人员从重复劳动中解放出来;

    · 银行财税相关的业务系统数量多,形成了大量数据孤岛,但这些系统建设时间长,打通成本较高,使得财务人员不得不进行大量的跨系统重复性操作,银行需要实现跨系统的财务流程自动化。

    厂商能力要求:

    · 能够提供面向财务流程的自动化机器人(RPA),以基于UI界面的“非侵入”模式打通不同业务系统,同时允许业务人员低代码开发,将财务部门的各类标准化、重复性、高频次的业务流程实现自动化执行。

    代表厂商:

    2.7 信息安全管理

    2.7.1 身份与零信任安全

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 由于账号生命周期管理不善导致离职员工账号外泄,经常成为银行网络环境被非法入侵的根源,因此银行需要通过对员工账号进行统一的生命周期管理,以防止敏感信息外泄和网络系统遭受攻击破坏;

    · 行内账号中常常存在权限较高的特权账号,普通用户被授予特权可能会给银行信息安全带来隐患,因此银行需要对行内账户的权限进行统一管理;

    · 行内各系统身份认证方式各异,员工需要花费大量精力来记忆账号,认证环节也需要大量重复性操作,因此银行需要实现多系统统一的身份管理;

    · 随着云计算、大数据、移动互联网等新技术发展,网络边界相比过去更加模糊,此外,内部人员攻击、APT等攻击行为能够有效绕过网络边界,这些都给传统堡垒式边界防御带来了挑战,银行迫切需要摒弃默认信任的原则,基于“零信任”原则实现网络的纵深防御。

    厂商能力要求:

    · 能够提供端到端的统一身份认证平台,对行内员工的认证(Authentication)、授权(Authorization)、账号(Account)、审计(Audit)进行统一管理,解决身份认证环节中拖库、撞库、弱密码、身份冒用、特权账号共享等业务安全隐患,并提升身份认证效率;

    · 能够在统一身份认证平台中,基于零信任安全理念,通过AI、大数据等技术,对用户行为进行持续性分析,保证网络系统的纵深安全。

    代表厂商:

    2.7.2 移动安全

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 随着BYOD形式的移动办公趋势的发展,银行的网络环境变得碎片化,安全边界变得模糊:一方面,移动终端给了病毒、黑客入侵银行内网更多的机会;另一方面,员工对办公APP进行截屏、复制,设备丢失,以及员工离职导致设备脱离管理等情况,都可能导致银行敏感数据泄露,因此银行迫切需要提升移动办公环境的安全性,防止敏感数据泄露。

    厂商能力要求:

    · 能够提供面向BYOD移动办公场景的安全解决方案,在移动终端为银行员工办公提供安全隔离的工作环境,同时为银行安全管理人员提供面向终端设备的统一安全管理体系。

    代表厂商:

    2.7.3数据安全

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 在移动互联网、数字化转型的推动下,数据资产具有数量快速增长、流动性不断加强、内容与价值快速变化的特点,银行应当改变原有的静态防护策略,以防止数据泄露、数据损害、数据篡改等情况的发生;

    · 数据资产的产生与应用部门以业务部门为主,而数据安全体系的建设以信息安全部门为主导,银行应建设跨部门的数据安全管理制度,明确多部门的权责划分,以减少数据安全体系推动的阻力;

    · 随着银行业务线上化、创新化的发展,测试、备份、数据分析等数据使用场景增多,但银行数据的敏感性特征,使得数据交付过程面临隐私信息泄露的风险,银行需要加强数据交付环节的数据安全管理。

    厂商能力要求:

    · 能够提供端到端的数据安全管理平台,通过业务梳理、分级分类、策略制定、技术管控、优化改进等手段,从组织与人员、技术与工具两个维度,帮助银行对涵盖数据采集、数据存储、数据传输和复制、数据处理、数据交换和共享在内的数据的生命周期进行安全管理。

    代表厂商:

    2.7.4 安全态势感知

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 随着黑客攻击技术的发展,各种能够绕过传统安全防御手段的木马病毒、APT攻击等新一代威胁技术不断进化,它们具备高级化、组合化、长期化的特点,对传统的基于特征、签名等静态监测技术,并以单点防御为主的信息安全机制构成了严峻挑战。因此,银行需要具备更加全面的安全态势感知能力,从而发现各类高级未知威胁。

    厂商能力要求:

    · 能够提供端到端的安全态势感知解决方案,同时基于AI、大数据技术,对通讯网络、计算环境与设备、应用与数据等安全维度进行关联分析和全方位感知,帮助银行构建一套主动的、智能化的安全防御体系。

    代表厂商:

    2.8 信息科技管理

    2.8.1 自助式报表分析

    终端用户:

    银行信息科技部门、各业务部门。

    核心需求:

    · 传统BI往往依托于传统的数据仓库,需要进行较重的数据建模,过程由IT人员主导,数据模型和主题在定义后难以修改,但业务需求不断变化,当需求与BI定义的数据主题不一致时,IT人员就需要不断参与报表支持,大量沟通和实现过程影响了业务分析和决策效率,业务人员迫切需要自助式的、更加敏捷的BI工具;

    · 传统BI以静态式的报表展现界面为主,随着银行业务人员和管理层对自助图表与智能交互的需求日益增加,业务人员和管理层希望BI工具具备动态交互功能。

    厂商能力要求:

    · 能够提供自助式报表工具,基于各类列存储、分布式并行计算数据库,如MPP数据库,实现自助数据集,帮助银行业务人员进行自助式数据探索,为银行决策者提供具备动态界面交互能力的管理驾驶舱,帮助其摆脱对IT部门的依赖,从而提升数据分析和业务决策效率,强化银行利用数据进行决策的意识。

    代表厂商:

    2.8.2 自助式AI建模

    终端用户:

    银行信息科技部门,各业务部门的数据分析师、业务分析师。

    核心需求:

    · 银行业务部门在营销、风控、财富管理等场景中的预测性分析需求大量出现,对IT部门的AI建模能力提出了极高的要求;

    · AI建模语言和工具学习门槛高,需要包含业务分析师、数据分析师、数据科学家等角色的专业数据团队,但中小银行往往不具备完善的数据团队,需要能低门槛使用的数据科学平台,实现自助式AI建模。

    厂商能力要求:

    · 能够提供自助式AI建模平台,能够基于自动机器学习(AutoML)技术,帮助银行实现机器学习的特征工程、模型选择、参数调优、模型部署、模型优化等过程的自动化或半自动化,从而降低银行AI模型开发的门槛。

    代表厂商:

    2.8.3 应用敏捷交付

    终端用户:

    银行信息科技部门的开发工程师、测试工程师、运维工程师。

    核心需求:

    · 业务迭代频率提升,使得业务部门对应用交付效能的要求越来越高,而传统的瀑布式开发模式已经难以满足业务创新需求,银行迫切需要采取敏捷开发模式,DevOps理念开始得到广泛认可;

    · 传统IT基础设施的开发、构建、测试、部署、运维生命周期中,由于应用基础设施存在异构性,使得DevOps在实践过程中仍然存在大量人工配置和反复沟通,效率未能达到最大化;

    · 银行互联网和移动化转型,使得互联网应用所承载的并发量大大增加,在营销活动等特殊时期会出现负载峰值,传统的集中式架构应用难以实现负载的高效扩容,银行迫切需要实现应用的微服务架构改造;

    · 传统的集中式架构应用的模块之间是高耦合的,功能难以完全拆分,与敏捷团队所应该采取的“部落式”分组开发模式存在冲突,同样推动了银行应用架构的微服务化。

    厂商能力要求:

    · 能够提供基于DevOps理念的敏捷开发管理平台,能够基于Docker容器、Kubernetes容器编排等技术,对应用开发、构建、测试、部署和运维等过程进行全生命周期管理,从而实现应用的持续集成和交付,促进团队的敏捷化转型,提升应用交付效能,推动银行业务创新。

    代表厂商:

    2.8.4  IT运维

    终端用户:

    银行信息科技部门的运维工程师。

    核心需求:

    · 银行上云加速,使得银行IT基础设施出现了裸机、虚拟机、OpenStack私有云、商业化私有云并存的局面,而不同基础设施的管理方式存在较大差异,且流程完全分离,给运维人员的管理带来挑战,银行需要实现多种基础设施资源的统一纳管;

    · 部分应用的架构从集中式转向分布式和微服务架构,使得银行中存在多种应用架构并存的局面,这种异构性使得故障的原因变得更为复杂,增加了运维人员的运维难度,银行迫切需要制定统一的运维标准,提升运维过程的自动化水平和效率;

    · 随着业务创新对IT部门的响应速度要求越来越高,IT不但需要实现应用交付的敏捷化,更需要实现IT支持和响应流程的敏捷化、服务化。

    厂商能力要求:

    · 提供基于AIOps理念的监控运维管理平台,能够采集软硬件基础架构、网络流量、应用性能、业务性能等不同层次的运维数据,通过机器学习的方式来快速洞察人力难以解决的故障问题,预测可能造成故障的风险和隐患,提升IT运维效率,降低运维成本,保证银行业务的稳定高效运行;

    · 提供面向异构IT资源的统一管理平台,并借助平台对外提供IT服务能力,实现IT服务过程的标准化和自动化。

    代表厂商:

    2.8.5 数据库管理与数据平台建设

    终端用户:

    银行信息科技部门、业务部门。

    核心需求:

    · 银行早期对数据库的需求,以满足核心业务交易过程的联机事务处理(OLTP)为主,即事务型数据库,随着银行对数据应用程度的加深,业务部门开始期望IT部门采用更适用于联机分析处理(OLAP)的分析型数据库,即通常所说的“数据仓库”,实现对跨表、跨系统的多维度数据进行关联分析,从而支持业务决策;

    · 银行在业务创新过程中,并不满足于对离线数据、历史数据、结构化数据进行分析,更期望能够根据实时数据,尤其是海量非结构化数据进行实时分析,从而实现更加高效的业务决策;因此,银行需要采用更先进的数据湖,通过将传统的ETL过程逐步转变为ELT,以原始形态存储海量结构化、非结构化数据,并通过高性能计算引擎原始数据其进行深度加工,从而实现数据分析利用实时化;

    · 为了让数据更好地支撑前台业务,保证数据服务能力的敏捷型,同时避免对于后台业务过多受到前台业务变化的影响,银行需要基于数据仓库、数据湖等技术,融合数据标签、数据模型等能力,实现对数据能力和业务能力的固化,通过开放API接口更好地赋能前台业务,完全打通数据孤岛,实现由被动到主动数据利用方式的转变。

    厂商能力要求:

    · 能够提供事务型数据库管理系统,帮助银行实现面向OLTP的数据存储与计算能力;

    · 能够提供分析型数据库管理系统或数据仓库,帮助银行实现面向OLAP的数据存储与计算能力;

    · 能够提供数据湖或数据平台,帮助银行实现对离线数据和实时数据的统一采集,对结构化、非结构化数据的统一存储,并通过数据质量管理、数据标准,实现数据资产化运营;

    · 能够基于数据中台理念,通过数据标签、即席查询、可视化报表、AI建模和API数据服务等能力,为前台业务提供更好的数据支撑和服务。

    代表厂商:

    2.8.6 IT基础设施建设

    终端用户:

    银行信息科技部门。

    核心需求:

    · 移动互联网的发展,使得银行互联网应用面临访问并发量增加的挑战,这对银行IT资源的规划、管理和响应能力提出了更高的要求,银行迫切需要改变包括计算、存储、网络在内的传统IT资源难以按需取用、灵活分配和弹性扩容的现状;

    · 银行对信息安全级别要求较高,期望拥有专属的物理资源池,实现与其他企业IT基础设施的物理隔离。

    厂商能力要求:

    · 提供能够专属特定银行客户使用的私有云或专有云,帮助银行实现计算资源的按需取用、灵活分配和弹性扩容,构建更敏捷的IT基础设施能力;

    · 提供软件定义的存储和网络能力,即分布式存储平台和SDN网络,提升存储和网络资源的可扩展性,降低对专业存储设备和网络设备的依赖度。

    代表厂商:

    3.银行数字化代表厂商

    4. 银行数字化厂商解读

    厂商介绍:

    Automation Anywhere是机器人流程自动化(RPA)的全球领导者,全球领先企业均在这一技术平台上打造世界级智能数字化员工队伍。Automation Anywhere连续2年获评Gartner RPA魔力象限领导者。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化:金融RPA解决方案包含企业级版本Enterprise RPA、流程发现解决方案Discovery Bot、集成AI能力的IQ Bot、定位在智能分析的Bot Insight、人机协作交互方案HBC,帮助解决金融行业团队协作困难、优先级低和业务效果难以显现、第三方软件的制约等问题,打破银行内跨部门和跨组织的协作壁垒,以及系统间的操作壁垒。

    典型客户:

    澳新银行等。

    客户案例:

    作为一个在33个国家/地区经营的多产品、国际性银行,澳新银行ANZ在亚洲地区有4个交付中心,近1万名员工,运营流程上有很大的挑战和改进空间。应用Automation Anywhere金融RPA解决方案后,澳新银行ANZ实现了:1) 常规审计认证:全球8个地区的500多个机器人实现了40%的成本节省;端到端的交付流程中节省了70%的工作时长。2) 供应商的付款对账:减少了数据核对的人工劳动,零失误对账。3) 季度性工作量管理:减少临时性资源的成本和需求;更高效的资源管理;降低人员变动带来的公司运营压力等。

    厂商介绍:

    安恒信息成立于2007年,主营业务为网络信息安全产品的研发、生产及销售及服务,涉及应用安全、大数据安全、云安全、物联网安全、工业控制安全及工业互联网安全等领域。

    所属场景:

    安全态势感知

    产品与服务能力:

    安全态势感知:明御APT攻击预警平台使用深度威胁检测技术,对APT攻击行为进行检测,相对于仅依靠特征检测的传统安全产品,本产品可发现零日漏洞利用、未知恶意代码等高级攻击行为,能检测到传统安全设备无法检测的攻击。

    典型客户:

    中国人民银行、中国银联、中国邮储银行等。

    客户案例:

    中国邮储银行是目前我国网点规模最大、网点覆盖面最广的商业银行,其以前采用的防火墙、防病毒、入侵检测等传统安全产品主要基于特征进行检测,缺乏对流量的深度分析能力,缺少有效检测高级可持续性攻击的手段。

    邮储银行采用安恒信息明御APT攻击预警平台后,弥补了传统安全检测设备不足,能够有效发现Webshell植入、攻击行为、邮件欺骗、邮件恶意附件、勒索病毒传播、病毒木马传播等潜在威胁,形成高级威胁发现、分析、响应和处置闭环,完善了信息安全事件处置体系,提升了安全威胁检测能力,为后续大数据态势感知平台建设输送了有效的安全基础数据。

    厂商介绍:

    阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式提供安全、可靠的计算和数据处理能力。

    所属场景:

    IT基础设施建设、数据库管理与数据平台建设、应用敏捷交付

    产品与服务能力:

    IT基础设施建设:智慧银行解决方案构建于阿里云飞天平台之上,提供稳定,高性能的计算、存储服务,为数字化、智能化建设提供基础能力支撑。

    数据库管理与数据平台建设:提供涵盖关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、大数据计算与分析、数据开发与治理、大数据应用与可视化等数据产品与解决方案。其中,OceanBase是阿里巴巴和蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库,在普通硬件上实现金融级高可用。

    应用敏捷交付:容器服务ACK提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。阿里云云效是企业级一站式DevOps平台,可搭建在ACK上,支持公共云、专有云和混合云多种部署形态,通过人工智能、自动化技术的应用提升开发者的研发效能,持续交付有效价值。

    典型客户:

    招商银行、兴业银行、中国光大银行、中国民生银行、浦发银行等。

    客户案例:

    中国民生银行是中国大陆第一家由民间资本设立的全国性商业银行,也是全国第一家分布式核心的银行。民生银行的核心系统过去采用IOE架构,小型机建设和运维成本投入昂贵,扩展性不足,对业务的支撑能力已经到达瓶颈。

    民生银行将核心系统迁移至阿里“飞天”专有云,并进行分布式改造后,建设和运维成本降低至原来的十分之一,优化了系统性能、服务质量和客户体验,每笔交易时间从120毫秒缩短至50毫秒以内,每秒交易峰值从7800笔上升至3万笔,可支撑十亿级客户规模,单功能点交付时间从月缩短为周。

    厂商介绍:

    百融云创成立于2014年,在精准营销、信贷分工、普惠金融、系统部署等领域提供解决方案。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:对潜在客户进行用户画像和与评级,实现精准营销和风险前置,覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风险管控,主要涉及客户信息核验、反欺诈数据查询和监控、贷中风险监测、智能催收和差异化催收策略。

    典型客户:

    中国工商银行、中国银行、招商银行、中国光大银行等。

    客户案例:

    2019年光大银行信用卡交易额为2.7万亿,业务收入达476亿。光大银行信用卡客户活跃度最初为行业平均水平。

    2015年起光大银行和百融云创开展合作,通过对银行客户进行提前画像、预评级,对潜在需求(例如电商和教育)精准经销,持卡用户的活跃度提升了50%。

    厂商介绍:

    作为机器人流程自动化(RPA)的行业开拓者与市场领导者,Blue Prism一直以来为客户提供安全可靠的智能自动化服务。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化:互联RPA平台(Connected-RPA)是一个智能自动化生态系统,包含可无代码开发的流程构建与AI技术,能够分析、报告现有操作中的规律及数据总结、持续实现价值提升,同时内置安全与管理控制系统,可适应合规性需求及不同企业规模。

    典型客户:

    桑坦德银行(Banco Santander)、劳埃德银行(Lloyds Banking Group)、英国合作银行(The Co-operative Bank)。

    客户案例:

    阿根廷最大的私人银行阿根廷桑坦德银行(Banco Santander)为受新冠肺炎流感全球大流行影响的企业提供帮助,需要短时间内处理50,000家预先批准的公司的信贷额度。

    通过Blue Prism的智能自动化服务,处理该类申请。达到了每笔处理和存入贷款流程处理时间少于三分钟,并可在零失误的情况下,每天处理1,300笔贷款申请,累计为银行节省57,000个小时的文件处理时间,令其员工得以处理更有意义的工作。

    厂商介绍:

    邦盛科技成立于2010年,是中国金融实时风控领军企业,大数据实时智能处理技术领军企业,产品主要包括实时交易反欺诈、申请反欺诈、信贷授信风控、智能案防等产品。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控、审计稽核与反洗钱

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控&小微业务营销与风控:针对银行金融业务在实时反欺诈中面临的性能瓶颈,邦盛科技基于“流立方”以及机器学习、关联图谱等底层核心技术,打造了实时智能风控系统,实现涵盖“事前风险感知”、“事中实时决策”、“事后案件调查”的统一的风险防控。

    审计稽核与反洗钱:整合全行各类内外部数据和监管提示风险名单,提供全方位图设计、图探索、图分析、图规则等功能,对非法集资、团伙欺诈、网络赌博、地下钱庄和疑似套现等多个洗钱风险场景进行探索应用。

    典型客户:

    中国农业银行、招商银行、渤海银行、平安银行、兴业银行等。

    客户案例:

    招商银行2020年3月末全行资产总额达77667.14亿元,在全球银行品牌价值500强榜单中进入10强。随着移动互联网发展,获客渠道逐渐线上转移,给信用卡业务带来挑战。

    为了承接互联网获客流量并有效控制线上申请风险敞口,邦盛科技为招商银行构建了实时智能反欺诈体系,覆盖全部线上申请渠道,风险团伙捕获准确率较高,为策略人员及审核人员提供强有力的设备画像及相应规则模型和关联图谱工具。

    厂商介绍:

    BoCloud 博云是国内领先的云计算解决方案服务商,以PaaS 技术推动数字化转型,为客户提供面向应用管理的解决方案。

    所属场景:

    应用敏捷交付

    产品与服务能力

    应用敏捷交付:产品主要包括以 PaaS为核心的应用管理产品线,包括PaaS技术中台、容器云平台、微服务治理平台和 DevOps 平台。容器云平台对云基础设施、数据、业务资源、容器环境进行统一管理。DevOps 平台对开发环境进行标准化管理和自动构建,建立开发运维一体化流程。微服务治理平台提供深度微服务治理及微服务框架落地。

    典型客户:

    中国民生银行、苏州农村商业银行、浦发银行、江苏银行、中国银联。

    客户案例:

    苏州农村商业银行 2019 年底全行总资产达 1259.55 亿元,位居于长三角地区中小银行前列。在云计算平台建设上,苏州农商行有两方面的诉求,私有化部署,做到自主可控,以及对偏互联网应用进行容器化改造,提高交付效率,实现敏捷开发。

    博云提供了金融私有云解决方案,提升了苏州农商行 80%效率工作效率,节省运维成本 50%-70%。

    厂商介绍:

    浙江百应科技有限公司是一家领先的人工智能国家级高新技术企业,首创推出数智化客户关系管理平台(AICRM),帮助企业构建“AI中台、数据中台、云通信”三大底层数智化能力,赋能企业营销、销售、服务、决策等业务环节,为企业打造一站式业务增长引擎。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:数智化客户关系管理平台围绕营销云、销售云、服务云、智能云、分析云、协同云6大系统化产品矩阵,打造银行智能营销、智能销售、智能全渠道客服、智能催收4大解决方案。AI PaaS开放平台为企业提供开放且安全稳定的AI对话、智能语音交互和云通讯三大能力,赋能企业呼叫中心、智能客服、线索清洗等场景。

    典型客户:

    中国银行、中国农业银行、杭州银行等。

    客户案例:

    中国银行、中国农业银行是大型国有银行,与百应科技在信用卡分期业、个贷营销、催款催收、客户关怀等业务场景展开合作。

    智能外呼、客户标签、弹性坐席、统计报表等功能被深度应用于银行业务中,同时建立千人千面自动催收风险控制体系,外呼效率提升49.5%,人工外呼替代量达70.5%,意向客户判断准确率达到93.9%,大大降低了人工成本,提高了销售效率。

    厂商介绍:

    上海孚厘科技有限公司(简称“磁金融”)成立于2015年,是拥有纯正“台州模式”基因的小微金融科技公司,专注于解决小微金融的“麦克米伦缺口”。

    所属场景:

    小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    小微业务营销与风控:营销方面,通过线下社区化地推+线上泛供应链结合的“一区一链”模式,在台州模式社区化经营的成功经验上,叠加基于互联网场景的“泛供应链金融”,链接SaaS、ERP等三方服务商、B2B交易平台、垂直行业产业金融和大型互联网流量平台,变人海战术为场景批量获客。风控方面,独创“人机结合、规模定制”的风控体系,将台州模式30多年积累的专家经验,与机器学习模型相结合,形成知识图谱,搭建关系网络,适用于反欺诈、上下游营销等多个场景,突破了小微金融非标业务标准化的难题,缩短了超级信贷员的培养周期。

    典型客户:

    南洋商业银行、温州银行、银联商务全资子公司重庆中金同盛小额贷款有限公司、管金所、今麦郎、东方希望集团等。

    客户案例:

    重庆中金同盛小额贷款有限公司系银联商务全资子公司,希望就银商800万收单商户提供小微服务。

    磁金融将整套“升级版台州模式”通过咨询、系统和联合运营的模式输出给项目方,帮助中金同盛从0到1搭建小微团队,培养近50名小微信贷人员,合作期内累计发放贷款近20亿,周期内不良率低于1%。

    厂商介绍:

    创新奇智是一家发展快速的人工智能商业化公司,聚焦金融、制造、零售等领域,致力于用人工智能技术为企业提供 AI 相关产品及商业解决方案。

    所属场景:

    IT运维

    产品与服务能力:

    IT运维:创新奇智采用一体化运营模式,打造融合AI、大数据、云和行业场景应用的ABC一体机,提供两个方向的金融智能化服务——面向金融机构数据中心的智能运维管理;面向核保核赔、合同比对等常规业务的智能业务场景落地。

    典型客户:

    中国建设银行、中国邮政储蓄银行、中国光大银行、泰康保险等。

    客户案例:

    某头部金融机构以往对AI进行场景落地时,针对多个场景、多个产品,往往需要分别立项和采购。比如,AI模型训练、大数据平台规划和搭建、多云的管理、物理服务器的购买往往需要分别进行。

    面对该金融机构立项和采购过程复杂的痛点,创新奇智整合了AI算法模型构建、大数据平台搭建、混合云管理等技术能力,打造开箱即用的ABC一体机,一次性解决客户端到端需求,大大缩短客户构建能力的周期,将运维团队人员降至个位数。

    厂商介绍:

    DataCanvas作为中立的软件提供商,为数据科学家及团队提供灵活、开放的数据科学平台产品,实现企业自主AI能力建设。

    所属场景:

    自助式AI建模、小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    自助式AI建模&小微业务营销与风控:DataCanvas提供机器学习分析和实时计算能力,帮助数据分析师和数据科学家快速协同开发,实现模型管理和应用支持,运用“白盒”算子库,三位一体建模、四库等功能,结合Auto ML、Auto DL等技术实现自动建模,协助银行构建小微企业贷后风险特征体系及预警模型,提供一键上线等模型服务,对银行业务进行有效支撑。

    典型客户:

    中国建设银行、浦发银行、徽商银行、浙商银行等。

    客户案例:

    某银行服务中小企业,是以资产、贷款、存款规模计算的中国中部地区最大的城市商业银行,需要挖掘影响信贷资产风险的特征,对小微企业信贷业务的风险进行有效管控,即实现精准识别,有效预测风险等内容。

    DataCanvas完成机器学习平台的搭建,实现3.15%的预警率、40.5%的准确率和64%的覆盖率,部分分行盲测准确率超60%,提升贷后管理效率。

    厂商介绍:

    第四范式成立于2014年底,是领先的人工智能平台与技术服务提供商,打造了全栈式企业级AI产品体系,解决企业智能化变革中面临的AI应用门槛较高、落地价值受阻、算力投入激增等实际难题。

    所属场景:

    自助式AI建模、零售业务营销与风控、资产与财富管理

    产品与服务能力:

    自助式AI建模:AI核心系统“先知”是标准化、全流程的人工智能应用开发平台,助力企业轻松落地AI应用,覆盖机器学习从模型构建到应用全流程,自动化构建、应用、更新模型,无需机器学习专业技能。

    零售业务营销与风控&资产与财富管理:根据客户社交、购物、业务处理、计划准备、搜索和查找、个性化活动等数据,完成精确的客户获取与精益的客户管理,典型应用场景如信用卡分期营销、现金分期营销、基金产品推荐、理财产品个性化推荐、投顾客户挖掘等。

    典型客户:

    中国工商银行、招商银行、交通银行、建设银行、国信证券等。

    客户案例:

    某国有商业银行信用卡中心采用第四范式先知AI平台对存量用户进行反睡眠智能营销,整体召回率达到了51.4%,准确率为6.9%,在相同的召回率下,准确率较专家规则提升了430%。

    某大型股份制商业银行在理财产品营销中,通过第四范式的先知AI平台构建机器学习模型,利用数千万级别的历史营销样本,对客户的需求及偏好进行洞察,对各资产段的客户营销效果均有显著提升,响应率提高 2 倍 ~11倍;,成交金额提高 50%~500%,预计全年理财销售净收益提升 2200 万,有效提升长尾客户的客户价值与留存率。

    厂商介绍:

    袋鼠云成立于2015年11月,是数据智能中台和智能运维中台理念的创导者,公司基于数据中台的先进理念、产品和服务,帮助客户建设数据智能基础设施,构建全域数据共享中心,让数据产生价值。

    所属场景:

    数据库管理与数据分析、自助式AI建模、IT运维

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据分析:覆盖数据中台建设过程中的全链路数据处理能力(离线开发、实时开发、数据资产、数据API等),可兼容Hadoop体系、MPP数据库、Oracle等多种第三方引擎,融合银行现有数据平台,提升银行大数据分析能力。

    自助式AI建模:算法开发平台AIworks提供了从数据处理、模型训练、模型预测、服务部署的一站式服务,可通过简单的拖拉拽形式即可完成AI模型的训练、发布、管理及运维,帮助银行AI分析师实现金融风控、精准营销等业务场景。

    IT运维:智能运维中台解决方案将银行现有的各类IT及业务数据源进行统一采集、管理和存储,针对业务特点和需求梳理业务和IT指标,实时呈现业务和IT状态,快速排查、分析与定位问题故障。

    典型客户:

    中原银行、华夏银行、张家口银行、南京银行等。

    客户案例:

    华夏银行是全国第五家上市银行,截至2019年上半年,总资产规模达3.02万亿元,确立了整体数字化转型与互联网银行平台创新双轮驱动的发展策略。

    袋鼠云为该行量身打造“分行数据应用云平台”,改变各分行独立建设数仓的现状,建立“总行管理,分行共享”的“云”化平台,实现统一数据存储、统一运维、统一管理,提高分行数据开发效率,解决分行数据开发、应用水平参差不齐的问题,覆盖数据下发、数据采集、数据开发、数据建模、数据管理、数据应用的全方位需求,为各分行提供数据创新的基础环境。

    厂商介绍:

    度小满金融作为一家金融科技公司,在智能金融时代,将发挥AI优势和技术实力,携手金融机构合作伙伴,用科技为更多人提供值得信赖的金融服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、自助式AI建模

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:“磐石”是度小满金融旗下的金融科技开放平台,旨在为银行、互联网金融机构等提供多层次的风控服务,帮助客户准确快速地评估借款人的资质情况,提升风险经营能力。

    自助式AI建模:磐石定制建模依托度小满的数据、技术以及业务经验优势,帮助机构根据自身的业务及客群需求,灵活、高效、合规地进行各类模型定制。

    客户案例:

    某国有大行不断加速数字金融进程,开展智能银行的建设,需要搭建金融大脑,智能建模平台是其中重要的组成部分。

    该行基于度小满的磐石Etron建模平台,实现自动化特征提取、模型构建与评估、模型一键发布,从而自动化构建风控模型,将AI技术快速应用到实际业务中,实现风险的实时预警监控。

    厂商介绍:

    帆软软件有限公司(以下简称“帆软”)成立于2006年,专注商业智能和数据分析领域,连续两年获得工信部中国电子信息产业发展研究院与中国大数据产业生态联盟“中国大数据企业50强”。

    所属场景:

    自助式报表分析

    产品与服务能力:

    银行行业解决方案基于帆软商业智能产品组合,打通底层数据孤岛,结合银行行业的场景,分为全行模块、分行模块、条线模块等多个模块,在战略决策、市场营销、风险管理、内部管理等多个场景来搭建数据分析平台。另外结合各业务条线的业务场景搭建统一门户,分为体系化业务报表、行长驾驶舱、移动端小秘书等典型数据应用,利用科技的手段为业务赋能。

    典型客户:

    中国人民银行、中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行等。

    客户案例:

    江苏银行利用大数据实现弯道超车,但面临业务部门提出的需求,数据部门难以快速响应的挑战。

    江苏银行利用帆软产品上线江苏银行大数据分析云平台,可以实现手动报表线上化、业务自助分析,通过数据挖掘助力复杂分析,实现离散式报表报表管理、平衡数据的安全性和便捷性。

    厂商介绍:

    华策数科是国内大数据分析与应用领域先驱者,公司通过将大数据技术融合AI,区块链等先进科技应用,将现实问题转化成数学应用问题,凭借对数据的深刻理解和对算法的开拓性应用,打造行业级大数据应用系统和企业级全流程解决方案。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售&小微业务营销与风控:Smart Engine为贷款机构提供业务策略管理,让客戶轻松高效地配置风控、反欺诈、实时营销等场景下实时、准实时的决策模型。Smart Score以分数的形式来衡量信贷风险几率、获客意向度,可以实现客户的精准分群,为获客、存量转化等营销环节提供技术支持。

    典型客户:

    中国银行、中信银行、中国平安、汇丰银行等。

    客户案例:

    某大型商业银行使用Smart Engine决策引擎后,整体贷款审批通过率提升15%,节省了70%的人员和运营成本,而在引入华策数科整体的风控全流程方案之后,实现了坏账率下降4.6%,单位获客成本降低47元,单位风控成本降低9元,贷款规模提升0.81亿元,好客户量从17600个提升12.50%至19800个,坏客户量从2400个下降64.58%至850个。

    Smart Score为该银行进行了客群细分,实现更大范围、更精准的存量用户分群,使得该银行理财产品销量大幅提升,存量客户开发户均资产单季度提升70%,理财销售-特选名单转化率最高提升22倍。

    厂商介绍:

    北京互连众信科技有限公司成立于2014年,是不良资产管理科技服务平台,依托云计算、人工智能等科技力量,推动不良资产处置服务智能化、合规化。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:灵验质检机器人,应用RPA理念和“灵芯系统”,通过ASR和NLP技术对违规词进行分析判定,自动判定违规类型后交由人工进行复检,使人工稽核效率得到大幅提升。灵机是针对处置行业定制的一款手机,搭载了SaaS灵机管理系统,帮助处置人员进行移动端合规作业。

    客户案例:

    某客户在质检稽核管理中,为了提高人工稽核效率,解决处置业务在通讯、监控、管理、过程数据留存等方面的的难题,采用互连众信提供的灵机和灵验两款处置产品,使用过程中实现联动,提升了客方质检稽核团队50%的工作效率,节省了30%的运维成本。

    厂商介绍:

    惠普企业(HPE)于2015年从惠普公司拆分独立而成,旨在帮助客户优化传统IT,建立符合需求、安全的可移动云端系统。

    所属场景:

    IT运维

    产品与服务能力:

    IT运维:Datacenter Care是由惠普企指定的专家团队提供的定制化数据中心运维解决方案,利用专家团队的知识和方法,运行和监视数据中心运维,进行主动干预,优化和自动化日常任务,以创建高性能,具有成本效益的IT环境和团队。

    典型客户:

    德意志交易所、埃森哲等。

    客户案例:

    德意志交易所是世界上最大的交易所之一,拥有30多个世界级交易平台,单个平台巅峰期一天有120万交易量,面临的业务挑战是交易平台必须7*24小时运行,任何失误都将导致名誉和资产损失。

    惠普企业的Datacenter Care团队提供驻厂服务,纳管 3,000多个 HPE 系统,包括ProLiant x86服务器和Itanium服务器,并提供第三方数据库软件,以运行OpenVMS操作系统。同时,惠普企业团队定期检查、解决软硬件故障,最大化减少IT风险。

    厂商介绍:

    恒生电子成立于1995年,是领先的金融科技产品与服务提供商,聚焦证券、公募、银行等 9 大金融行业提供基于微服务的解决方案。

    所属场景:

    资产与财富管理

    产品与服务能力:

    资产与财富管理:财富管理板块提供私行与财富管理解决方案,投顾解决方案,综合理财解决方案,涉及产品有理财销售 5.0 系统、TA 登记过户系统、BTA 系统等。资产管理业务提供理财子公司整体解决方案银行资管部整体解决方案、自营投资解决方案,新一代投资交易系统、估值核算系统已落地。

    典型客户:

    中银理财、交银理财、中邮理财、招银理财、汉口银行理财子公司等。

    客户案例:

    汉口银行总资产超过4000亿,理财业务规模居华中地区首位,2018年开始筹建理财子公司。

    恒生电子提供的理财资管一体化项目共包含基金代销、理财代销、理财分销、中债报备、银行资管、理财估值、信息披露等7个系统,涵盖了银行理财子公司业务的所有环节,助力资管业务转型。

    厂商介绍:

    华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户,致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务。

    所属场景:

    IT基础设施建设、数据库管理与数据平台建设、应用敏捷交付

    产品与服务能力:

    IT基础设施建设:华为云金融专区打造金融行业数字化底座,并联合伙伴提供端到端的全套虚拟银行解决方案,可以根据客户实际业务需求进行搭配、组合,并且以完全独立部署的方式进行交付,基础设施与其他客户隔离,完全满足监管要求。

    数据库管理与数据平台建设:华为云提供涵盖分布式关系型数据库GaussDB、MapReduce服务(MRS)、数据仓库服务DWS、数据湖探索DLI、智能数据湖运营平台DAYU等数据产品与服务。智能数据湖运营平台(DAYU)是数据全生命周期一站式开发运营平台,提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能。

    应用敏捷交付:云容器引擎CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务。在云容器引擎CCE基础上,华为云提供软件开发平台DevCloud,集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体,面向开发者提供研发工具服务。

    典型客户:

    中国人民银行、中国工商银行、中国农业银行、中国银行、招商银行等。

    客户案例:

    某行的各业务线数据量不断增加,业务侧对数据需求非常迫切,但旧有模式是业务提需求给开发中心,开发中心安排开发资源管道,导致开发周期过程,大量的需求积压。此外,行内烟囱式的数据平台建设导致“数据孤岛”,给开发人员带来大量的数据拉取和整合的工作量。

    该行通过引入华为云EI智能数据湖提供的MRS+DWS大数据云服务化产品,将大数据、数据仓库等服务在云化基础设施上的部署,多个租户间平摊大数据中心的建设、运维成本,提高大数据中心的使用效率,使得金融数据湖降低了建设、部署、运维等环节的投入,让湖内的金融数据存得下、流得动、用得好。

    厂商介绍:

    北京海致星图科技有限公司(以下简称“海致星图”)是一家致力于利用机器学习、知识图谱等人工智能前沿技术,为金融领域提供专属的数据、技术及业务解决方案的大数据公司。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、对公业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售信贷营销与风控:零售知识图谱解决方案融合持卡人、账户、设备、交易、行为等多方数据源,形成超大规模动态知识图谱,完善客户多维度画像,提取客户的社交网络特征,对客户的社群和潜在关系进行识别,对营销和风险信号的传导进行计算,在新户获取、授信风险准入、伪冒侦测、欺诈团伙识别、失联修复等多个领域释放价值。

    对公信贷营销与风控:对公知识图谱解决方案融合企业的工商、涉诉、交易、票据、信贷、担保等多源数据,进行股权、人事、实控人穿透,实现拟授信客户与黑名单隐藏关系的识别,定位关联企业之间的特定高风险担保形态,实现涵盖贷前审批、贷中监控、贷后预警的全流程风控。对公知识图谱还可分析构建供应链上下游网络,挖掘客户融资与结算需求,分析风险传播范围,预测受染企业强度。

    典型客户:

    招商银行、建设银行、广发银行、上海证券交易所、深圳证券交易所等。

    客户案例:

    招商银行作为国内金融科技实践的先驱,为提升数据价值不断进行积极的探索。

    海致星图为招商银行信用卡中心打造了中国最大的银行知识图谱分析平台,接入了8000万用户相关数据,形成30亿+条实体数据与360亿+条关系边数据,涉及16类实体、18种基础关系和28种挖掘类关系。知识图谱平台上线后,信用卡催收中心日常催收搜寻工作时长缩短25%,有效挖掘并修复的失联客户数提高23%;伪冒侦测中心有效识别了疑似欺诈团伙800+余起,环比提升超过20%,营销部门的客户触达数环比提高18%。

    厂商介绍:

    IBM成立于1911年,是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,目前已发展为全球领先的人工智能解决方案和云平台公司。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设、IT运维

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:IBM Db2数据库管理软件平台包含一系列混合数据管理产品,提供完整的 AI 支持的能力,旨在帮助您管理本地、私有云和公共云环境中的结构化和非结构化数据。

    IT运维:IBM IT 运维分析 (ITOA)将 TB 级的运维数据转化为易于理解的可行洞察,帮助提升问题解决效率,改善问题解决效果,借助人工智能运维的解决方案,可检测数据的早期模式,以便在问题出现之前对其进行预测并主动停止宕机。

    典型客户:

    巴克莱银行、天津滨海农商银行等。

    客户案例:

    巴克莱银行总部位于英国,全球规模最大的银行及金融机构之一。巴克莱银行主要面临的挑战是互联联网渠道的应用和流程集成问题。

    巴克莱利用 IBM 的SmartCloud Analytics Log Analysis 识别客户,进行渠道流量分析,分析不同的渠道和日志文件,获取全面的用户洞察和情报。巴克莱银行使用IBM的IT运营分析解决问题的速度提高60%。

    厂商介绍:

    京东数字科技集团是一家以AI驱动产业数字化的新型科技公司,以AI、数据技术、物联网、区块链等前沿数字科技为基础,建立并发展起核心的风险管理能力、用户运营能力、产业理解能力和企业服务能力。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、资产与财富管理

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:智能营销解决方案帮助金融机构快速搭建数字化的运营体系,强化新用户的获取能力,提升沉睡客户的激活效率,充分挖掘用户的全生命周期价值;智能风控解决方案为银行提供覆盖贷前、贷中、贷后全流程的智能风控技术服务。

    资产与财富管理:资管科技平台JT²智管有方打通交易、风控、产品设计、研究分析等业务流程,提供贯穿资产管理全价值链的数字化解决方案,帮助金融机构提升资产运营效率。

    典型客户:

    中国农业银行、吉林亿联银行等。

    客户案例:

    吉林亿联银行是东北首家民营银行,积极推进互联网场景化金融服务,在向开放银行的数字化转型中不断探索尝试。京东数科为亿联银行提供零售信贷业务整体解决方案、线上财富管理、供应链金融解决方案等,帮助其建立适应移动互联网环境的中台架构,通过“开放平台”等体系化产品对接京东生态内外的多样化场景,帮助其在不同场景中开展数字银行业务。

    中国农业银行与京东数科联合打造“智能托管平台”,以基金交易及托管业务流程线下转线上为切入点,覆盖投资机构的投前、投中、投后全流程周期。平台上线后,机构投资者可以实现一键下单、便捷开户、自动传递指令给托管行,托管行确认信息自动回传,所有线下流程实现线上化,有效提升运营效率。

    厂商介绍:

    金融壹账通是中国领先的面向金融机构的商业科技云服务平台,于2019年在美国纽交所上市。公司融合丰富的金融服务经验与领先科技,为金融机构提供"科技+业务"的解决方案,帮助客户实现数字化转型。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:Gamma Core银行核心系统提供数字化核心整体解决方案、互联网核心SaaS服务和信用卡核心私有品牌信用账户。

    数字化核心整体解决方案以银行核心系统为基础,整合移动银行、开放银行、贷款系统、财富管理、反欺诈、智能客服、反洗钱、监管报送等,形成端到端一体化的整体解决方案。

    Gamma云版智能风控解决方案,基于大数据和人工智能等金融科技相关技术,通过收集用户信息,筛选出有效数据,通过决策引擎对借贷形成审批、额度、定价等判断,完成信贷流程的精细化运作,实现线上信贷业务的全流程优化和监控。

    客户案例:

    2018 年,西南某商业银行与金融壹账通达成合作,针对自身业务特点,创新性地把营销、风控、系统几大模块产品与银行信贷业务相结合。其中,金融壹账通将SAT智能营销产品用于银行零售业务的拓展,以创新的营销技术助力该行的轻型化转型。该商业银行的客户活跃度提升50%,营销活动转发率提升超过3倍,沉睡客户唤回率平均提升3-5 倍。

    2019年10月,金融壹账通与某村镇银行合作建立了智能风控云平台,通过智能进件产品实现无纸化线上贷款业务流程升级,进件、审批效率大幅提升,申请流程简化60%,1小时内可配置生成线上贷款流程,无需二次开发,;相比传统审批,人力减少30%-50%,相对传统风控,不良率可下降15%-30%。

    厂商介绍:

    北京口袋财富信息科技管理有限公司成立于2014年,基于人工智能技术,为广大中产用户和机构客户提供标准化资产的财富管理业务,“理财魔方”是北京口袋财富信息科技管理有限公司的品牌。

    所属场景:

    资产和财富管理

    产品与服务能力:

    资产和财富管理: toC产品是理财魔方APP,定位为人工智能理财APP,是人工智能驱动的个性化财富管理平台。toB服务基于新一代信息技术为金融机构定制全生命周期智能投顾系统解决方案,为浦发银行、平安科技、中关村银行等多家金融机构提供人工智能财富管理解决方案,通过全人工智能驱动的投资管理系统、千人千时千面个性化交易系统、客户分析和运营系统,为合作机构增效降本、提供“投资”与“顾问”成功业务经验。

    典型客户:

    浦发银行、平安科技、中关村银行等。

    客户案例:

    理财魔方帮助浦发银行、平安银行、中关村银行等多家金融机构,定制全生命周期智能投顾系统解决方案,通过人工智能财富管理技术解决方案+客户联合运营方案,提升AUM与中收,帮助合作机构提供用户增值服务、提升用户活跃度。

    厂商介绍:

    绿盟科技成立于2000年4月,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。

    所属场景:

    数据安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    数据安全:提供敏感数据发现与风险评估系统IDR、数据泄露防护系统DLP、数据库审计系统DAS等数据安全产品,以及数据安全解决方案。数据安全解决方案提供包括数据梳理、运维数据监管、业务数据监管、办公数据监管、数据的可视化等能力,有效保护数据在全生命周期过程中的安全,达到合法采集、合理利用、静态可知、动态可控的防护目标。

    安全态势感知:态势感知解决方案(TSA)利用大数据采集、存储、分析技术,收集多种安全数据,并将各类安全数据进行关联分析,再利用可视化技术,将各种威胁事件行为、系统脆弱性进行可视化展示,实现对系统安全的整体展示、态势感知、攻击事件溯源、及对潜在威胁的预警功能。

    典型客户:

    招商银行等。

    厂商介绍:

    明略科技是中国领先的数据中台和企业智能决策平台提供商,致力于通过大数据分析挖掘和认知智能技术,推动知识和管理复杂度高的大中型企业进行数字化转型。

    所属场景:

    审计稽核与反洗钱

    产品与服务能力:

    审计稽核与反洗钱:智能审计与稽查平台解决方案治理并融合全业务条线数据及外部数据,构建以知识图谱和预警模型为核心的智能查证预警平台,服务金融机构的各业务条线和分支机构。知识图谱反洗钱解决方案搭建反洗钱知识图谱,帮助更好的利用反洗钱黑名单,与专家规则结合提升金融机构反洗钱能力,并支持对接现有反洗钱系统和数据报送等业务。

    典型客户:

    中国光大银行等。

    客户案例:

    中国光大银行成立于1992年8月,建设了国内银行业内首个全行级知识图谱应用,生成客户关系网络图谱,完整展现对公客户“个人-企业-个人”的复杂关系,构建复杂的资金流转全貌,通过图挖掘技术,挖掘复杂的隐形关系和利益共同体,实现无死角的资金监控管理。

    明略科技通过智能审计与稽查平台解决方案将光大银行近五年全量数据构建成“企业、个人、机构、账户、交易以及行为数据”规模达十亿点百亿边的知识图谱数据库,加强对业务开展过程中的远程风险管控能力,加强远程风险监控工作深度,深入挖掘只靠人力所不能发现的问题,全面加强该业务过程中的操作风险、员工道德风险管理,提升银行整体风控能力和风控效率。

    厂商介绍:

    美信联邦是中国成立最早、规模最大的TAMP科技公司,是财富管理行业的数字化基础设施供应商,为财富管理行业中的资产管理公司和泛财富机构提供一站式平台解决方案。

    所属场景:

    资产与财富管理

    产品与服务能力:

    资产与财富管理:美信联邦打通交易、行为、地理位置等各类渠道与场景上的信息,运用以人工智能为代表的智能化技术与各类数字工具,替代或赋能传统人工,实现更精准的客户洞察、更个性的产品与服务、更自然的服务触达以及更极致的互动体验,用IT技术为财富管理行业赋能。

    典型客户:

    中国银行、招银国际、橡树资本、正大集团等大型资产管理公司及中小型财富管理机构。

    客户案例:

    中银国际控股有限公司作为中国银行股份有限公司旗下的全资附属投资银行机构,美信联邦作为中银国际战略伙伴,辅助中银国际internet-trading实现基金平台交易网络化、手机化、智能化、数字化,并使其所有高端及银行环球客户能无缝贴近基金市场。

    厂商介绍:

    蚂蚁金融服务集团起步于2004年成立的支付宝,与2014年10月正式成立,致力于打造开放的生态系统,助力金融机构和合作伙伴加速迈向“互联网+”,为小微企业和个人消费者提供普惠金融服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:互联网银行解决方案利用金融科技对银行渠道、客户、产品、风控的全面在线化、智能化、生态化的改造,建设“大中台、小前台”的架构模式,实现业务快速创新,技术采用金融级分布式架构,打造双模IT的能力。

    典型客户:

    浙商银行、南京银行、网商银行、苏州银行、青岛银行等。

    客户案例:

    南京银行南京银行于1996年2月8日在南京成立,是一家由国有股份、中资法人股份、外资股份及众多个人股份共同组成的股份制商业银行,其个人金融服务立足“市民银行”定位,提升城市金融生活品质。

    南京银行“鑫云+”互金开放平台基于蚂蚁互联网银行解决方案打造,完全基于互联网技术构建,实现了“1+2+3N”的模式,其中“1”代表了南京银行,“2”代表了阿里云和蚂蚁金融云,“3N”分别代表的是N个场景、N个行业平台、N家中小成员行,帮助南京银行实现了业务在线化、决策智能化、生态平台化、架构敏捷化。

    厂商介绍:

    Oracle成立于1977年,是全球领先的企业级软件和服务提供商,为企业提供服务器、数据库管理、CRM等应用软件服务,是Oracle数据库的所有者以及Java编程语言标准制定者。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:Oracle Database是以分布式数据库为核心的关系型数据库系统。Oracle Database In-Memory是数据库的可选配件,实现行、列双格式的数据库内存,支持实时交易分析、BI和报告。

    典型客户:

    花旗银行、厦门国际银行、AU Small Finance Bank等。

    客户案例:

    AU Small Finance Bank于2017年转型为专门提供小额贷款的银行,为印度“无银行账户”的农村社区和企业家提供基本的银行服务。2019年第四季度净利润增长了42%。

    自2017年以来,AUSFB已在Oracle Database上构建了其借贷和账户管理系统,涵盖了服务器,处理器,存储,内存和网络。除了这一核心技术之外,AUSFB还采用了Oracle的分析,机器学习,集成服务,区块链甚至聊天机器人。

    厂商介绍:

    派拉软件成立于2008年,是新一代数字安全公司,产品矩阵覆盖身份安全、应用安全、数据安全三大领域。

    所属场景:

    身份与零信任安全

    产品与服务能力:

    身份与零信任安全:派拉软件可信数字身份管理平台基于零信任安全理念,结合微服务、大数据、人工智能、区块链等技术,应用于内部身份治理、外部身份治理、云端身份治理,实现统一的用户、权限、审计,同时针对多元化或集团管控模式,提供集中管控、分级管控、联邦互信管理模式。

    典型客户:

    中国银行、中信银行、枣庄银行、泗阳农商行等。

    客户案例:

    中国银行成立于1912年,是中国持续经营时间最久、全球化和综合化程度最高的银行。在内部用户身份治理的建设上,中国银行的需求集中在统一安全规范、优化密码管理、提升内部系统安全性等方面。

    派拉软件帮助中国银行建立统一身份管理规范和统一认证集成规范,通过集中的身份管理服务和账号管理视图,统一身份数据源、统一认证中心、统一审计平台,帮助中国银行实现技术合规和政策合规,降低信息安全风险、隐私风险和经营风险,提升用户满意度和信息化体验。

    厂商介绍:

    杭州潘帕斯信息服务有限公司,成立于2017年,核心创始人均来自蚂蚁金服,旨在为财富管理行业提供领域知识、技术洞察、快速实施的能力,以及连接传统与合规的范式组合。

    所属场景:

    资产与财富管理

    产品与服务能力:

    资产与财富管理:核心产品WeTAMP是专注于为财富管理行业提供TAMP解决方案和行业RPA,通过BPaas部署和白标形式协助机构进行快速数字化转型,凭借产品核心的AI/RPA技术以及背后的行业(金融资产)知识图谱优势,改造传统服务流程、用RPA 替代传统工作流,从而提升后台服务运营效率、提供合规和数字化营销中台的一揽子解决方案,帮助机构快速实现业务改造和上线。

    客户案例:

    某银国际为某银行旗下于香港地区开设的全资附属机构,旨在为海内外客户提供专业的综合金融服务。通过使用WeTAMP自动建议书功能,实现其银保业务同时连接超过15家保司,建议书超过95%的自动化率,服务响应时间从T+1 缩短到准实时。同时搭配智能解读功能,为顾问向投保者讲解建议书提供更多数据辅助,有效解决了“保单难讲解、难理解”的难题,获得了一致好评。

    厂商介绍:

    奇安信成立于2014年,专注于网络空间安全市场,为向政府、企业用户提供新一代企业级网络安全产品和服务。

    所属场景:

    移动安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    移动安全:提供移动安全工作空间平台、移动终端安全管理系统、移动应用自防护系统、移动应用检测服务等产品及服务。移动安全工作空间平台是面向BYOD移动办公场景的创新型产品解决方案,从IT管理者和最终用户的双重视角出发,以设备、人、应用三个维度构建信任体系。

    安全态势感知:天眼系统基于网络流量和终端EDR日志,运用威胁情报、规则引擎、文件虚拟执行、机器学习等技术,精准发现网络中针对主机与服务器的已知高级网络攻击和未知的新型网络攻击的入侵行为,结合威胁情报和攻击链分析对事件进行分析、研判和回溯。

    典型客户:

    中国建设银行、交通银行等。

    客户案例:

    中国建设银行成立于1954年10月1日,是国有六大商业银行之一。建设银行现有各类PC、无人值守终端以及移动智能终端等各类设备30万台以上,覆盖Windows、Android、IOS等各类操作系统,使用范围涉及总行、数据中心、研发中心、各级分行办公人员、外包人员、合作伙伴及外来访客,具有客户端数量大、类型多、使用环境复杂等特点。

    建设银行采用奇安信天擎终端安全一体化防护解决方案后,加强了在终端防病毒、资产管理、软件管理等方面的防御能力,帮助建设银行30万终端实现管理一体化整合,构建了坚固的终端安全防护体系。

    厂商介绍:

    启明星辰成立于1996年,是国内领先的网络安全产品、可信安全管理平台、安全服务与解决方案的综合提供商。

    所属场景:

    数据安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    数据安全:提供数据防泄漏系统、数据库审计与防护、数据库静态与动态脱敏、文档加密、数据库防火墙等数据安全产品。数据防泄漏系统从敏感信息内容、敏感信息的拥有者、对敏感信息的操作行为三个角度对数据进行分析,让管理者及时了解企业内部的敏感信息使用情况,发现组织内部潜在的泄密风险,保障组织知识产权与核心竞争力。

    安全态势感知:网络安全态势感知平台是运用安全大数据为基础,全面支持资产采集、流采集、文件采集、包采集、漏洞采集、情报采集等能力,对设备、主机、日志、进程、服务等全要素信息的归并,帮助用户构造全方位、全天候态势感知系统的建设需求。

    客户案例:

    启明星辰已为全国百余家银行、保险、证券、基金及互联网金融企业提供网络安全服务,团队人员持有CISSP、CISP、PMP、CISA、ISO27001LA、CCIE及数据分析师等多项权威资质认证,为全国95%以上的金融客户提供安全咨询、风险评估及渗透测试等服务,承接了银监会及发改委众多国家课题项目。

    厂商介绍:

    融慧金科,取意“通过科技,让金融更智慧”,是一家运用人工智能、大数据等新技术并结合专业化风控经验,为银行及其他持牌金融机构提供智慧风控决策和系统化解决方案的一站式高端金融科技服务公司。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:产品和服务覆盖营销获客、标准化风控、定制化建模以及端到端全套解决方案,应用场景横跨信贷业务“获客 -贷前-贷中-贷后”全生命周期,全面赋能金融机构。获客营销服务主要借助海量变量特征产出意愿模型,帮助银行筛选出优质客群。风控服务主要根据各类业务场景、渠道来源及产品形态,搭建信贷全流程或模块化风控解决方案,帮助金融机构有效提升风险识别及防控能力,优化业务风险表现。

    典型客户:

    重庆富民银行、苏宁银行、百信银行等。

    客户案例

    某股份制商业银行于2007年成功上市,资产规模约1.34万亿元。该银行的主要诉求是有效识别高危用户人群,提高信用评估通过率,降低获客成本。融慧金科提供了风险分HR产品和定制化拒件捞回风控解决方案,使银行通过率提升了10%以上,极大降低了行方获客成本,提高了利润空间。

    厂商介绍:

    北京容联易通信息技术有限公司(简称容联),国家高新技术企业,专业的智能通讯云服务商,目前拥有员工超过1000人。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:容联以云化和智能化的方式,为企业客户提供全面的通讯服务,包括PaaS通讯能力(语音、短信等)、CC(云客服与云联络中心)、UC(IM即时通讯云、空中营业厅解决方案、企业直播)、行业新通讯解决方案和“通讯+AI”服务,助力企业提高沟通体验和经营效率,驱动中国企业通讯产业实现互联网化、云计算化、能力化、融合化和智能化。

    典型客户:

    中国银行、浦发银行、兴业银行、广发银行、恒丰银行、中国平安等。

    客户案例:

    某股份制银行推动数字化营销转型,需要新建信用卡行销以及保险营销业务系统,满足电销(含分行)、风险、信审、卡务、保险等多个部门和主体的需求,实现电话营销、预约提醒、反欺诈通知提醒、满意度调查、催收催缴等业务场景的数字化转型,提高营销与催收的效率和效果;

    容联为该行提供私有化部署通讯平台,总共 8000座席,其中1000为呼入座席,同时集成新电销系统和现有催收、电销、保险等业务系统,支持客服呼入、呼出、多媒体联络接口,提供AI智能交换及移动端通讯能力,提供线路管理平台,支持虚拟隐私号以及中间小号能力。

    某股份制银行数字化营销转型,需要基于音视频构建空中营业厅解决方案,提供AI双录、远程面签、视频营销等能力。方案落地后,该银行可实现点对点的线上视频营销,通过手机银行中的线上音视频功能,远程为客户办理业务,为销售过程行为和银行用户双方提供留痕凭证和交易保障。

    厂商介绍:

    融360|简普科技(NYSE:JT)是独立开放的金融产品搜索、推荐和服务平台,于2017年11月16日在美国纽约证券交易所上市。融360|简普科技旗下占融数科作为行业领先的数字金融提供商,通过人工智能、云计算等技术,为银行、持牌消费金融公司、保险等金融机构提供行业领先的数字金融服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:信用分期模型是利用机器学习算法开发的信用评分产品,通过拒绝推断技术及多类金融产品风控经验,通过深度学习、迁移学习、知识图谱、小样本无监督学习等先进的建模技术,辅助线上贷款决策,应用于贷前风险识别。

    客户案例:

    信用分期模型分在华东某城商行的测试样本上,覆盖率约90%。KS值约35%,IV值约1.0,对行内现有模型区分能力增益明显,多项指标在候选厂商中位列第一。占融数科模型团队根据行内需求,为行方定制开发了LR定制模型和XGBoost定制模型,前者KS值约36%,后者KS值约40%。

    厂商介绍:

    广州思迈特软件有限公司致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案,以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命,专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

    所属场景:

    自助式报表分析

    产品与服务能力:

    自助式报表分析:Smartbi经过多年持续发展,整合各行业的数据分析和决策支持的功能需求,覆盖数据管理、数据准备、数据分析、数据分享四大环节,满足用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析的使用。Smartbi产品包括:企业报表软件、自助分析平台、数据挖掘平台和智分析Saas云平台。

    典型客户:

    交通银行、民生银行、南京银行、平安银行、北京农商行等。

    客户案例:

    南京银行资产规模约1.34万亿元,在“中国银行业100强”榜单上位列第21位。南京银行希望通过统一的门户首页,快速访问各个数据应用系统,为银行的管理人员决策提供数据支持。同时,业务人员可以自主完成数据分析,切实提高工作效率。由Smartbi建设的数据应用门户日均在线使用人数600左右,扮演着“想到数据,就想到门户”的重要角色。

    厂商介绍:

    上海思贤信息技术股份有限公司,成立于2010年,是以大数据智能驱动的国家高新技术企业,聚焦基于大数据和认知决策的新一代数据与业务智能。

    所属场景:

    小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    普惠金融业务营销与风控:在与各银行、政府合作项目中,逐步搭建了从数据治理到知识规则建立所需的产品体系,包括生产基础支撑系统、数据智能产品及服务、业务智能产品及服务,应用于金融机构普惠金融信贷业务的获客、大数据征信 、风控预警等场景。其中,企典系统是思贤科推出的一款提供企业信用评分、企业风险预警功能的产品。

    典型客户:

    中国建设银行、银联商务、浦发银行、南京银行、邢台商业银行等。

    客户案例:

    中国建设银行在普惠金融信贷业务中,面临企业外部数据维度的缺乏、内外数据没有融合、外部数据未结构化等问题,无法满足风控业务场景。

    思贤科技通过大数据采集系统,全方位实时采集海量外部数据,对不同来源、结构不一的数据进行全面数据治理,运用NLP处理技术,使数据之间相互关联、形成金融行业知识图谱,建立平台自动分析和关联企业经营相关的数据,帮助银行提升风控管理能力。2020年一季度,提供给银行的中小企业信用评估数据超过89.4万条。为上海市发放中小微企业贷款59.8亿,企业数量到达762家,为全国发放526.8亿,企业数量达到13354家。

    厂商介绍:

    上海上讯信息技术股份有限公司成立于2010年12月,是IT智能安全运维与数据治理等领域国内领先厂商及服务提供商。

    所属场景:

    数据安全

    产品与服务能力:

    小微业务营销与风控:上讯敏捷数据管理平台ADM是企业上、中、下游数据的高效使用与安全管控的综合解决方案,基于数据库虚拟化技术,解决用户在数据使用流程中遇到的痛点问题,达到数据使用的全生命周期管理。根据数据使用流程的不同阶段,ADM平台被分为五大功能管理系统,分别是生产数据管理、备份数据管理、测试数据管理、敏感数据管理、数据访问管理,针对每个阶段遇到的具体痛点进行针对性的处理,解决数据使用的成本控制、灵活管理与高效应用的问题,并使得整个数据使用自动化、流程化。

    典型客户:

    广发银行、招商银行、中信银行、宁波银行。

    客户案例:

    广东发展银行作为中国金融体制改革的试点银行,于1988年在广州成立,是国内首批组建的股份制商业银行之一。敏捷数据管理平台ADM采用创新型专利技术-数据库虚拟化技术,集中管理测试数据的获取、存储与使用的流程,最终达到测试数据的版本管理、分钟级交付测试数据的目标,并降低了近60%的存储开销。

    厂商介绍:

    神州信息(股票代码:000555.SZ)作为金融科技全产业链综合服务商,拥有三十余年行业信息化建设经验,是国内信息化产业领导者和数字中国的践行者。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设、IT运维、审计稽核与反洗钱

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:金融大数据平台级产品负责数据采集、加工、存储、分析、挖掘、应用等,推动金融机构快速构建完备的数据信息处理系统,提升数据治理、洞察决策和风险防控能力。大数据应用产品负责助力金融机构精准营销、风控与反欺诈、助贷等业务的快速发展。

    IT运维:以大数据、人工智能等新兴技术为驱动,加强运维、外包、质测、网优等ICT融合服务的自动化、智能化研发和升级,推动金融行业客户IT管理的自动化、智能化和敏捷化。

    审计稽核与反洗钱:智能反洗钱监测平台Sm@rtAML结合大数据、知识图谱、人工智能等先进技术,实现了智能KYC 审查、实时名单客户交易拦截,通过机器学习算法自动构建可疑洗钱交易模型,代替传统基于规则和人工判断的反洗钱工作模式,极大的提升了可疑洗钱交易上报的及时性、准确性,降低合规成本。

    典型客户:

    中国人民银行、南京银行、乌鲁木齐银行、秦皇岛银行、百信银行、重庆富民银行、新网银行。

    客户案例:

    乌鲁木齐银行与神州信息合作,于2019年5月构建了大数据平台,采用开源Hadoop体系构建数据平台,实现结构化数据与半结构化数据的采集存储与计算,引入了信用、风控类外部数据,并进行了内外部数据整合打通,实现内外部数据打通及可视化展现(如对企业投资人关系进行梳理,构建了企业投资关系图谱的展现)、个人客户标签库建设、客户360视图、标签维度数据洞察等,有效达成了项目目标。

    厂商介绍:

    TalkingData 成立于2011年,是国内领先的数据服务提供商,围绕SmartDP数据智能平台构建“连接、安全、共享”的数据智能应用生态,帮助商业企业和现代社会实现以数据为驱动力的智能化转型。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:TalkingData能够为银行提供涵盖数字化转型规划、数字化营销运营、IT系统实施以及数据服务的端到端解决方案。针对银行的精细化获客和运营需求,TalkingData基于数据智能产品,把风险评估前置到获客侧,实现客户分层,以及实现低成本、高效获客,提供从响应到风险侦测到客群分层及投放运营的一体化白名单解决方案。

    典型客户:

    平安集团、中国银行、光大银行、中信银行、广发银行等。

    客户案例:

    某股份制银行,为了挖掘存量客户对消费金融产品的需求,使用TalkingData敏捷的数字化营销解决方案,在3个月内完成4种模型方案,经过21批次的名单迭代,实现对信贷意向客群的精准识别,总体意向率超过11%。

    某头部互联网金融机构,采用TalkingData联合建模方案,构建营销响应模型和信用风险模型,实现白名单客群分层,通过流量平台的搭建实现了用户曝光到注册35%的效果提升、注册到授信30%的效果提升。

    厂商介绍:

    同盾科技是中国智能分析和决策领域领军企业,基于对数据的探索洞察和深刻理解,将深度学习、联邦学习等领先技术与业务场景深度融合,为金融、保险等行业提供智能分析与决策服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控、自助式AI建模

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:产品体系主要包括针对贷前审核、贷中贷后审查等信贷全流程的公有云服务,交易反欺诈决策引擎、信贷风控决策引擎、模型训练及运行平台等私有云服务,信贷申请反欺诈评分产品智察分、信贷量化风险评分产品智信分等评分产品,此外还提供联合建模和咨询服务。

    小微业务营销与风控:同盾小微企业金融服务平台解决方案通过引入金融科技、人工智能科技企业,融合涉企数据,建设专业的、智能的、数据驱动的金融服务平台,赋能小微企业发展。

    自助式AI建模:同盾机器学习平台除了提供常规的spark计算引擎,还提供深度学习、深度学习、图计算引擎等,通过算法市场、学习流、模型平台、模型监控、模型部署等功能,实现机器学习全生命周期的流程打通。

    典型客户:

    渤海银行、中国银联、唐山银行等。

    客户案例:

    渤海银行从2017年就积极进行战略调整,全面发力个人消费金融业务。截至2019年6月末,渤海银行零售贷款年末总额1,678.40亿元,增速达到41.28%,余额占比 29.58%,高于去年同期水平,零售银行战略转型初见成效。

    渤海银行携手同盾科技打造了以数据驱动、移动互联和跨界融合为重要特征的智能风控决策平台,可结合业务场景、客群特点,运用灵活的风控模型、规则、策略,实时评估业务风险,为各类个人信贷业务提供包括反欺诈、身份核实、信用评估、授信、定价等环节在内的全流程风控解决方案。

    厂商介绍:

    天融信创始于1995年,是中国领先的网络安全、大数据与安全云服务提供商。

    所属场景:

    安全态势感知

    产品与服务能力:

    安全态势感知:天融信态势感系统利用大数据技术、可视化建模分析等技术,融合多种探知检测系统,提供了大数据存储计算、数据挖掘分析、场景引擎分析、大数据建模分析、态势分析、调查分析、安全监测、安全处置、集中策略管控、资产管理、威胁情报等核心功能,帮助用户实现全面的态势感知。

    典型客户:

    中国工商银行。

    客户案例:

    中国工商银行成立于1984年1月1日,是中央管理的大型国有银行。天融信作为“金融业网络安全态势感知与信息共享平台”建设的重要技术支撑单位之一,2019年协助中国工商银行完成了该平台底层技术架构的搭建和部分应用的开发,包括底层的数据汇聚、数据加工、信息资源池管理、大数据分析平台以及上层的态势感知模块的开发。同时,天融信还积极参与了接入数据类型、报文格式、接口协议等技术标准的制定工作,并协助中国工商银行顺利完成了第一批试点。

    厂商介绍:

    腾讯云是腾讯集团倾力打造的云计算品牌,提供全球领先的云计算、大数据、人工智能等技术产品与服务,以卓越的科技能力打造丰富的行业解决方案,推动产业互联网建设,助力各行各业实现数字化升级。

    所属场景:

    IT基础设施建设、应用敏捷交付

    产品与服务能力:

    IT基础设施建设:腾讯金融云为银行行业量身定制云计算服务,监管合规的金融级灾备能力,从根源上保障银行业务的安全可靠。高稳定云产品服务,从计算、安全、存储、网络等各方面,帮助银行解决IT技术束缚及安全防护顾虑。

    应用敏捷交付:腾讯云容器服务TKE基于原生Kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提供的优秀的DevOps环境,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,可极大提高软件的发布效率。

    典型客户:

    中国银联、中国银行、中国建设银行、平安银行、微众银行等。

    客户案例:

    微众银行是中国首家互联网银行,以普惠金融为目标,致力于服务工薪阶层、自由职业者、进城务工人员等普罗大众,以及符合国家政策导向的小微企业和创业企业。微众银行筹备时间短,业务上线快,亟需快速搭建优秀可靠的IT架构平台,传统的高成本架构换取高可靠的做法已无法适应互联网的玩法。

    微众银行通过腾讯云,构建全新去IOE高扩展性架构,快速开业成为全球首家全云上银行,并降低80%账户管理成本,同时采用金融云的人脸核身等新技术,打造创新的互联网业务流程。

    厂商介绍:

    UiPath成立于2005年,是领先的机器人流程自动化供应商,可提供完整的软件平台,帮助企业高效完成业务流程自动化。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化:UiPath提供企业级RPA平台为自动化生命周期提供支持。主要包括利用Automation Hub发现并记录自动化创意,并作为统一指挥之心管理整个自动化流程;Task Mining记录员工日常任务,构建流程图;通过RPA+AI进行用户交互,阅读、处理文档,并利用 AI fabric部署AI技能,将其直接拖放到RPA工作流中进行自动化流程管理;用机器人执行任务;用嵌入式分析技术进行运营效果评估。

    典型客户:

    苏州银行、欧洲银行等。

    客户案例:

    苏州银行2019年总资产达3400多亿元,是头部城商行之一。苏州银行面临的挑战是,日常业务流程占用员工大量时间,效率低且易出差错。

    苏州银行在办公室监管事项督办、金融市场部证券代码输入和运营管理部人行信息自动备案部署UiPath RPA机器人后,办公室每天节约登录时间30分钟, 运营管理部资料录入时间从10分钟降至2分钟,证券代码输入则每次节省150分钟。

    厂商介绍:

    微软成立于1975年,是软件、服务和解决方案领域的领先企业。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:Microsoft SQL Server是微软主要数据分析产品,是关系型数据库管理系统。Azure Synapse Analytics,集成多种结构及非结构化数据源、数据存储和大数据分析系统,以及Power BI、AI分析工具,利用标准的SQL指令就能查询。Azure Data Lake Storage Gen2 是适用于大数据分析的可高度缩放、具有成本效益的数据湖解决方案。

    典型客户:

    南非标准银行(Standard Bank)、冲绳银行,英国首都银行Metro Bank、欧元银行(Euro Bank)等。

    客户案例:

    南非标准银行是非洲资产最大的贷方,有1500万零售用户,面临的问题是关键业务流程有许多遗留应用程序、不同国家/地区使用不同的应用程序,孤立的数据源导致数据分析缺乏洞察力。

    标准银行通过Azure将孤立的本地数据转移到云中,基于Azure Data Lake Storage的数据湖和Azure SQL Database实时数据存储库,提供标准化的应用程序和分析,减少处理数据时间。

    厂商介绍:

    微众信科成立于2014年,定位为信用科技服务商,核心能力是为银行业金融机构提供中小微企业征信报告、风险决策系统和信贷一体化解决方案。

    所属场景:

    小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    小微业务营销与风控:微众信科产品及服务主要包括四大类别:征信科技服务、风险决策服务、信用科技一体化服务和其他服务。征信系统通过线上批量数据获取、清洗、加工和处理输出征信报告。风险决策产品以风险决策模型和引擎为核心,应用于贷前客户筛查与反欺诈、贷中信用评估与风险定价和贷后风险监控等场景。

    典型客户:

    六大国有银行、招商银行、民生银行、兴业银行、江苏银行、南京银行等。

    客户案例:

    2019年,江苏银行资产突破2万亿,是长三角地区头部中小城商行。2015开始于微众信科合租,上线“税e融”产品,成为第一个真正实现线上化、批量化、自动化的银行,最快7秒完成贷款审批。

    厂商介绍:

    芯盾时代创立于2015年,是业务安全产品和服务提供商,提出“以人为核心的业务安全”的理念,基于信息安全、人工智能、身份认证等多维技术驱动,拥有具有自主知识产权的多因素认证、统一身份管理、人工智能反欺诈、零信任安全等4个产品系列,为客户提供场景化全生命周期业务安全防护方案,助力客户打造安全、智能、可信的业务体系。

    所属场景:

    身份与零信任安全、零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    身份与零信任安全:零信任业务安全解决方案从人、设备、行为三个子集,设备风险、真实身份、数字身份、历史行为、当前行为五个维度出发,通过人工智能技术对风险进行准确判断,实现对身份/设备的管控,实现持续认证、动态授权,完成危险发现和动态处理的闭环操作,为企业提供全生命周期的动态业务安全保障。

    零售业务营销与风控:智能风控决策平台,集数据对接和处理,以及可视化的规则配置、部署、执行、监控、调优等规则全生命周期管理功能于一体,可根据不同业务类型、风险类型、业务对象和风控角色,灵活快速的设置风控规则,实现对风险的精准、高效打击,有效解决虚开账户、身份盗用、薅羊毛、盗转盗刷、套现风险、洗钱风险等各类欺诈风险。

    典型客户:

    中国民生银行、中国移动、广东华兴银行、兰州银行、山西农信、无锡农商行等。

    客户案例:

    近年来,某大型银行在移动终端、交易、互联网营销、信贷和身份认证等业务场景,面临着刷单、盗转盗刷、薅羊毛和恶意借贷等风险。芯盾时代基于零信任安全理念,运用机器学习、大数据等技术,将多年与黑产对抗过程中积累的经验,成功应用于多维度反欺诈产品和模型,为某大型银行提供覆盖业务全流程的业务防护解决方案,大幅提升业务安全防护能力。

    厂商介绍:

    新希望金融科技,是新希望集团本着普惠金融初心,依托多年深耕银行运营领域的厚重积淀,汇聚全球一流人工智能专家团队,致力于为金融机构数字化转型进行赋能的专业技术机构。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售&小微业务营销与风控:天翔CROS智慧零售平台实现了人工智能技术与零售信贷业务流程的深度耦合,能够为合作银行提供涵盖获客、风控、运营和系统四大体系在内的数字零售信贷整体解决方案,极大降低了金融机构运用AI的门槛,使其具备全在线流程、全实时审批、全客群开放的数字普惠金融服务能力。

    典型客户:

    徽商银行、厦门国际银行、上海农商银行、莱商银行、常熟农商银行等。

    客户案例:

    上海农商银行“上农鑫e贷”、莱商银行“蜂蜂贷”、天津滨海农商银“滨银喵喵贷”具备全在线流程、全实时审批、全客群开放的数字普惠金融服务能力,可以按照“一秒钟扫码”、”一分钟客户进件“、“一分钟系统审批”、“一生拥有云授信”模式进行标准化、批量化、智能化零售信贷作业,迅速扩大零售业务余额。

    厂商介绍:

    云从科技孵化自中国科学院,是首个同时承建三大国家平台,并参与国家及行业标准制定的人工智能领军企业,也是国家新基建发展的中坚代表。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:IBIS是为银行、保险等金融机构客户量身打造的人机协同平台;基于以客户为中心的服务理念基础,通过视听感知、文本识别等各种认知技术进行信息采集,结合云从自创的领先算法建立AI用户体系,并辅以大数据技术进行智能分析决策,全力支持机构客户开展各类智能化金融创新服务。

    典型客户:

    中国农业银行总行、中国光大银行、中银消费金融等。

    客户案例:

    中银消费金融有限公司(简称“中银消金”)成立于2010年6月,是经中国银监会批准设立的全国首批消费金融公司之一,中国银行旗下的综合经营公司。

    中银消金采用云从IBIS系统,利用人脸识别和图像识别技术,降低欺诈风险,同时高效采集用户信用信息,加快业务审核流程,优化提升服务体验。

    厂商介绍:

    北京永洪科技依托自主知识产权的一站式大数据平台形成完善的产品及服务体系,具备从数据应用方案咨询、数据治理、数据仓库建设、数据可视化分析、数据深度应用到数据平台实施运维服务的端到端大数据价值服务能力。

    所属场景:

    自助式报表分析

    产品与服务能力:

    自助式报表分析:北京永洪科技的一站式大数据分析平台Yonghong Z-Suite拥有分布式计算、分布式存储、分布式通信、云计算、数据处理、数据展现等多项技术专利。产品足以比肩国际同类产品,并在高性能、易用性、AI深度分析等方面形成独特优势。产品可以满足金融行业全场景应用,获得了众多全行级部署。

    典型客户:

    中国银行、招商银行、兴业银行、中国民生银行、中国光大银行等。

    客户案例:

    中信银行是国内资本实力最雄厚的商业银行之一,希望借助具有大数据处理能力的BI工具来提升业务效率和洞察力。

    永洪科技为中信银行构建了新型的大数据平台,供决策者和业务部门洞察全辖运营状况,使得报表响应速度从十几分钟提升至10秒以内,比以往快了500~600倍,使得业务人员可自服务分析,研发人员不再有修改报表负担,可专注于核心业务。相比于传统BI,永洪科技BI不但性能更优,成本也只有约四分之一。

    厂商介绍:

    上海艺赛旗软件股份有限公司的主要战略及技术方向为RPA(Robotic Process Automation)机器人流程自动化。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化(RPA):iS-RPA是艺赛旗独立知识产权的RPA产品,其核心是通过模拟和替代的方式进行流程操作,为企业解决流程自动化难题。 iS-RPA以轻量化的形式,让财务的很多业务流程步入由”软件机器人替代人做事”的新领域。实现流程业务智能执行,让财务系统全面实现自动化。

    典型客户:

    中国银联、浦发银行、广发银行、华夏银行、太平洋保险等。

    客户案例:

    浦发银行在国内银行业掀起了银行RPA的风潮。在对公业务、个人信用卡业务、客服业务、合规等工作中,有大量的跨系统的重复工作,采用传统系统集成的方式,成本高,周期长。艺赛旗RPA通过模拟的方式,帮助浦发银行实现多个系统的数据传递嫁接,并进行相关的数据加工,极大了提升了业务效率和准确性。目前,浦发总行及21家分行已经使用了艺赛旗RPA。

    厂商介绍:

    亚信安全是中国领先的网络安全技术服务商,在云安全、身份安全、端点安全、安全管理、高级威胁治理、威胁情报等6大核心技术领域技术领先。

    所属场景:

    身份与零信任安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    身份与零信任安全:提供包括堡垒机、4A管理平台、安全办公管理平台、互联网接入认证系统等身份安全产品。其中,4A管理平台定位于信息化体系的身份服务中心,对账号、认证、鉴权、审计能力进行整合,对业务服务能力和认证渠道进行整合,并根据业务场景识别风险,提供对应级别的能力授权。

    安全态势感知:运营与态势感知平台基于安全大数据中心,构建立体化、智能化、主动化、动态化的安全运营与态势感知体系,实现安全空间外部与内部威胁、行为的实时监测,智能分析威胁事件及时完善通报处置,提供安全顶层聚合能力,实现最大化安全价值统一管理与分析。

    典型客户:

    交通银行、山东省城商行联盟、浙江农信、台州银行等。

    客户案例:

    交通银行创始于1908年,是中国六大银行之一,也是中国历史最悠久的银行之一。交通银行已经建立了比较完善的网络安全防御体系,但由于传统静态特征码(规则)匹配技术的滞后性,很难发现、分析和追踪APT攻击,所以希望通过态势感知系统的建立,进一步提升网络威胁治理水平。

    交通银行通过部署亚信安全的态势感知平台,形成了能够实现主动管理、立体防护、事前防御、响应快速的能力,全面提升了网络安全治理水平,同时还满足了《2013年国家信息安全专项有关事项》、银监会发【2016】107号文以及网络安全法的规定。

    厂商介绍:

    北京有限元科技有限公司隶属于中科金集团,是一家人工智能和大数据技术驱动的科技企业。公司坚持以“连接智慧、引领创新”为使命,拥有自主研发的自然语言解析、智能语音、活体识别三大核心技术。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控: 得助智能,是北京有限元科技公司自主研发,专为金融机构打造的全场景智能化交互平台。通过ASR、TTS、NLP,人脸识别、唇语识别、RPA等技术,为金融客户提供AI智慧双录、云呼叫中心、智能外呼、智能质检、RPA等产品方案。

    典型客户:

    五矿信托、中铁信托、华润信托、国投泰康、梅州客商银行等。

    客户案例:

    五矿信托是中国五矿集团旗下的专业从事信托业务的非银行金融机构。在展业过程中,携手有限元科技打造了“线上为主、线下为辅、人机为主、人人为辅”的双录新模式,高效合规的保障金融业务办理“真身份、真产品、真用途、真意愿”。双录一次通过率达到95%以上,同时采用AI实时质检策略,从而节省质检用时80%,质检成本降低60%以上,质检时延降低至0,用户满意度提升至85%。

    厂商介绍:

    知因智慧成立于2016年,是一家以AI驱动的产业金融科技公司,用知识赋能产业,最终形成可以辅助企业进行决策的“产业大脑”。

    所属场景:

    对公业务营销与风控

    产品与服务能力:

    对公业务营销与风控:在营销方面,知因智慧利用大数据、机器学习等技术,构建了包括标签营销、事件营销、关联营销在内的业务导向型模型,也构建了包括模型营销的数据导向型模型,为对公信贷的各类营销场景提供全方位的支持。在风控方面,知因智慧开创性地根据企业类型的不同,打造差异化的预警模型,如针对资本市场主体的预警模型,针对中小型企业的源发风险模型,针对关联风险量化的风险传导模型等,可以为绝大多数工商企业进行风险评估,客观展示其风险画像。

    典型客户:

    中国银行、招商银行、华夏银行、光大银行、浦银租赁等。

    客户案例:

    中国银行的公司信贷领域希望利用先进的人工智能技术,在内外部大数据基础上,通过对数据的深入挖掘和应用,提升风险管理工作的智能化水平。

    知因智慧通过整合行内外基础客户数据建立业界领先的公司客户风险知识仓库,结合当前中国银行风险管理现状,通过对数据的深入挖掘和应用,提升了中行风险管理工作的智能化水平。

    厂商介绍:

    作为移动业务安全专家,指掌易专注于移动业务安全领域,为政企用户提供一站式移动业务安全整体解决方案。

    所属场景:

    移动安全

    产品与服务能力:

    移动安全:金融业移动业务安全解决方案,全方位保护核心业务数据安全,适用BYOD和COPE场景,满足国家及行业监管合规要求,具有移动设备管理、 应用生命周期管理、 用户管理、 安全策略管理、 审计管理等管理功能,通过虚拟安全域VSA技术,提供面向移动应用的隔离和策略管控;在“零信任”网络环境下,实现应用级VPN安全传输,以及可信用户和设备认证准入;结合移动安全态势感知平台,实现移动业务场景全局态势感知和可视化呈现。

    典型客户:

    重庆银行、西安银行、苏州银行、广西北部湾银行、海南农信等。

    客户案例:

    某银行客户是资产规模排名前列的金融机构,原华为AnyOffice对移动展业的配发平板进行安全管控方式,无法满足BYOD模式下,移动办公业务面临的安全风险管控需求。

    指掌易为该客户提供覆盖“云-管-端”移动业务场景的安全解决方案,针对不同场景需求灵活定制安全管控策略,完成对AnyOffice的顺利替代,助力顺利通过等级保护三级测评备案。

    入选标准

    本次入选《银行数字化厂商全景报告》的厂商需同时符合以下条件:

    厂商提供的产品与服务,符合银行数字化场景对于厂商的能力要求;

    厂商能够提供两家以上付费客户案例。

    关于爱分析

    爱分析是一家中国领先的产业数字化研究与咨询机构,成立于中国数字化兴起之时,致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。

    凭借对新兴技术和应用的系统研究,对行业和场景的深刻洞见,爱分析为产业数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构,提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务,助力决策者洞察数字化趋势,拥抱数字化机会,引领中国产业数字化升级。

    研究与咨询服务

    数字化成熟度评估

    报告编委

    报告指导人

    张   扬   爱分析    联合创始人&首席分析师

    报告执笔人

    冯   伟   爱分析    分析师

    李   毓   爱分析    分析师

    报告摘要

    基于对国内银行的调研,爱分析发现当前国内银行普遍面临以下挑战:

    · 受新冠疫情影响,银行不良贷款率有所上升,业绩增长承压,同时内部运营成本升高,净利润增速下滑;

    · 全国性银行存量用户规模庞大,但活跃度和粘性相对较低;

    · 地方性银行小微客户比例高,重度依靠客户经理线下获客,难以覆盖长尾客群,同时金融科技人才缺乏,人才吸引力有限,数字化转型进程滞后;

    · 净值型理财产品运营能力缺乏,资管业务转型压力较大;

    · 后疫情时代,企业风险传导效应增强,对公业务风控面临的不确定性增加。

    为此,爱分析提出以下几点建议:

    · 重视存量用户的价值挖掘,实现精细化用户运营;

    · 面对小微客户等受疫情影响明显的客群,完善客户画像模型,实现风控前置;

    · 注重采用与外部机构合作的联合建模等方式,完善自身数字化经营能力;

    · 加快IT部门、财务部门的敏捷化转型,推动其向价值中心全面转型;

    · 持续关注资产及财富管理、对公业务、内控合规管理等数字化新场景。

    目录

    一. 新常态之下,银行数字化五大趋势

    二. 银行数字化全场景地图

    三. 银行数字化代表厂商

    四. 银行数字化厂商解读

    结语

    关于爱分析

    法律声明

    1.新常态之下,银行业数字化五大趋势

    进入2020年,受到新冠疫情影响,中国银行业将持续面临不良资产率升高的压力。据银保监会数据显示,相比于2020年年初,一季度末全国银行业不良贷款率上升0.06%,达到2.04%。其中,受疫情影响较为严重的住宿餐饮业的不良贷款率上升0.14%,小微企业的不良贷款率上升0.12%,个人消费贷款的不良贷款率上升0.13%。

    在宏观经济的新常态下,全国性银行净利润增长状况较为稳定,但地方性银行分化明显,而疫情将进一步加剧分化程度。据公开财报数据显示,2019年国有六大行均实现4%以上的净利润增速,但115家城商行中有50家净利润下滑,247家农商行中有76家净利润下滑。到2020年年中,在已经披露半年报的23家中小银行中,仅有7家银行净利润同比去年实现增长。

    爱分析认为,在净利润和不良资产率承压的背景下,中国银行业的数字化进程将持续深化,在未来数年将表现出五大趋势:

    · 对全国性银行来说,面向存量用户的数字化运营能力的重要性凸显。国有银行、股份制银行等全国性银行的零售客户基数大,但客户粘性有待提升。某全国性银行的金融科技负责人表示,随着下沉客户流量被挖掘殆尽,通过精细化的用户运营,有效盘活存量客户,将成为该行下一步数字化建设的重点。

    · 地方性银行将成为数字化建设的生力军,小微业务数字化是其建设重点。相比于全国性银行,城商行、农商行等地方性银行存在小微客户比例较高的特点,同时面临客群老化、获客渠道受限等挑战,在疫情中受到冲击较大。江苏某农商行小微业务负责人表示,传统的小微信贷审批流程复杂冗长,导致客户经理难以覆盖大量长尾客户,因此通过数字化技术赋能小微业务,全面提升客户洞察和风控能力,充分挖掘线下、存量小微客户价值,已成为该行实现业绩增长的重要手段。

    · 数字化将推动银行成本中心全面向价值中心转型。随着未来银行净利润增速的进一步下滑,通过数字化技术全面赋能银行财务部门、IT部门等成本中心,促进其向价值中心转型,将成为银行进一步优化经营成本与生产率的主要手段。

    · 数字化将助力银行打造新的业绩增长点。央行资管新规发布两年有余,众多银行已经成立理财子公司。打造数字化的资产与财富管理能力,将有助于银行实现净值化转型,获得新的业绩增长点。

    · 数字化新技术将重塑银行对公风险管理体系。知识图谱技术的逐步成熟和应用落地,有助于银行提升对复杂关联关系的洞察能力,全面重塑对公业务中的交易反欺诈、反洗钱、审计稽核等风险管理过程。

    2.银行数字化全场景地图

    爱分析基于对国内商业银行和数字化厂商的调研,准确定义了16个银行业数字化场景,涵盖零售、小微、对公、资产与财富管理等各条业务线,以及内控与合规、财务、信息安全、信息科技等诸多内部管理环节,同时遴选出在这些数字化场景中具备成熟解决方案和落地能力的厂商,如下图所示。

    (注:以下所有场景中的厂商均按音序排序)

    爱分析对这16个数字化场景的定义以及遴选出的代表厂商如下。

    2.1 零售业务

    2.1.1 零售业务营销与风控

    终端用户:

    银行信用卡中心、消费金融部门、网络金融部门、个人金融部门等。

    核心需求:

    · 用户需求日益个性化、多元化,银行需要增强用户群体的数据洞察能力,挖掘用户真实需求,并需要基于数据分析进行产品设计、渠道选择和营销策划,实现千人千面,从而精准触达用户;

    · 银行需要批量拓展消费端场景,增强场景获客能力;

    · 面对营销效果差、用户粘性低的问题,银行需要建设针对营销结果的闭环反馈,从而发现问题所在;

    · 在零售信贷申请、交易、支付等环节中,对欺诈风险的抵御至关重要,银行需要采用知识图谱、生物识别等多种新技术,实现多维度、实时的反欺诈;

    · 为了提升个人消费贷款的线上信贷审批效率,改善客户体验,银行需要通过多维度数据进行风控建模,提升信贷申请阶段的信用评分效率和精准度,并进一步将风控前置到营销阶段;

    · 面对贷中、贷后可能出现的信用风险,银行需要通过多维度数据优化监控模型,对逾期风险进行提前预警,并对逾期客户制定有效、合规的不良资产处置策略,抑制不良率上升。

    厂商能力要求:

    · 能够通过标准化数据产品、联合建模服务或端到端的营销解决方案,帮助银行实现面向多场景的客户洞察、用户触达与转化,实现精细化用户运营,提升获客效率和用户粘性,实现业绩增长;

    · 能够通过标准化数据产品、联合建模服务或端到端的风控解决方案,帮助银行提升反欺诈、信用评分、预警监控、贷后不良资产处置等过程的效果和效率;

    · 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术,或者提供端到端的反欺诈解决方案,帮助银行实现零售业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈,实现双录等合规性措施的线上化和自动化。

    代表厂商:

    2.2 小微业务

    2.2.1 小微业务营销与风控

    终端用户:

    银行小微金融部门、普惠金融部门等。

    核心需求

    · 面对小微企业规模体量小、风险能力承受弱、信用信息欠缺且质量较差的现状,银行需要通过市场、工商、司法、舆情等多维度数据来进行风控建模,并在营销和销售阶段对客户进行筛选,同时并在贷中、贷后进行预警监控,从而建立适用的风险管理机制,以降低小微信贷业务的不良率、逾期率;

    · 城商行、农商行的小微拓客重度依赖客户经理,但过去信贷审批流程主要依靠线下人工手段,客户体验较差,银行需要赋能客户经理推出秒级审批的无抵押信贷产品,以增强客户体验,提升获客效率和客户质量;

    · 在小微信贷申请、交易支付等环节中,面对层出不穷的欺诈手段,银行需要采用多种新兴技术,实现多维度的、更加实时的反欺诈,从而降低欺诈风险,有效保障银行和客户的权益;

    厂商能力要求:

    · 能够标准化数据产品、联合建模服务或端到端的营销、风控解决方案,帮助银行实现多维度客户洞察和风控前置,提升信贷审批效率,实现贷中预警监控,降低贷后资产处置成本,最终降低风险管理成本,提升客户体验;

    · 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术,或者提供端到端的反欺诈解决方案,帮助银行实现小微业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈。

    代表厂商:

    2.3 对公业务

    2.3.1 对公业务营销与风控

    终端用户:

    银行公司金融业务部门、对公信贷业务部门。

    核心需求:

    · 对公业务竞争激烈,银行需要增强事件驱动的商机洞察能力,及时抓住营销窗口期;

    · 国内存在大量由企业连环担保形成的“担保圈”,潜在传导风险大,随着宏观经济不确定性因素的增加,银行需要增强对“担保圈”企业关联关系的洞察能力,从而及时预知和抵御风险;

    · 对公交易金额巨大,但账户暴力破解、信息窃取、账户盗用等交易欺诈手段日益丰富,银行需要为客户提供增强身份认证手段,以提升其在大金额交易中的额度限制。

    厂商能力要求:

    · 能够提供知识图谱等底层技术能力,或提供端到端的对公营销或风控解决方案,帮助银行实现跨行业和企业的关系网络构建,帮助银行提升事件洞察能力,重塑营销与风控过程,从而提升营销效率和精准度,提前预防风险;

    · 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术,或提供端到端的反欺诈解决方案,帮助银行实现对公业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈。

    代表厂商:

    2.4 资产与财富管理业务

    2.4.1 资产与财富管理

    终端用户:

    银行的私人银行、财富管理、资产管理等部门。

    核心需求:

    · 随着央行资管新规的落地和“去刚兑”政策逐步落实,银行迫切需要提升理财师的净值型产品销售和投顾能力,实现银行理财净值化转型;

    · 在理财产品销售过程中,不同类型客户之间的“千人千面”现象更加突出,银行需要制定面向不同客群的产品设计和推荐策略,实现精准营销;

    · 高净值客户的个性化需求突出,需要理财师提供深度的顾问式服务,构建营销闭环,提升客户转化效率;

    · 大众客户对净值型产品的资产配置经验不足,且购买力有限,银行理财师在传统销售模式下无法充分覆盖大众,银行需要为大众客户提供更加自动化、智能化的资产配置方案;

    · 随着净值型产品逐步成为银行理财业务的主要部分,银行迫切需要提升针对净值型产品的估值能力。

    厂商能力要求:

    · 能够提供针对理财客户营销的联合建模或端到端解决方案,从而进行客户分群,帮助银行实现理财产品的精准营销;

    · 能够为银行理财师提供面向高净值客户的全托管、一站式的财富管理平台,提供从理财产品、营销、销售、签约到投后管理的全套服务,降低理财师在日常重复性工作中的投入,让理财师将更多精力放在深度服务客户之中,从而提升高净值客户对银行和理财师的信任度和留存率;

    · 能够为银行提供智能投顾技术支持,帮助银行实现面向大众的净值型理财产品的自动化、智能化资产配置,从而提升净值型理财产品对大众客户的覆盖度;

    · 能够为银行提供针对净值型产品的估值解决方案,为过渡期产品提供平稳的过渡运行解决方案,促进银行资管业务的全面升级,更好地落实央行资管新规。

    代表厂商:

    2.5 内控与合规管理

    2.5.1 审计稽查与反洗钱

    终端用户:

    银行内控合规部门、审计稽核部门。

    核心需求:

    · 银行对行内员工与客户进行资金往来以谋取利益,利用客户资料获取银行信用,勾结行外人员欺诈等违法违规行为缺乏稽核能力,亟需优化内控合规、审计稽核机制;

    · 洗钱等金融犯罪手段呈现出多样化、复杂化、隐蔽化的特征,为此国家不断加大金融监管力度,银行面临的监管和合规压力增加;

    · 传统反洗钱模式主要依靠大量专家经验和规则,需要投入大量的人力和时间成本,效率低下,误报率高,银行亟需采用科技手段提升反洗钱准确性。

    厂商能力要求:

    · 能够提供包括知识图谱等技术的底层技术能力,或提供端到端的审计稽核、反洗钱解决方案,融合客户身份信息、员工身份信息、交易和资金链路、风险特征标签等多维度信息,以及股权、投资、任职、亲属等关联关系,帮助银行对交易行为进行全面洞察,有效判别腐败、毒品、走私、非法集资、行内外非法利益往来等不同特征的大额交易和可疑交易,挖掘可疑风险群体,对高风险群体进行重点排查和处置。

    代表厂商:

    2.6 财务管理

    2.6.1 财务自动化

    终端用户:

    银行的财务部门。

    核心需求:

    · 银行对账、报税等工作重复性强、频次高、流程复杂,消耗了财务人员大量精力,容易产生疲倦,进一步导致失误增多,银行迫切需要提升财务工作的自动化水平,将财务人员从重复劳动中解放出来;

    · 银行财税相关的业务系统数量多,形成了大量数据孤岛,但这些系统建设时间长,打通成本较高,使得财务人员不得不进行大量的跨系统重复性操作,银行需要实现跨系统的财务流程自动化。

    厂商能力要求:

    · 能够提供面向财务流程的自动化机器人(RPA),以基于UI界面的“非侵入”模式打通不同业务系统,同时允许业务人员低代码开发,将财务部门的各类标准化、重复性、高频次的业务流程实现自动化执行。

    代表厂商:

    2.7 信息安全管理

    2.7.1 身份与零信任安全

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 由于账号生命周期管理不善导致离职员工账号外泄,经常成为银行网络环境被非法入侵的根源,因此银行需要通过对员工账号进行统一的生命周期管理,以防止敏感信息外泄和网络系统遭受攻击破坏;

    · 行内账号中常常存在权限较高的特权账号,普通用户被授予特权可能会给银行信息安全带来隐患,因此银行需要对行内账户的权限进行统一管理;

    · 行内各系统身份认证方式各异,员工需要花费大量精力来记忆账号,认证环节也需要大量重复性操作,因此银行需要实现多系统统一的身份管理;

    · 随着云计算、大数据、移动互联网等新技术发展,网络边界相比过去更加模糊,此外,内部人员攻击、APT等攻击行为能够有效绕过网络边界,这些都给传统堡垒式边界防御带来了挑战,银行迫切需要摒弃默认信任的原则,基于“零信任”原则实现网络的纵深防御。

    厂商能力要求:

    · 能够提供端到端的统一身份认证平台,对行内员工的认证(Authentication)、授权(Authorization)、账号(Account)、审计(Audit)进行统一管理,解决身份认证环节中拖库、撞库、弱密码、身份冒用、特权账号共享等业务安全隐患,并提升身份认证效率;

    · 能够在统一身份认证平台中,基于零信任安全理念,通过AI、大数据等技术,对用户行为进行持续性分析,保证网络系统的纵深安全。

    代表厂商:

    2.7.2 移动安全

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 随着BYOD形式的移动办公趋势的发展,银行的网络环境变得碎片化,安全边界变得模糊:一方面,移动终端给了病毒、黑客入侵银行内网更多的机会;另一方面,员工对办公APP进行截屏、复制,设备丢失,以及员工离职导致设备脱离管理等情况,都可能导致银行敏感数据泄露,因此银行迫切需要提升移动办公环境的安全性,防止敏感数据泄露。

    厂商能力要求:

    · 能够提供面向BYOD移动办公场景的安全解决方案,在移动终端为银行员工办公提供安全隔离的工作环境,同时为银行安全管理人员提供面向终端设备的统一安全管理体系。

    代表厂商:

    2.7.3数据安全

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 在移动互联网、数字化转型的推动下,数据资产具有数量快速增长、流动性不断加强、内容与价值快速变化的特点,银行应当改变原有的静态防护策略,以防止数据泄露、数据损害、数据篡改等情况的发生;

    · 数据资产的产生与应用部门以业务部门为主,而数据安全体系的建设以信息安全部门为主导,银行应建设跨部门的数据安全管理制度,明确多部门的权责划分,以减少数据安全体系推动的阻力;

    · 随着银行业务线上化、创新化的发展,测试、备份、数据分析等数据使用场景增多,但银行数据的敏感性特征,使得数据交付过程面临隐私信息泄露的风险,银行需要加强数据交付环节的数据安全管理。

    厂商能力要求:

    · 能够提供端到端的数据安全管理平台,通过业务梳理、分级分类、策略制定、技术管控、优化改进等手段,从组织与人员、技术与工具两个维度,帮助银行对涵盖数据采集、数据存储、数据传输和复制、数据处理、数据交换和共享在内的数据的生命周期进行安全管理。

    代表厂商:

    2.7.4 安全态势感知

    终端用户:

    银行信息安全部门、信息科技部门。

    核心需求:

    · 随着黑客攻击技术的发展,各种能够绕过传统安全防御手段的木马病毒、APT攻击等新一代威胁技术不断进化,它们具备高级化、组合化、长期化的特点,对传统的基于特征、签名等静态监测技术,并以单点防御为主的信息安全机制构成了严峻挑战。因此,银行需要具备更加全面的安全态势感知能力,从而发现各类高级未知威胁。

    厂商能力要求:

    · 能够提供端到端的安全态势感知解决方案,同时基于AI、大数据技术,对通讯网络、计算环境与设备、应用与数据等安全维度进行关联分析和全方位感知,帮助银行构建一套主动的、智能化的安全防御体系。

    代表厂商:

    2.8 信息科技管理

    2.8.1 自助式报表分析

    终端用户:

    银行信息科技部门、各业务部门。

    核心需求:

    · 传统BI往往依托于传统的数据仓库,需要进行较重的数据建模,过程由IT人员主导,数据模型和主题在定义后难以修改,但业务需求不断变化,当需求与BI定义的数据主题不一致时,IT人员就需要不断参与报表支持,大量沟通和实现过程影响了业务分析和决策效率,业务人员迫切需要自助式的、更加敏捷的BI工具;

    · 传统BI以静态式的报表展现界面为主,随着银行业务人员和管理层对自助图表与智能交互的需求日益增加,业务人员和管理层希望BI工具具备动态交互功能。

    厂商能力要求:

    · 能够提供自助式报表工具,基于各类列存储、分布式并行计算数据库,如MPP数据库,实现自助数据集,帮助银行业务人员进行自助式数据探索,为银行决策者提供具备动态界面交互能力的管理驾驶舱,帮助其摆脱对IT部门的依赖,从而提升数据分析和业务决策效率,强化银行利用数据进行决策的意识。

    代表厂商:

    2.8.2 自助式AI建模

    终端用户:

    银行信息科技部门,各业务部门的数据分析师、业务分析师。

    核心需求:

    · 银行业务部门在营销、风控、财富管理等场景中的预测性分析需求大量出现,对IT部门的AI建模能力提出了极高的要求;

    · AI建模语言和工具学习门槛高,需要包含业务分析师、数据分析师、数据科学家等角色的专业数据团队,但中小银行往往不具备完善的数据团队,需要能低门槛使用的数据科学平台,实现自助式AI建模。

    厂商能力要求:

    · 能够提供自助式AI建模平台,能够基于自动机器学习(AutoML)技术,帮助银行实现机器学习的特征工程、模型选择、参数调优、模型部署、模型优化等过程的自动化或半自动化,从而降低银行AI模型开发的门槛。

    代表厂商:

    2.8.3 应用敏捷交付

    终端用户:

    银行信息科技部门的开发工程师、测试工程师、运维工程师。

    核心需求:

    · 业务迭代频率提升,使得业务部门对应用交付效能的要求越来越高,而传统的瀑布式开发模式已经难以满足业务创新需求,银行迫切需要采取敏捷开发模式,DevOps理念开始得到广泛认可;

    · 传统IT基础设施的开发、构建、测试、部署、运维生命周期中,由于应用基础设施存在异构性,使得DevOps在实践过程中仍然存在大量人工配置和反复沟通,效率未能达到最大化;

    · 银行互联网和移动化转型,使得互联网应用所承载的并发量大大增加,在营销活动等特殊时期会出现负载峰值,传统的集中式架构应用难以实现负载的高效扩容,银行迫切需要实现应用的微服务架构改造;

    · 传统的集中式架构应用的模块之间是高耦合的,功能难以完全拆分,与敏捷团队所应该采取的“部落式”分组开发模式存在冲突,同样推动了银行应用架构的微服务化。

    厂商能力要求:

    · 能够提供基于DevOps理念的敏捷开发管理平台,能够基于Docker容器、Kubernetes容器编排等技术,对应用开发、构建、测试、部署和运维等过程进行全生命周期管理,从而实现应用的持续集成和交付,促进团队的敏捷化转型,提升应用交付效能,推动银行业务创新。

    代表厂商:

    2.8.4  IT运维

    终端用户:

    银行信息科技部门的运维工程师。

    核心需求:

    · 银行上云加速,使得银行IT基础设施出现了裸机、虚拟机、OpenStack私有云、商业化私有云并存的局面,而不同基础设施的管理方式存在较大差异,且流程完全分离,给运维人员的管理带来挑战,银行需要实现多种基础设施资源的统一纳管;

    · 部分应用的架构从集中式转向分布式和微服务架构,使得银行中存在多种应用架构并存的局面,这种异构性使得故障的原因变得更为复杂,增加了运维人员的运维难度,银行迫切需要制定统一的运维标准,提升运维过程的自动化水平和效率;

    · 随着业务创新对IT部门的响应速度要求越来越高,IT不但需要实现应用交付的敏捷化,更需要实现IT支持和响应流程的敏捷化、服务化。

    厂商能力要求:

    · 提供基于AIOps理念的监控运维管理平台,能够采集软硬件基础架构、网络流量、应用性能、业务性能等不同层次的运维数据,通过机器学习的方式来快速洞察人力难以解决的故障问题,预测可能造成故障的风险和隐患,提升IT运维效率,降低运维成本,保证银行业务的稳定高效运行;

    · 提供面向异构IT资源的统一管理平台,并借助平台对外提供IT服务能力,实现IT服务过程的标准化和自动化。

    代表厂商:

    2.8.5 数据库管理与数据平台建设

    终端用户:

    银行信息科技部门、业务部门。

    核心需求:

    · 银行早期对数据库的需求,以满足核心业务交易过程的联机事务处理(OLTP)为主,即事务型数据库,随着银行对数据应用程度的加深,业务部门开始期望IT部门采用更适用于联机分析处理(OLAP)的分析型数据库,即通常所说的“数据仓库”,实现对跨表、跨系统的多维度数据进行关联分析,从而支持业务决策;

    · 银行在业务创新过程中,并不满足于对离线数据、历史数据、结构化数据进行分析,更期望能够根据实时数据,尤其是海量非结构化数据进行实时分析,从而实现更加高效的业务决策;因此,银行需要采用更先进的数据湖,通过将传统的ETL过程逐步转变为ELT,以原始形态存储海量结构化、非结构化数据,并通过高性能计算引擎原始数据其进行深度加工,从而实现数据分析利用实时化;

    · 为了让数据更好地支撑前台业务,保证数据服务能力的敏捷型,同时避免对于后台业务过多受到前台业务变化的影响,银行需要基于数据仓库、数据湖等技术,融合数据标签、数据模型等能力,实现对数据能力和业务能力的固化,通过开放API接口更好地赋能前台业务,完全打通数据孤岛,实现由被动到主动数据利用方式的转变。

    厂商能力要求:

    · 能够提供事务型数据库管理系统,帮助银行实现面向OLTP的数据存储与计算能力;

    · 能够提供分析型数据库管理系统或数据仓库,帮助银行实现面向OLAP的数据存储与计算能力;

    · 能够提供数据湖或数据平台,帮助银行实现对离线数据和实时数据的统一采集,对结构化、非结构化数据的统一存储,并通过数据质量管理、数据标准,实现数据资产化运营;

    · 能够基于数据中台理念,通过数据标签、即席查询、可视化报表、AI建模和API数据服务等能力,为前台业务提供更好的数据支撑和服务。

    代表厂商:

    2.8.6 IT基础设施建设

    终端用户:

    银行信息科技部门。

    核心需求:

    · 移动互联网的发展,使得银行互联网应用面临访问并发量增加的挑战,这对银行IT资源的规划、管理和响应能力提出了更高的要求,银行迫切需要改变包括计算、存储、网络在内的传统IT资源难以按需取用、灵活分配和弹性扩容的现状;

    · 银行对信息安全级别要求较高,期望拥有专属的物理资源池,实现与其他企业IT基础设施的物理隔离。

    厂商能力要求:

    · 提供能够专属特定银行客户使用的私有云或专有云,帮助银行实现计算资源的按需取用、灵活分配和弹性扩容,构建更敏捷的IT基础设施能力;

    · 提供软件定义的存储和网络能力,即分布式存储平台和SDN网络,提升存储和网络资源的可扩展性,降低对专业存储设备和网络设备的依赖度。

    代表厂商:

    3.银行数字化代表厂商

    4. 银行数字化厂商解读

    厂商介绍:

    Automation Anywhere是机器人流程自动化(RPA)的全球领导者,全球领先企业均在这一技术平台上打造世界级智能数字化员工队伍。Automation Anywhere连续2年获评Gartner RPA魔力象限领导者。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化:金融RPA解决方案包含企业级版本Enterprise RPA、流程发现解决方案Discovery Bot、集成AI能力的IQ Bot、定位在智能分析的Bot Insight、人机协作交互方案HBC,帮助解决金融行业团队协作困难、优先级低和业务效果难以显现、第三方软件的制约等问题,打破银行内跨部门和跨组织的协作壁垒,以及系统间的操作壁垒。

    典型客户:

    澳新银行等。

    客户案例:

    作为一个在33个国家/地区经营的多产品、国际性银行,澳新银行ANZ在亚洲地区有4个交付中心,近1万名员工,运营流程上有很大的挑战和改进空间。应用Automation Anywhere金融RPA解决方案后,澳新银行ANZ实现了:1) 常规审计认证:全球8个地区的500多个机器人实现了40%的成本节省;端到端的交付流程中节省了70%的工作时长。2) 供应商的付款对账:减少了数据核对的人工劳动,零失误对账。3) 季度性工作量管理:减少临时性资源的成本和需求;更高效的资源管理;降低人员变动带来的公司运营压力等。

    厂商介绍:

    安恒信息成立于2007年,主营业务为网络信息安全产品的研发、生产及销售及服务,涉及应用安全、大数据安全、云安全、物联网安全、工业控制安全及工业互联网安全等领域。

    所属场景:

    安全态势感知

    产品与服务能力:

    安全态势感知:明御APT攻击预警平台使用深度威胁检测技术,对APT攻击行为进行检测,相对于仅依靠特征检测的传统安全产品,本产品可发现零日漏洞利用、未知恶意代码等高级攻击行为,能检测到传统安全设备无法检测的攻击。

    典型客户:

    中国人民银行、中国银联、中国邮储银行等。

    客户案例:

    中国邮储银行是目前我国网点规模最大、网点覆盖面最广的商业银行,其以前采用的防火墙、防病毒、入侵检测等传统安全产品主要基于特征进行检测,缺乏对流量的深度分析能力,缺少有效检测高级可持续性攻击的手段。

    邮储银行采用安恒信息明御APT攻击预警平台后,弥补了传统安全检测设备不足,能够有效发现Webshell植入、攻击行为、邮件欺骗、邮件恶意附件、勒索病毒传播、病毒木马传播等潜在威胁,形成高级威胁发现、分析、响应和处置闭环,完善了信息安全事件处置体系,提升了安全威胁检测能力,为后续大数据态势感知平台建设输送了有效的安全基础数据。

    厂商介绍:

    阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式提供安全、可靠的计算和数据处理能力。

    所属场景:

    IT基础设施建设、数据库管理与数据平台建设、应用敏捷交付

    产品与服务能力:

    IT基础设施建设:智慧银行解决方案构建于阿里云飞天平台之上,提供稳定,高性能的计算、存储服务,为数字化、智能化建设提供基础能力支撑。

    数据库管理与数据平台建设:提供涵盖关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、大数据计算与分析、数据开发与治理、大数据应用与可视化等数据产品与解决方案。其中,OceanBase是阿里巴巴和蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库,在普通硬件上实现金融级高可用。

    应用敏捷交付:容器服务ACK提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。阿里云云效是企业级一站式DevOps平台,可搭建在ACK上,支持公共云、专有云和混合云多种部署形态,通过人工智能、自动化技术的应用提升开发者的研发效能,持续交付有效价值。

    典型客户:

    招商银行、兴业银行、中国光大银行、中国民生银行、浦发银行等。

    客户案例:

    中国民生银行是中国大陆第一家由民间资本设立的全国性商业银行,也是全国第一家分布式核心的银行。民生银行的核心系统过去采用IOE架构,小型机建设和运维成本投入昂贵,扩展性不足,对业务的支撑能力已经到达瓶颈。

    民生银行将核心系统迁移至阿里“飞天”专有云,并进行分布式改造后,建设和运维成本降低至原来的十分之一,优化了系统性能、服务质量和客户体验,每笔交易时间从120毫秒缩短至50毫秒以内,每秒交易峰值从7800笔上升至3万笔,可支撑十亿级客户规模,单功能点交付时间从月缩短为周。

    厂商介绍:

    百融云创成立于2014年,在精准营销、信贷分工、普惠金融、系统部署等领域提供解决方案。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:对潜在客户进行用户画像和与评级,实现精准营销和风险前置,覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风险管控,主要涉及客户信息核验、反欺诈数据查询和监控、贷中风险监测、智能催收和差异化催收策略。

    典型客户:

    中国工商银行、中国银行、招商银行、中国光大银行等。

    客户案例:

    2019年光大银行信用卡交易额为2.7万亿,业务收入达476亿。光大银行信用卡客户活跃度最初为行业平均水平。

    2015年起光大银行和百融云创开展合作,通过对银行客户进行提前画像、预评级,对潜在需求(例如电商和教育)精准经销,持卡用户的活跃度提升了50%。

    厂商介绍:

    作为机器人流程自动化(RPA)的行业开拓者与市场领导者,Blue Prism一直以来为客户提供安全可靠的智能自动化服务。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化:互联RPA平台(Connected-RPA)是一个智能自动化生态系统,包含可无代码开发的流程构建与AI技术,能够分析、报告现有操作中的规律及数据总结、持续实现价值提升,同时内置安全与管理控制系统,可适应合规性需求及不同企业规模。

    典型客户:

    桑坦德银行(Banco Santander)、劳埃德银行(Lloyds Banking Group)、英国合作银行(The Co-operative Bank)。

    客户案例:

    阿根廷最大的私人银行阿根廷桑坦德银行(Banco Santander)为受新冠肺炎流感全球大流行影响的企业提供帮助,需要短时间内处理50,000家预先批准的公司的信贷额度。

    通过Blue Prism的智能自动化服务,处理该类申请。达到了每笔处理和存入贷款流程处理时间少于三分钟,并可在零失误的情况下,每天处理1,300笔贷款申请,累计为银行节省57,000个小时的文件处理时间,令其员工得以处理更有意义的工作。

    厂商介绍:

    邦盛科技成立于2010年,是中国金融实时风控领军企业,大数据实时智能处理技术领军企业,产品主要包括实时交易反欺诈、申请反欺诈、信贷授信风控、智能案防等产品。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控、审计稽核与反洗钱

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控&小微业务营销与风控:针对银行金融业务在实时反欺诈中面临的性能瓶颈,邦盛科技基于“流立方”以及机器学习、关联图谱等底层核心技术,打造了实时智能风控系统,实现涵盖“事前风险感知”、“事中实时决策”、“事后案件调查”的统一的风险防控。

    审计稽核与反洗钱:整合全行各类内外部数据和监管提示风险名单,提供全方位图设计、图探索、图分析、图规则等功能,对非法集资、团伙欺诈、网络赌博、地下钱庄和疑似套现等多个洗钱风险场景进行探索应用。

    典型客户:

    中国农业银行、招商银行、渤海银行、平安银行、兴业银行等。

    客户案例:

    招商银行2020年3月末全行资产总额达77667.14亿元,在全球银行品牌价值500强榜单中进入10强。随着移动互联网发展,获客渠道逐渐线上转移,给信用卡业务带来挑战。

    为了承接互联网获客流量并有效控制线上申请风险敞口,邦盛科技为招商银行构建了实时智能反欺诈体系,覆盖全部线上申请渠道,风险团伙捕获准确率较高,为策略人员及审核人员提供强有力的设备画像及相应规则模型和关联图谱工具。

    厂商介绍:

    BoCloud 博云是国内领先的云计算解决方案服务商,以PaaS 技术推动数字化转型,为客户提供面向应用管理的解决方案。

    所属场景:

    应用敏捷交付

    产品与服务能力

    应用敏捷交付:产品主要包括以 PaaS为核心的应用管理产品线,包括PaaS技术中台、容器云平台、微服务治理平台和 DevOps 平台。容器云平台对云基础设施、数据、业务资源、容器环境进行统一管理。DevOps 平台对开发环境进行标准化管理和自动构建,建立开发运维一体化流程。微服务治理平台提供深度微服务治理及微服务框架落地。

    典型客户:

    中国民生银行、苏州农村商业银行、浦发银行、江苏银行、中国银联。

    客户案例:

    苏州农村商业银行 2019 年底全行总资产达 1259.55 亿元,位居于长三角地区中小银行前列。在云计算平台建设上,苏州农商行有两方面的诉求,私有化部署,做到自主可控,以及对偏互联网应用进行容器化改造,提高交付效率,实现敏捷开发。

    博云提供了金融私有云解决方案,提升了苏州农商行 80%效率工作效率,节省运维成本 50%-70%。

    厂商介绍:

    浙江百应科技有限公司是一家领先的人工智能国家级高新技术企业,首创推出数智化客户关系管理平台(AICRM),帮助企业构建“AI中台、数据中台、云通信”三大底层数智化能力,赋能企业营销、销售、服务、决策等业务环节,为企业打造一站式业务增长引擎。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:数智化客户关系管理平台围绕营销云、销售云、服务云、智能云、分析云、协同云6大系统化产品矩阵,打造银行智能营销、智能销售、智能全渠道客服、智能催收4大解决方案。AI PaaS开放平台为企业提供开放且安全稳定的AI对话、智能语音交互和云通讯三大能力,赋能企业呼叫中心、智能客服、线索清洗等场景。

    典型客户:

    中国银行、中国农业银行、杭州银行等。

    客户案例:

    中国银行、中国农业银行是大型国有银行,与百应科技在信用卡分期业、个贷营销、催款催收、客户关怀等业务场景展开合作。

    智能外呼、客户标签、弹性坐席、统计报表等功能被深度应用于银行业务中,同时建立千人千面自动催收风险控制体系,外呼效率提升49.5%,人工外呼替代量达70.5%,意向客户判断准确率达到93.9%,大大降低了人工成本,提高了销售效率。

    厂商介绍:

    上海孚厘科技有限公司(简称“磁金融”)成立于2015年,是拥有纯正“台州模式”基因的小微金融科技公司,专注于解决小微金融的“麦克米伦缺口”。

    所属场景:

    小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    小微业务营销与风控:营销方面,通过线下社区化地推+线上泛供应链结合的“一区一链”模式,在台州模式社区化经营的成功经验上,叠加基于互联网场景的“泛供应链金融”,链接SaaS、ERP等三方服务商、B2B交易平台、垂直行业产业金融和大型互联网流量平台,变人海战术为场景批量获客。风控方面,独创“人机结合、规模定制”的风控体系,将台州模式30多年积累的专家经验,与机器学习模型相结合,形成知识图谱,搭建关系网络,适用于反欺诈、上下游营销等多个场景,突破了小微金融非标业务标准化的难题,缩短了超级信贷员的培养周期。

    典型客户:

    南洋商业银行、温州银行、银联商务全资子公司重庆中金同盛小额贷款有限公司、管金所、今麦郎、东方希望集团等。

    客户案例:

    重庆中金同盛小额贷款有限公司系银联商务全资子公司,希望就银商800万收单商户提供小微服务。

    磁金融将整套“升级版台州模式”通过咨询、系统和联合运营的模式输出给项目方,帮助中金同盛从0到1搭建小微团队,培养近50名小微信贷人员,合作期内累计发放贷款近20亿,周期内不良率低于1%。

    厂商介绍:

    创新奇智是一家发展快速的人工智能商业化公司,聚焦金融、制造、零售等领域,致力于用人工智能技术为企业提供 AI 相关产品及商业解决方案。

    所属场景:

    IT运维

    产品与服务能力:

    IT运维:创新奇智采用一体化运营模式,打造融合AI、大数据、云和行业场景应用的ABC一体机,提供两个方向的金融智能化服务——面向金融机构数据中心的智能运维管理;面向核保核赔、合同比对等常规业务的智能业务场景落地。

    典型客户:

    中国建设银行、中国邮政储蓄银行、中国光大银行、泰康保险等。

    客户案例:

    某头部金融机构以往对AI进行场景落地时,针对多个场景、多个产品,往往需要分别立项和采购。比如,AI模型训练、大数据平台规划和搭建、多云的管理、物理服务器的购买往往需要分别进行。

    面对该金融机构立项和采购过程复杂的痛点,创新奇智整合了AI算法模型构建、大数据平台搭建、混合云管理等技术能力,打造开箱即用的ABC一体机,一次性解决客户端到端需求,大大缩短客户构建能力的周期,将运维团队人员降至个位数。

    厂商介绍:

    DataCanvas作为中立的软件提供商,为数据科学家及团队提供灵活、开放的数据科学平台产品,实现企业自主AI能力建设。

    所属场景:

    自助式AI建模、小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    自助式AI建模&小微业务营销与风控:DataCanvas提供机器学习分析和实时计算能力,帮助数据分析师和数据科学家快速协同开发,实现模型管理和应用支持,运用“白盒”算子库,三位一体建模、四库等功能,结合Auto ML、Auto DL等技术实现自动建模,协助银行构建小微企业贷后风险特征体系及预警模型,提供一键上线等模型服务,对银行业务进行有效支撑。

    典型客户:

    中国建设银行、浦发银行、徽商银行、浙商银行等。

    客户案例:

    某银行服务中小企业,是以资产、贷款、存款规模计算的中国中部地区最大的城市商业银行,需要挖掘影响信贷资产风险的特征,对小微企业信贷业务的风险进行有效管控,即实现精准识别,有效预测风险等内容。

    DataCanvas完成机器学习平台的搭建,实现3.15%的预警率、40.5%的准确率和64%的覆盖率,部分分行盲测准确率超60%,提升贷后管理效率。

    厂商介绍:

    第四范式成立于2014年底,是领先的人工智能平台与技术服务提供商,打造了全栈式企业级AI产品体系,解决企业智能化变革中面临的AI应用门槛较高、落地价值受阻、算力投入激增等实际难题。

    所属场景:

    自助式AI建模、零售业务营销与风控、资产与财富管理

    产品与服务能力:

    自助式AI建模:AI核心系统“先知”是标准化、全流程的人工智能应用开发平台,助力企业轻松落地AI应用,覆盖机器学习从模型构建到应用全流程,自动化构建、应用、更新模型,无需机器学习专业技能。

    零售业务营销与风控&资产与财富管理:根据客户社交、购物、业务处理、计划准备、搜索和查找、个性化活动等数据,完成精确的客户获取与精益的客户管理,典型应用场景如信用卡分期营销、现金分期营销、基金产品推荐、理财产品个性化推荐、投顾客户挖掘等。

    典型客户:

    中国工商银行、招商银行、交通银行、建设银行、国信证券等。

    客户案例:

    某国有商业银行信用卡中心采用第四范式先知AI平台对存量用户进行反睡眠智能营销,整体召回率达到了51.4%,准确率为6.9%,在相同的召回率下,准确率较专家规则提升了430%。

    某大型股份制商业银行在理财产品营销中,通过第四范式的先知AI平台构建机器学习模型,利用数千万级别的历史营销样本,对客户的需求及偏好进行洞察,对各资产段的客户营销效果均有显著提升,响应率提高 2 倍 ~11倍;,成交金额提高 50%~500%,预计全年理财销售净收益提升 2200 万,有效提升长尾客户的客户价值与留存率。

    厂商介绍:

    袋鼠云成立于2015年11月,是数据智能中台和智能运维中台理念的创导者,公司基于数据中台的先进理念、产品和服务,帮助客户建设数据智能基础设施,构建全域数据共享中心,让数据产生价值。

    所属场景:

    数据库管理与数据分析、自助式AI建模、IT运维

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据分析:覆盖数据中台建设过程中的全链路数据处理能力(离线开发、实时开发、数据资产、数据API等),可兼容Hadoop体系、MPP数据库、Oracle等多种第三方引擎,融合银行现有数据平台,提升银行大数据分析能力。

    自助式AI建模:算法开发平台AIworks提供了从数据处理、模型训练、模型预测、服务部署的一站式服务,可通过简单的拖拉拽形式即可完成AI模型的训练、发布、管理及运维,帮助银行AI分析师实现金融风控、精准营销等业务场景。

    IT运维:智能运维中台解决方案将银行现有的各类IT及业务数据源进行统一采集、管理和存储,针对业务特点和需求梳理业务和IT指标,实时呈现业务和IT状态,快速排查、分析与定位问题故障。

    典型客户:

    中原银行、华夏银行、张家口银行、南京银行等。

    客户案例:

    华夏银行是全国第五家上市银行,截至2019年上半年,总资产规模达3.02万亿元,确立了整体数字化转型与互联网银行平台创新双轮驱动的发展策略。

    袋鼠云为该行量身打造“分行数据应用云平台”,改变各分行独立建设数仓的现状,建立“总行管理,分行共享”的“云”化平台,实现统一数据存储、统一运维、统一管理,提高分行数据开发效率,解决分行数据开发、应用水平参差不齐的问题,覆盖数据下发、数据采集、数据开发、数据建模、数据管理、数据应用的全方位需求,为各分行提供数据创新的基础环境。

    厂商介绍:

    度小满金融作为一家金融科技公司,在智能金融时代,将发挥AI优势和技术实力,携手金融机构合作伙伴,用科技为更多人提供值得信赖的金融服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、自助式AI建模

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:“磐石”是度小满金融旗下的金融科技开放平台,旨在为银行、互联网金融机构等提供多层次的风控服务,帮助客户准确快速地评估借款人的资质情况,提升风险经营能力。

    自助式AI建模:磐石定制建模依托度小满的数据、技术以及业务经验优势,帮助机构根据自身的业务及客群需求,灵活、高效、合规地进行各类模型定制。

    客户案例:

    某国有大行不断加速数字金融进程,开展智能银行的建设,需要搭建金融大脑,智能建模平台是其中重要的组成部分。

    该行基于度小满的磐石Etron建模平台,实现自动化特征提取、模型构建与评估、模型一键发布,从而自动化构建风控模型,将AI技术快速应用到实际业务中,实现风险的实时预警监控。

    厂商介绍:

    帆软软件有限公司(以下简称“帆软”)成立于2006年,专注商业智能和数据分析领域,连续两年获得工信部中国电子信息产业发展研究院与中国大数据产业生态联盟“中国大数据企业50强”。

    所属场景:

    自助式报表分析

    产品与服务能力:

    银行行业解决方案基于帆软商业智能产品组合,打通底层数据孤岛,结合银行行业的场景,分为全行模块、分行模块、条线模块等多个模块,在战略决策、市场营销、风险管理、内部管理等多个场景来搭建数据分析平台。另外结合各业务条线的业务场景搭建统一门户,分为体系化业务报表、行长驾驶舱、移动端小秘书等典型数据应用,利用科技的手段为业务赋能。

    典型客户:

    中国人民银行、中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行等。

    客户案例:

    江苏银行利用大数据实现弯道超车,但面临业务部门提出的需求,数据部门难以快速响应的挑战。

    江苏银行利用帆软产品上线江苏银行大数据分析云平台,可以实现手动报表线上化、业务自助分析,通过数据挖掘助力复杂分析,实现离散式报表报表管理、平衡数据的安全性和便捷性。

    厂商介绍:

    华策数科是国内大数据分析与应用领域先驱者,公司通过将大数据技术融合AI,区块链等先进科技应用,将现实问题转化成数学应用问题,凭借对数据的深刻理解和对算法的开拓性应用,打造行业级大数据应用系统和企业级全流程解决方案。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售&小微业务营销与风控:Smart Engine为贷款机构提供业务策略管理,让客戶轻松高效地配置风控、反欺诈、实时营销等场景下实时、准实时的决策模型。Smart Score以分数的形式来衡量信贷风险几率、获客意向度,可以实现客户的精准分群,为获客、存量转化等营销环节提供技术支持。

    典型客户:

    中国银行、中信银行、中国平安、汇丰银行等。

    客户案例:

    某大型商业银行使用Smart Engine决策引擎后,整体贷款审批通过率提升15%,节省了70%的人员和运营成本,而在引入华策数科整体的风控全流程方案之后,实现了坏账率下降4.6%,单位获客成本降低47元,单位风控成本降低9元,贷款规模提升0.81亿元,好客户量从17600个提升12.50%至19800个,坏客户量从2400个下降64.58%至850个。

    Smart Score为该银行进行了客群细分,实现更大范围、更精准的存量用户分群,使得该银行理财产品销量大幅提升,存量客户开发户均资产单季度提升70%,理财销售-特选名单转化率最高提升22倍。

    厂商介绍:

    北京互连众信科技有限公司成立于2014年,是不良资产管理科技服务平台,依托云计算、人工智能等科技力量,推动不良资产处置服务智能化、合规化。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:灵验质检机器人,应用RPA理念和“灵芯系统”,通过ASR和NLP技术对违规词进行分析判定,自动判定违规类型后交由人工进行复检,使人工稽核效率得到大幅提升。灵机是针对处置行业定制的一款手机,搭载了SaaS灵机管理系统,帮助处置人员进行移动端合规作业。

    客户案例:

    某客户在质检稽核管理中,为了提高人工稽核效率,解决处置业务在通讯、监控、管理、过程数据留存等方面的的难题,采用互连众信提供的灵机和灵验两款处置产品,使用过程中实现联动,提升了客方质检稽核团队50%的工作效率,节省了30%的运维成本。

    厂商介绍:

    惠普企业(HPE)于2015年从惠普公司拆分独立而成,旨在帮助客户优化传统IT,建立符合需求、安全的可移动云端系统。

    所属场景:

    IT运维

    产品与服务能力:

    IT运维:Datacenter Care是由惠普企指定的专家团队提供的定制化数据中心运维解决方案,利用专家团队的知识和方法,运行和监视数据中心运维,进行主动干预,优化和自动化日常任务,以创建高性能,具有成本效益的IT环境和团队。

    典型客户:

    德意志交易所、埃森哲等。

    客户案例:

    德意志交易所是世界上最大的交易所之一,拥有30多个世界级交易平台,单个平台巅峰期一天有120万交易量,面临的业务挑战是交易平台必须7*24小时运行,任何失误都将导致名誉和资产损失。

    惠普企业的Datacenter Care团队提供驻厂服务,纳管 3,000多个 HPE 系统,包括ProLiant x86服务器和Itanium服务器,并提供第三方数据库软件,以运行OpenVMS操作系统。同时,惠普企业团队定期检查、解决软硬件故障,最大化减少IT风险。

    厂商介绍:

    恒生电子成立于1995年,是领先的金融科技产品与服务提供商,聚焦证券、公募、银行等 9 大金融行业提供基于微服务的解决方案。

    所属场景:

    资产与财富管理

    产品与服务能力:

    资产与财富管理:财富管理板块提供私行与财富管理解决方案,投顾解决方案,综合理财解决方案,涉及产品有理财销售 5.0 系统、TA 登记过户系统、BTA 系统等。资产管理业务提供理财子公司整体解决方案银行资管部整体解决方案、自营投资解决方案,新一代投资交易系统、估值核算系统已落地。

    典型客户:

    中银理财、交银理财、中邮理财、招银理财、汉口银行理财子公司等。

    客户案例:

    汉口银行总资产超过4000亿,理财业务规模居华中地区首位,2018年开始筹建理财子公司。

    恒生电子提供的理财资管一体化项目共包含基金代销、理财代销、理财分销、中债报备、银行资管、理财估值、信息披露等7个系统,涵盖了银行理财子公司业务的所有环节,助力资管业务转型。

    厂商介绍:

    华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户,致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务。

    所属场景:

    IT基础设施建设、数据库管理与数据平台建设、应用敏捷交付

    产品与服务能力:

    IT基础设施建设:华为云金融专区打造金融行业数字化底座,并联合伙伴提供端到端的全套虚拟银行解决方案,可以根据客户实际业务需求进行搭配、组合,并且以完全独立部署的方式进行交付,基础设施与其他客户隔离,完全满足监管要求。

    数据库管理与数据平台建设:华为云提供涵盖分布式关系型数据库GaussDB、MapReduce服务(MRS)、数据仓库服务DWS、数据湖探索DLI、智能数据湖运营平台DAYU等数据产品与服务。智能数据湖运营平台(DAYU)是数据全生命周期一站式开发运营平台,提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能。

    应用敏捷交付:云容器引擎CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务。在云容器引擎CCE基础上,华为云提供软件开发平台DevCloud,集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体,面向开发者提供研发工具服务。

    典型客户:

    中国人民银行、中国工商银行、中国农业银行、中国银行、招商银行等。

    客户案例:

    某行的各业务线数据量不断增加,业务侧对数据需求非常迫切,但旧有模式是业务提需求给开发中心,开发中心安排开发资源管道,导致开发周期过程,大量的需求积压。此外,行内烟囱式的数据平台建设导致“数据孤岛”,给开发人员带来大量的数据拉取和整合的工作量。

    该行通过引入华为云EI智能数据湖提供的MRS+DWS大数据云服务化产品,将大数据、数据仓库等服务在云化基础设施上的部署,多个租户间平摊大数据中心的建设、运维成本,提高大数据中心的使用效率,使得金融数据湖降低了建设、部署、运维等环节的投入,让湖内的金融数据存得下、流得动、用得好。

    厂商介绍:

    北京海致星图科技有限公司(以下简称“海致星图”)是一家致力于利用机器学习、知识图谱等人工智能前沿技术,为金融领域提供专属的数据、技术及业务解决方案的大数据公司。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、对公业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售信贷营销与风控:零售知识图谱解决方案融合持卡人、账户、设备、交易、行为等多方数据源,形成超大规模动态知识图谱,完善客户多维度画像,提取客户的社交网络特征,对客户的社群和潜在关系进行识别,对营销和风险信号的传导进行计算,在新户获取、授信风险准入、伪冒侦测、欺诈团伙识别、失联修复等多个领域释放价值。

    对公信贷营销与风控:对公知识图谱解决方案融合企业的工商、涉诉、交易、票据、信贷、担保等多源数据,进行股权、人事、实控人穿透,实现拟授信客户与黑名单隐藏关系的识别,定位关联企业之间的特定高风险担保形态,实现涵盖贷前审批、贷中监控、贷后预警的全流程风控。对公知识图谱还可分析构建供应链上下游网络,挖掘客户融资与结算需求,分析风险传播范围,预测受染企业强度。

    典型客户:

    招商银行、建设银行、广发银行、上海证券交易所、深圳证券交易所等。

    客户案例:

    招商银行作为国内金融科技实践的先驱,为提升数据价值不断进行积极的探索。

    海致星图为招商银行信用卡中心打造了中国最大的银行知识图谱分析平台,接入了8000万用户相关数据,形成30亿+条实体数据与360亿+条关系边数据,涉及16类实体、18种基础关系和28种挖掘类关系。知识图谱平台上线后,信用卡催收中心日常催收搜寻工作时长缩短25%,有效挖掘并修复的失联客户数提高23%;伪冒侦测中心有效识别了疑似欺诈团伙800+余起,环比提升超过20%,营销部门的客户触达数环比提高18%。

    厂商介绍:

    IBM成立于1911年,是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,目前已发展为全球领先的人工智能解决方案和云平台公司。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设、IT运维

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:IBM Db2数据库管理软件平台包含一系列混合数据管理产品,提供完整的 AI 支持的能力,旨在帮助您管理本地、私有云和公共云环境中的结构化和非结构化数据。

    IT运维:IBM IT 运维分析 (ITOA)将 TB 级的运维数据转化为易于理解的可行洞察,帮助提升问题解决效率,改善问题解决效果,借助人工智能运维的解决方案,可检测数据的早期模式,以便在问题出现之前对其进行预测并主动停止宕机。

    典型客户:

    巴克莱银行、天津滨海农商银行等。

    客户案例:

    巴克莱银行总部位于英国,全球规模最大的银行及金融机构之一。巴克莱银行主要面临的挑战是互联联网渠道的应用和流程集成问题。

    巴克莱利用 IBM 的SmartCloud Analytics Log Analysis 识别客户,进行渠道流量分析,分析不同的渠道和日志文件,获取全面的用户洞察和情报。巴克莱银行使用IBM的IT运营分析解决问题的速度提高60%。

    厂商介绍:

    京东数字科技集团是一家以AI驱动产业数字化的新型科技公司,以AI、数据技术、物联网、区块链等前沿数字科技为基础,建立并发展起核心的风险管理能力、用户运营能力、产业理解能力和企业服务能力。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、资产与财富管理

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:智能营销解决方案帮助金融机构快速搭建数字化的运营体系,强化新用户的获取能力,提升沉睡客户的激活效率,充分挖掘用户的全生命周期价值;智能风控解决方案为银行提供覆盖贷前、贷中、贷后全流程的智能风控技术服务。

    资产与财富管理:资管科技平台JT²智管有方打通交易、风控、产品设计、研究分析等业务流程,提供贯穿资产管理全价值链的数字化解决方案,帮助金融机构提升资产运营效率。

    典型客户:

    中国农业银行、吉林亿联银行等。

    客户案例:

    吉林亿联银行是东北首家民营银行,积极推进互联网场景化金融服务,在向开放银行的数字化转型中不断探索尝试。京东数科为亿联银行提供零售信贷业务整体解决方案、线上财富管理、供应链金融解决方案等,帮助其建立适应移动互联网环境的中台架构,通过“开放平台”等体系化产品对接京东生态内外的多样化场景,帮助其在不同场景中开展数字银行业务。

    中国农业银行与京东数科联合打造“智能托管平台”,以基金交易及托管业务流程线下转线上为切入点,覆盖投资机构的投前、投中、投后全流程周期。平台上线后,机构投资者可以实现一键下单、便捷开户、自动传递指令给托管行,托管行确认信息自动回传,所有线下流程实现线上化,有效提升运营效率。

    厂商介绍:

    金融壹账通是中国领先的面向金融机构的商业科技云服务平台,于2019年在美国纽交所上市。公司融合丰富的金融服务经验与领先科技,为金融机构提供"科技+业务"的解决方案,帮助客户实现数字化转型。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:Gamma Core银行核心系统提供数字化核心整体解决方案、互联网核心SaaS服务和信用卡核心私有品牌信用账户。

    数字化核心整体解决方案以银行核心系统为基础,整合移动银行、开放银行、贷款系统、财富管理、反欺诈、智能客服、反洗钱、监管报送等,形成端到端一体化的整体解决方案。

    Gamma云版智能风控解决方案,基于大数据和人工智能等金融科技相关技术,通过收集用户信息,筛选出有效数据,通过决策引擎对借贷形成审批、额度、定价等判断,完成信贷流程的精细化运作,实现线上信贷业务的全流程优化和监控。

    客户案例:

    2018 年,西南某商业银行与金融壹账通达成合作,针对自身业务特点,创新性地把营销、风控、系统几大模块产品与银行信贷业务相结合。其中,金融壹账通将SAT智能营销产品用于银行零售业务的拓展,以创新的营销技术助力该行的轻型化转型。该商业银行的客户活跃度提升50%,营销活动转发率提升超过3倍,沉睡客户唤回率平均提升3-5 倍。

    2019年10月,金融壹账通与某村镇银行合作建立了智能风控云平台,通过智能进件产品实现无纸化线上贷款业务流程升级,进件、审批效率大幅提升,申请流程简化60%,1小时内可配置生成线上贷款流程,无需二次开发,;相比传统审批,人力减少30%-50%,相对传统风控,不良率可下降15%-30%。

    厂商介绍:

    北京口袋财富信息科技管理有限公司成立于2014年,基于人工智能技术,为广大中产用户和机构客户提供标准化资产的财富管理业务,“理财魔方”是北京口袋财富信息科技管理有限公司的品牌。

    所属场景:

    资产和财富管理

    产品与服务能力:

    资产和财富管理: toC产品是理财魔方APP,定位为人工智能理财APP,是人工智能驱动的个性化财富管理平台。toB服务基于新一代信息技术为金融机构定制全生命周期智能投顾系统解决方案,为浦发银行、平安科技、中关村银行等多家金融机构提供人工智能财富管理解决方案,通过全人工智能驱动的投资管理系统、千人千时千面个性化交易系统、客户分析和运营系统,为合作机构增效降本、提供“投资”与“顾问”成功业务经验。

    典型客户:

    浦发银行、平安科技、中关村银行等。

    客户案例:

    理财魔方帮助浦发银行、平安银行、中关村银行等多家金融机构,定制全生命周期智能投顾系统解决方案,通过人工智能财富管理技术解决方案+客户联合运营方案,提升AUM与中收,帮助合作机构提供用户增值服务、提升用户活跃度。

    厂商介绍:

    绿盟科技成立于2000年4月,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。

    所属场景:

    数据安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    数据安全:提供敏感数据发现与风险评估系统IDR、数据泄露防护系统DLP、数据库审计系统DAS等数据安全产品,以及数据安全解决方案。数据安全解决方案提供包括数据梳理、运维数据监管、业务数据监管、办公数据监管、数据的可视化等能力,有效保护数据在全生命周期过程中的安全,达到合法采集、合理利用、静态可知、动态可控的防护目标。

    安全态势感知:态势感知解决方案(TSA)利用大数据采集、存储、分析技术,收集多种安全数据,并将各类安全数据进行关联分析,再利用可视化技术,将各种威胁事件行为、系统脆弱性进行可视化展示,实现对系统安全的整体展示、态势感知、攻击事件溯源、及对潜在威胁的预警功能。

    典型客户:

    招商银行等。

    厂商介绍:

    明略科技是中国领先的数据中台和企业智能决策平台提供商,致力于通过大数据分析挖掘和认知智能技术,推动知识和管理复杂度高的大中型企业进行数字化转型。

    所属场景:

    审计稽核与反洗钱

    产品与服务能力:

    审计稽核与反洗钱:智能审计与稽查平台解决方案治理并融合全业务条线数据及外部数据,构建以知识图谱和预警模型为核心的智能查证预警平台,服务金融机构的各业务条线和分支机构。知识图谱反洗钱解决方案搭建反洗钱知识图谱,帮助更好的利用反洗钱黑名单,与专家规则结合提升金融机构反洗钱能力,并支持对接现有反洗钱系统和数据报送等业务。

    典型客户:

    中国光大银行等。

    客户案例:

    中国光大银行成立于1992年8月,建设了国内银行业内首个全行级知识图谱应用,生成客户关系网络图谱,完整展现对公客户“个人-企业-个人”的复杂关系,构建复杂的资金流转全貌,通过图挖掘技术,挖掘复杂的隐形关系和利益共同体,实现无死角的资金监控管理。

    明略科技通过智能审计与稽查平台解决方案将光大银行近五年全量数据构建成“企业、个人、机构、账户、交易以及行为数据”规模达十亿点百亿边的知识图谱数据库,加强对业务开展过程中的远程风险管控能力,加强远程风险监控工作深度,深入挖掘只靠人力所不能发现的问题,全面加强该业务过程中的操作风险、员工道德风险管理,提升银行整体风控能力和风控效率。

    厂商介绍:

    美信联邦是中国成立最早、规模最大的TAMP科技公司,是财富管理行业的数字化基础设施供应商,为财富管理行业中的资产管理公司和泛财富机构提供一站式平台解决方案。

    所属场景:

    资产与财富管理

    产品与服务能力:

    资产与财富管理:美信联邦打通交易、行为、地理位置等各类渠道与场景上的信息,运用以人工智能为代表的智能化技术与各类数字工具,替代或赋能传统人工,实现更精准的客户洞察、更个性的产品与服务、更自然的服务触达以及更极致的互动体验,用IT技术为财富管理行业赋能。

    典型客户:

    中国银行、招银国际、橡树资本、正大集团等大型资产管理公司及中小型财富管理机构。

    客户案例:

    中银国际控股有限公司作为中国银行股份有限公司旗下的全资附属投资银行机构,美信联邦作为中银国际战略伙伴,辅助中银国际internet-trading实现基金平台交易网络化、手机化、智能化、数字化,并使其所有高端及银行环球客户能无缝贴近基金市场。

    厂商介绍:

    蚂蚁金融服务集团起步于2004年成立的支付宝,与2014年10月正式成立,致力于打造开放的生态系统,助力金融机构和合作伙伴加速迈向“互联网+”,为小微企业和个人消费者提供普惠金融服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:互联网银行解决方案利用金融科技对银行渠道、客户、产品、风控的全面在线化、智能化、生态化的改造,建设“大中台、小前台”的架构模式,实现业务快速创新,技术采用金融级分布式架构,打造双模IT的能力。

    典型客户:

    浙商银行、南京银行、网商银行、苏州银行、青岛银行等。

    客户案例:

    南京银行南京银行于1996年2月8日在南京成立,是一家由国有股份、中资法人股份、外资股份及众多个人股份共同组成的股份制商业银行,其个人金融服务立足“市民银行”定位,提升城市金融生活品质。

    南京银行“鑫云+”互金开放平台基于蚂蚁互联网银行解决方案打造,完全基于互联网技术构建,实现了“1+2+3N”的模式,其中“1”代表了南京银行,“2”代表了阿里云和蚂蚁金融云,“3N”分别代表的是N个场景、N个行业平台、N家中小成员行,帮助南京银行实现了业务在线化、决策智能化、生态平台化、架构敏捷化。

    厂商介绍:

    Oracle成立于1977年,是全球领先的企业级软件和服务提供商,为企业提供服务器、数据库管理、CRM等应用软件服务,是Oracle数据库的所有者以及Java编程语言标准制定者。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:Oracle Database是以分布式数据库为核心的关系型数据库系统。Oracle Database In-Memory是数据库的可选配件,实现行、列双格式的数据库内存,支持实时交易分析、BI和报告。

    典型客户:

    花旗银行、厦门国际银行、AU Small Finance Bank等。

    客户案例:

    AU Small Finance Bank于2017年转型为专门提供小额贷款的银行,为印度“无银行账户”的农村社区和企业家提供基本的银行服务。2019年第四季度净利润增长了42%。

    自2017年以来,AUSFB已在Oracle Database上构建了其借贷和账户管理系统,涵盖了服务器,处理器,存储,内存和网络。除了这一核心技术之外,AUSFB还采用了Oracle的分析,机器学习,集成服务,区块链甚至聊天机器人。

    厂商介绍:

    派拉软件成立于2008年,是新一代数字安全公司,产品矩阵覆盖身份安全、应用安全、数据安全三大领域。

    所属场景:

    身份与零信任安全

    产品与服务能力:

    身份与零信任安全:派拉软件可信数字身份管理平台基于零信任安全理念,结合微服务、大数据、人工智能、区块链等技术,应用于内部身份治理、外部身份治理、云端身份治理,实现统一的用户、权限、审计,同时针对多元化或集团管控模式,提供集中管控、分级管控、联邦互信管理模式。

    典型客户:

    中国银行、中信银行、枣庄银行、泗阳农商行等。

    客户案例:

    中国银行成立于1912年,是中国持续经营时间最久、全球化和综合化程度最高的银行。在内部用户身份治理的建设上,中国银行的需求集中在统一安全规范、优化密码管理、提升内部系统安全性等方面。

    派拉软件帮助中国银行建立统一身份管理规范和统一认证集成规范,通过集中的身份管理服务和账号管理视图,统一身份数据源、统一认证中心、统一审计平台,帮助中国银行实现技术合规和政策合规,降低信息安全风险、隐私风险和经营风险,提升用户满意度和信息化体验。

    厂商介绍:

    杭州潘帕斯信息服务有限公司,成立于2017年,核心创始人均来自蚂蚁金服,旨在为财富管理行业提供领域知识、技术洞察、快速实施的能力,以及连接传统与合规的范式组合。

    所属场景:

    资产与财富管理

    产品与服务能力:

    资产与财富管理:核心产品WeTAMP是专注于为财富管理行业提供TAMP解决方案和行业RPA,通过BPaas部署和白标形式协助机构进行快速数字化转型,凭借产品核心的AI/RPA技术以及背后的行业(金融资产)知识图谱优势,改造传统服务流程、用RPA 替代传统工作流,从而提升后台服务运营效率、提供合规和数字化营销中台的一揽子解决方案,帮助机构快速实现业务改造和上线。

    客户案例:

    某银国际为某银行旗下于香港地区开设的全资附属机构,旨在为海内外客户提供专业的综合金融服务。通过使用WeTAMP自动建议书功能,实现其银保业务同时连接超过15家保司,建议书超过95%的自动化率,服务响应时间从T+1 缩短到准实时。同时搭配智能解读功能,为顾问向投保者讲解建议书提供更多数据辅助,有效解决了“保单难讲解、难理解”的难题,获得了一致好评。

    厂商介绍:

    奇安信成立于2014年,专注于网络空间安全市场,为向政府、企业用户提供新一代企业级网络安全产品和服务。

    所属场景:

    移动安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    移动安全:提供移动安全工作空间平台、移动终端安全管理系统、移动应用自防护系统、移动应用检测服务等产品及服务。移动安全工作空间平台是面向BYOD移动办公场景的创新型产品解决方案,从IT管理者和最终用户的双重视角出发,以设备、人、应用三个维度构建信任体系。

    安全态势感知:天眼系统基于网络流量和终端EDR日志,运用威胁情报、规则引擎、文件虚拟执行、机器学习等技术,精准发现网络中针对主机与服务器的已知高级网络攻击和未知的新型网络攻击的入侵行为,结合威胁情报和攻击链分析对事件进行分析、研判和回溯。

    典型客户:

    中国建设银行、交通银行等。

    客户案例:

    中国建设银行成立于1954年10月1日,是国有六大商业银行之一。建设银行现有各类PC、无人值守终端以及移动智能终端等各类设备30万台以上,覆盖Windows、Android、IOS等各类操作系统,使用范围涉及总行、数据中心、研发中心、各级分行办公人员、外包人员、合作伙伴及外来访客,具有客户端数量大、类型多、使用环境复杂等特点。

    建设银行采用奇安信天擎终端安全一体化防护解决方案后,加强了在终端防病毒、资产管理、软件管理等方面的防御能力,帮助建设银行30万终端实现管理一体化整合,构建了坚固的终端安全防护体系。

    厂商介绍:

    启明星辰成立于1996年,是国内领先的网络安全产品、可信安全管理平台、安全服务与解决方案的综合提供商。

    所属场景:

    数据安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    数据安全:提供数据防泄漏系统、数据库审计与防护、数据库静态与动态脱敏、文档加密、数据库防火墙等数据安全产品。数据防泄漏系统从敏感信息内容、敏感信息的拥有者、对敏感信息的操作行为三个角度对数据进行分析,让管理者及时了解企业内部的敏感信息使用情况,发现组织内部潜在的泄密风险,保障组织知识产权与核心竞争力。

    安全态势感知:网络安全态势感知平台是运用安全大数据为基础,全面支持资产采集、流采集、文件采集、包采集、漏洞采集、情报采集等能力,对设备、主机、日志、进程、服务等全要素信息的归并,帮助用户构造全方位、全天候态势感知系统的建设需求。

    客户案例:

    启明星辰已为全国百余家银行、保险、证券、基金及互联网金融企业提供网络安全服务,团队人员持有CISSP、CISP、PMP、CISA、ISO27001LA、CCIE及数据分析师等多项权威资质认证,为全国95%以上的金融客户提供安全咨询、风险评估及渗透测试等服务,承接了银监会及发改委众多国家课题项目。

    厂商介绍:

    融慧金科,取意“通过科技,让金融更智慧”,是一家运用人工智能、大数据等新技术并结合专业化风控经验,为银行及其他持牌金融机构提供智慧风控决策和系统化解决方案的一站式高端金融科技服务公司。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:产品和服务覆盖营销获客、标准化风控、定制化建模以及端到端全套解决方案,应用场景横跨信贷业务“获客 -贷前-贷中-贷后”全生命周期,全面赋能金融机构。获客营销服务主要借助海量变量特征产出意愿模型,帮助银行筛选出优质客群。风控服务主要根据各类业务场景、渠道来源及产品形态,搭建信贷全流程或模块化风控解决方案,帮助金融机构有效提升风险识别及防控能力,优化业务风险表现。

    典型客户:

    重庆富民银行、苏宁银行、百信银行等。

    客户案例

    某股份制商业银行于2007年成功上市,资产规模约1.34万亿元。该银行的主要诉求是有效识别高危用户人群,提高信用评估通过率,降低获客成本。融慧金科提供了风险分HR产品和定制化拒件捞回风控解决方案,使银行通过率提升了10%以上,极大降低了行方获客成本,提高了利润空间。

    厂商介绍:

    北京容联易通信息技术有限公司(简称容联),国家高新技术企业,专业的智能通讯云服务商,目前拥有员工超过1000人。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:容联以云化和智能化的方式,为企业客户提供全面的通讯服务,包括PaaS通讯能力(语音、短信等)、CC(云客服与云联络中心)、UC(IM即时通讯云、空中营业厅解决方案、企业直播)、行业新通讯解决方案和“通讯+AI”服务,助力企业提高沟通体验和经营效率,驱动中国企业通讯产业实现互联网化、云计算化、能力化、融合化和智能化。

    典型客户:

    中国银行、浦发银行、兴业银行、广发银行、恒丰银行、中国平安等。

    客户案例:

    某股份制银行推动数字化营销转型,需要新建信用卡行销以及保险营销业务系统,满足电销(含分行)、风险、信审、卡务、保险等多个部门和主体的需求,实现电话营销、预约提醒、反欺诈通知提醒、满意度调查、催收催缴等业务场景的数字化转型,提高营销与催收的效率和效果;

    容联为该行提供私有化部署通讯平台,总共 8000座席,其中1000为呼入座席,同时集成新电销系统和现有催收、电销、保险等业务系统,支持客服呼入、呼出、多媒体联络接口,提供AI智能交换及移动端通讯能力,提供线路管理平台,支持虚拟隐私号以及中间小号能力。

    某股份制银行数字化营销转型,需要基于音视频构建空中营业厅解决方案,提供AI双录、远程面签、视频营销等能力。方案落地后,该银行可实现点对点的线上视频营销,通过手机银行中的线上音视频功能,远程为客户办理业务,为销售过程行为和银行用户双方提供留痕凭证和交易保障。

    厂商介绍:

    融360|简普科技(NYSE:JT)是独立开放的金融产品搜索、推荐和服务平台,于2017年11月16日在美国纽约证券交易所上市。融360|简普科技旗下占融数科作为行业领先的数字金融提供商,通过人工智能、云计算等技术,为银行、持牌消费金融公司、保险等金融机构提供行业领先的数字金融服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:信用分期模型是利用机器学习算法开发的信用评分产品,通过拒绝推断技术及多类金融产品风控经验,通过深度学习、迁移学习、知识图谱、小样本无监督学习等先进的建模技术,辅助线上贷款决策,应用于贷前风险识别。

    客户案例:

    信用分期模型分在华东某城商行的测试样本上,覆盖率约90%。KS值约35%,IV值约1.0,对行内现有模型区分能力增益明显,多项指标在候选厂商中位列第一。占融数科模型团队根据行内需求,为行方定制开发了LR定制模型和XGBoost定制模型,前者KS值约36%,后者KS值约40%。

    厂商介绍:

    广州思迈特软件有限公司致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案,以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命,专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

    所属场景:

    自助式报表分析

    产品与服务能力:

    自助式报表分析:Smartbi经过多年持续发展,整合各行业的数据分析和决策支持的功能需求,覆盖数据管理、数据准备、数据分析、数据分享四大环节,满足用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析的使用。Smartbi产品包括:企业报表软件、自助分析平台、数据挖掘平台和智分析Saas云平台。

    典型客户:

    交通银行、民生银行、南京银行、平安银行、北京农商行等。

    客户案例:

    南京银行资产规模约1.34万亿元,在“中国银行业100强”榜单上位列第21位。南京银行希望通过统一的门户首页,快速访问各个数据应用系统,为银行的管理人员决策提供数据支持。同时,业务人员可以自主完成数据分析,切实提高工作效率。由Smartbi建设的数据应用门户日均在线使用人数600左右,扮演着“想到数据,就想到门户”的重要角色。

    厂商介绍:

    上海思贤信息技术股份有限公司,成立于2010年,是以大数据智能驱动的国家高新技术企业,聚焦基于大数据和认知决策的新一代数据与业务智能。

    所属场景:

    小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    普惠金融业务营销与风控:在与各银行、政府合作项目中,逐步搭建了从数据治理到知识规则建立所需的产品体系,包括生产基础支撑系统、数据智能产品及服务、业务智能产品及服务,应用于金融机构普惠金融信贷业务的获客、大数据征信 、风控预警等场景。其中,企典系统是思贤科推出的一款提供企业信用评分、企业风险预警功能的产品。

    典型客户:

    中国建设银行、银联商务、浦发银行、南京银行、邢台商业银行等。

    客户案例:

    中国建设银行在普惠金融信贷业务中,面临企业外部数据维度的缺乏、内外数据没有融合、外部数据未结构化等问题,无法满足风控业务场景。

    思贤科技通过大数据采集系统,全方位实时采集海量外部数据,对不同来源、结构不一的数据进行全面数据治理,运用NLP处理技术,使数据之间相互关联、形成金融行业知识图谱,建立平台自动分析和关联企业经营相关的数据,帮助银行提升风控管理能力。2020年一季度,提供给银行的中小企业信用评估数据超过89.4万条。为上海市发放中小微企业贷款59.8亿,企业数量到达762家,为全国发放526.8亿,企业数量达到13354家。

    厂商介绍:

    上海上讯信息技术股份有限公司成立于2010年12月,是IT智能安全运维与数据治理等领域国内领先厂商及服务提供商。

    所属场景:

    数据安全

    产品与服务能力:

    小微业务营销与风控:上讯敏捷数据管理平台ADM是企业上、中、下游数据的高效使用与安全管控的综合解决方案,基于数据库虚拟化技术,解决用户在数据使用流程中遇到的痛点问题,达到数据使用的全生命周期管理。根据数据使用流程的不同阶段,ADM平台被分为五大功能管理系统,分别是生产数据管理、备份数据管理、测试数据管理、敏感数据管理、数据访问管理,针对每个阶段遇到的具体痛点进行针对性的处理,解决数据使用的成本控制、灵活管理与高效应用的问题,并使得整个数据使用自动化、流程化。

    典型客户:

    广发银行、招商银行、中信银行、宁波银行。

    客户案例:

    广东发展银行作为中国金融体制改革的试点银行,于1988年在广州成立,是国内首批组建的股份制商业银行之一。敏捷数据管理平台ADM采用创新型专利技术-数据库虚拟化技术,集中管理测试数据的获取、存储与使用的流程,最终达到测试数据的版本管理、分钟级交付测试数据的目标,并降低了近60%的存储开销。

    厂商介绍:

    神州信息(股票代码:000555.SZ)作为金融科技全产业链综合服务商,拥有三十余年行业信息化建设经验,是国内信息化产业领导者和数字中国的践行者。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设、IT运维、审计稽核与反洗钱

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:金融大数据平台级产品负责数据采集、加工、存储、分析、挖掘、应用等,推动金融机构快速构建完备的数据信息处理系统,提升数据治理、洞察决策和风险防控能力。大数据应用产品负责助力金融机构精准营销、风控与反欺诈、助贷等业务的快速发展。

    IT运维:以大数据、人工智能等新兴技术为驱动,加强运维、外包、质测、网优等ICT融合服务的自动化、智能化研发和升级,推动金融行业客户IT管理的自动化、智能化和敏捷化。

    审计稽核与反洗钱:智能反洗钱监测平台Sm@rtAML结合大数据、知识图谱、人工智能等先进技术,实现了智能KYC 审查、实时名单客户交易拦截,通过机器学习算法自动构建可疑洗钱交易模型,代替传统基于规则和人工判断的反洗钱工作模式,极大的提升了可疑洗钱交易上报的及时性、准确性,降低合规成本。

    典型客户:

    中国人民银行、南京银行、乌鲁木齐银行、秦皇岛银行、百信银行、重庆富民银行、新网银行。

    客户案例:

    乌鲁木齐银行与神州信息合作,于2019年5月构建了大数据平台,采用开源Hadoop体系构建数据平台,实现结构化数据与半结构化数据的采集存储与计算,引入了信用、风控类外部数据,并进行了内外部数据整合打通,实现内外部数据打通及可视化展现(如对企业投资人关系进行梳理,构建了企业投资关系图谱的展现)、个人客户标签库建设、客户360视图、标签维度数据洞察等,有效达成了项目目标。

    厂商介绍:

    TalkingData 成立于2011年,是国内领先的数据服务提供商,围绕SmartDP数据智能平台构建“连接、安全、共享”的数据智能应用生态,帮助商业企业和现代社会实现以数据为驱动力的智能化转型。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:TalkingData能够为银行提供涵盖数字化转型规划、数字化营销运营、IT系统实施以及数据服务的端到端解决方案。针对银行的精细化获客和运营需求,TalkingData基于数据智能产品,把风险评估前置到获客侧,实现客户分层,以及实现低成本、高效获客,提供从响应到风险侦测到客群分层及投放运营的一体化白名单解决方案。

    典型客户:

    平安集团、中国银行、光大银行、中信银行、广发银行等。

    客户案例:

    某股份制银行,为了挖掘存量客户对消费金融产品的需求,使用TalkingData敏捷的数字化营销解决方案,在3个月内完成4种模型方案,经过21批次的名单迭代,实现对信贷意向客群的精准识别,总体意向率超过11%。

    某头部互联网金融机构,采用TalkingData联合建模方案,构建营销响应模型和信用风险模型,实现白名单客群分层,通过流量平台的搭建实现了用户曝光到注册35%的效果提升、注册到授信30%的效果提升。

    厂商介绍:

    同盾科技是中国智能分析和决策领域领军企业,基于对数据的探索洞察和深刻理解,将深度学习、联邦学习等领先技术与业务场景深度融合,为金融、保险等行业提供智能分析与决策服务。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控、自助式AI建模

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:产品体系主要包括针对贷前审核、贷中贷后审查等信贷全流程的公有云服务,交易反欺诈决策引擎、信贷风控决策引擎、模型训练及运行平台等私有云服务,信贷申请反欺诈评分产品智察分、信贷量化风险评分产品智信分等评分产品,此外还提供联合建模和咨询服务。

    小微业务营销与风控:同盾小微企业金融服务平台解决方案通过引入金融科技、人工智能科技企业,融合涉企数据,建设专业的、智能的、数据驱动的金融服务平台,赋能小微企业发展。

    自助式AI建模:同盾机器学习平台除了提供常规的spark计算引擎,还提供深度学习、深度学习、图计算引擎等,通过算法市场、学习流、模型平台、模型监控、模型部署等功能,实现机器学习全生命周期的流程打通。

    典型客户:

    渤海银行、中国银联、唐山银行等。

    客户案例:

    渤海银行从2017年就积极进行战略调整,全面发力个人消费金融业务。截至2019年6月末,渤海银行零售贷款年末总额1,678.40亿元,增速达到41.28%,余额占比 29.58%,高于去年同期水平,零售银行战略转型初见成效。

    渤海银行携手同盾科技打造了以数据驱动、移动互联和跨界融合为重要特征的智能风控决策平台,可结合业务场景、客群特点,运用灵活的风控模型、规则、策略,实时评估业务风险,为各类个人信贷业务提供包括反欺诈、身份核实、信用评估、授信、定价等环节在内的全流程风控解决方案。

    厂商介绍:

    天融信创始于1995年,是中国领先的网络安全、大数据与安全云服务提供商。

    所属场景:

    安全态势感知

    产品与服务能力:

    安全态势感知:天融信态势感系统利用大数据技术、可视化建模分析等技术,融合多种探知检测系统,提供了大数据存储计算、数据挖掘分析、场景引擎分析、大数据建模分析、态势分析、调查分析、安全监测、安全处置、集中策略管控、资产管理、威胁情报等核心功能,帮助用户实现全面的态势感知。

    典型客户:

    中国工商银行。

    客户案例:

    中国工商银行成立于1984年1月1日,是中央管理的大型国有银行。天融信作为“金融业网络安全态势感知与信息共享平台”建设的重要技术支撑单位之一,2019年协助中国工商银行完成了该平台底层技术架构的搭建和部分应用的开发,包括底层的数据汇聚、数据加工、信息资源池管理、大数据分析平台以及上层的态势感知模块的开发。同时,天融信还积极参与了接入数据类型、报文格式、接口协议等技术标准的制定工作,并协助中国工商银行顺利完成了第一批试点。

    厂商介绍:

    腾讯云是腾讯集团倾力打造的云计算品牌,提供全球领先的云计算、大数据、人工智能等技术产品与服务,以卓越的科技能力打造丰富的行业解决方案,推动产业互联网建设,助力各行各业实现数字化升级。

    所属场景:

    IT基础设施建设、应用敏捷交付

    产品与服务能力:

    IT基础设施建设:腾讯金融云为银行行业量身定制云计算服务,监管合规的金融级灾备能力,从根源上保障银行业务的安全可靠。高稳定云产品服务,从计算、安全、存储、网络等各方面,帮助银行解决IT技术束缚及安全防护顾虑。

    应用敏捷交付:腾讯云容器服务TKE基于原生Kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提供的优秀的DevOps环境,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,可极大提高软件的发布效率。

    典型客户:

    中国银联、中国银行、中国建设银行、平安银行、微众银行等。

    客户案例:

    微众银行是中国首家互联网银行,以普惠金融为目标,致力于服务工薪阶层、自由职业者、进城务工人员等普罗大众,以及符合国家政策导向的小微企业和创业企业。微众银行筹备时间短,业务上线快,亟需快速搭建优秀可靠的IT架构平台,传统的高成本架构换取高可靠的做法已无法适应互联网的玩法。

    微众银行通过腾讯云,构建全新去IOE高扩展性架构,快速开业成为全球首家全云上银行,并降低80%账户管理成本,同时采用金融云的人脸核身等新技术,打造创新的互联网业务流程。

    厂商介绍:

    UiPath成立于2005年,是领先的机器人流程自动化供应商,可提供完整的软件平台,帮助企业高效完成业务流程自动化。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化:UiPath提供企业级RPA平台为自动化生命周期提供支持。主要包括利用Automation Hub发现并记录自动化创意,并作为统一指挥之心管理整个自动化流程;Task Mining记录员工日常任务,构建流程图;通过RPA+AI进行用户交互,阅读、处理文档,并利用 AI fabric部署AI技能,将其直接拖放到RPA工作流中进行自动化流程管理;用机器人执行任务;用嵌入式分析技术进行运营效果评估。

    典型客户:

    苏州银行、欧洲银行等。

    客户案例:

    苏州银行2019年总资产达3400多亿元,是头部城商行之一。苏州银行面临的挑战是,日常业务流程占用员工大量时间,效率低且易出差错。

    苏州银行在办公室监管事项督办、金融市场部证券代码输入和运营管理部人行信息自动备案部署UiPath RPA机器人后,办公室每天节约登录时间30分钟, 运营管理部资料录入时间从10分钟降至2分钟,证券代码输入则每次节省150分钟。

    厂商介绍:

    微软成立于1975年,是软件、服务和解决方案领域的领先企业。

    所属场景:

    数据库管理与数据平台建设

    产品与服务能力:

    数据库管理与数据平台建设:Microsoft SQL Server是微软主要数据分析产品,是关系型数据库管理系统。Azure Synapse Analytics,集成多种结构及非结构化数据源、数据存储和大数据分析系统,以及Power BI、AI分析工具,利用标准的SQL指令就能查询。Azure Data Lake Storage Gen2 是适用于大数据分析的可高度缩放、具有成本效益的数据湖解决方案。

    典型客户:

    南非标准银行(Standard Bank)、冲绳银行,英国首都银行Metro Bank、欧元银行(Euro Bank)等。

    客户案例:

    南非标准银行是非洲资产最大的贷方,有1500万零售用户,面临的问题是关键业务流程有许多遗留应用程序、不同国家/地区使用不同的应用程序,孤立的数据源导致数据分析缺乏洞察力。

    标准银行通过Azure将孤立的本地数据转移到云中,基于Azure Data Lake Storage的数据湖和Azure SQL Database实时数据存储库,提供标准化的应用程序和分析,减少处理数据时间。

    厂商介绍:

    微众信科成立于2014年,定位为信用科技服务商,核心能力是为银行业金融机构提供中小微企业征信报告、风险决策系统和信贷一体化解决方案。

    所属场景:

    小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    小微业务营销与风控:微众信科产品及服务主要包括四大类别:征信科技服务、风险决策服务、信用科技一体化服务和其他服务。征信系统通过线上批量数据获取、清洗、加工和处理输出征信报告。风险决策产品以风险决策模型和引擎为核心,应用于贷前客户筛查与反欺诈、贷中信用评估与风险定价和贷后风险监控等场景。

    典型客户:

    六大国有银行、招商银行、民生银行、兴业银行、江苏银行、南京银行等。

    客户案例:

    2019年,江苏银行资产突破2万亿,是长三角地区头部中小城商行。2015开始于微众信科合租,上线“税e融”产品,成为第一个真正实现线上化、批量化、自动化的银行,最快7秒完成贷款审批。

    厂商介绍:

    芯盾时代创立于2015年,是业务安全产品和服务提供商,提出“以人为核心的业务安全”的理念,基于信息安全、人工智能、身份认证等多维技术驱动,拥有具有自主知识产权的多因素认证、统一身份管理、人工智能反欺诈、零信任安全等4个产品系列,为客户提供场景化全生命周期业务安全防护方案,助力客户打造安全、智能、可信的业务体系。

    所属场景:

    身份与零信任安全、零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    身份与零信任安全:零信任业务安全解决方案从人、设备、行为三个子集,设备风险、真实身份、数字身份、历史行为、当前行为五个维度出发,通过人工智能技术对风险进行准确判断,实现对身份/设备的管控,实现持续认证、动态授权,完成危险发现和动态处理的闭环操作,为企业提供全生命周期的动态业务安全保障。

    零售业务营销与风控:智能风控决策平台,集数据对接和处理,以及可视化的规则配置、部署、执行、监控、调优等规则全生命周期管理功能于一体,可根据不同业务类型、风险类型、业务对象和风控角色,灵活快速的设置风控规则,实现对风险的精准、高效打击,有效解决虚开账户、身份盗用、薅羊毛、盗转盗刷、套现风险、洗钱风险等各类欺诈风险。

    典型客户:

    中国民生银行、中国移动、广东华兴银行、兰州银行、山西农信、无锡农商行等。

    客户案例:

    近年来,某大型银行在移动终端、交易、互联网营销、信贷和身份认证等业务场景,面临着刷单、盗转盗刷、薅羊毛和恶意借贷等风险。芯盾时代基于零信任安全理念,运用机器学习、大数据等技术,将多年与黑产对抗过程中积累的经验,成功应用于多维度反欺诈产品和模型,为某大型银行提供覆盖业务全流程的业务防护解决方案,大幅提升业务安全防护能力。

    厂商介绍:

    新希望金融科技,是新希望集团本着普惠金融初心,依托多年深耕银行运营领域的厚重积淀,汇聚全球一流人工智能专家团队,致力于为金融机构数字化转型进行赋能的专业技术机构。

    所属场景:

    零售业务营销与风控、小微业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售&小微业务营销与风控:天翔CROS智慧零售平台实现了人工智能技术与零售信贷业务流程的深度耦合,能够为合作银行提供涵盖获客、风控、运营和系统四大体系在内的数字零售信贷整体解决方案,极大降低了金融机构运用AI的门槛,使其具备全在线流程、全实时审批、全客群开放的数字普惠金融服务能力。

    典型客户:

    徽商银行、厦门国际银行、上海农商银行、莱商银行、常熟农商银行等。

    客户案例:

    上海农商银行“上农鑫e贷”、莱商银行“蜂蜂贷”、天津滨海农商银“滨银喵喵贷”具备全在线流程、全实时审批、全客群开放的数字普惠金融服务能力,可以按照“一秒钟扫码”、”一分钟客户进件“、“一分钟系统审批”、“一生拥有云授信”模式进行标准化、批量化、智能化零售信贷作业,迅速扩大零售业务余额。

    厂商介绍:

    云从科技孵化自中国科学院,是首个同时承建三大国家平台,并参与国家及行业标准制定的人工智能领军企业,也是国家新基建发展的中坚代表。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控:IBIS是为银行、保险等金融机构客户量身打造的人机协同平台;基于以客户为中心的服务理念基础,通过视听感知、文本识别等各种认知技术进行信息采集,结合云从自创的领先算法建立AI用户体系,并辅以大数据技术进行智能分析决策,全力支持机构客户开展各类智能化金融创新服务。

    典型客户:

    中国农业银行总行、中国光大银行、中银消费金融等。

    客户案例:

    中银消费金融有限公司(简称“中银消金”)成立于2010年6月,是经中国银监会批准设立的全国首批消费金融公司之一,中国银行旗下的综合经营公司。

    中银消金采用云从IBIS系统,利用人脸识别和图像识别技术,降低欺诈风险,同时高效采集用户信用信息,加快业务审核流程,优化提升服务体验。

    厂商介绍:

    北京永洪科技依托自主知识产权的一站式大数据平台形成完善的产品及服务体系,具备从数据应用方案咨询、数据治理、数据仓库建设、数据可视化分析、数据深度应用到数据平台实施运维服务的端到端大数据价值服务能力。

    所属场景:

    自助式报表分析

    产品与服务能力:

    自助式报表分析:北京永洪科技的一站式大数据分析平台Yonghong Z-Suite拥有分布式计算、分布式存储、分布式通信、云计算、数据处理、数据展现等多项技术专利。产品足以比肩国际同类产品,并在高性能、易用性、AI深度分析等方面形成独特优势。产品可以满足金融行业全场景应用,获得了众多全行级部署。

    典型客户:

    中国银行、招商银行、兴业银行、中国民生银行、中国光大银行等。

    客户案例:

    中信银行是国内资本实力最雄厚的商业银行之一,希望借助具有大数据处理能力的BI工具来提升业务效率和洞察力。

    永洪科技为中信银行构建了新型的大数据平台,供决策者和业务部门洞察全辖运营状况,使得报表响应速度从十几分钟提升至10秒以内,比以往快了500~600倍,使得业务人员可自服务分析,研发人员不再有修改报表负担,可专注于核心业务。相比于传统BI,永洪科技BI不但性能更优,成本也只有约四分之一。

    厂商介绍:

    上海艺赛旗软件股份有限公司的主要战略及技术方向为RPA(Robotic Process Automation)机器人流程自动化。

    所属场景:

    财务自动化

    产品与服务能力:

    财务自动化(RPA):iS-RPA是艺赛旗独立知识产权的RPA产品,其核心是通过模拟和替代的方式进行流程操作,为企业解决流程自动化难题。 iS-RPA以轻量化的形式,让财务的很多业务流程步入由”软件机器人替代人做事”的新领域。实现流程业务智能执行,让财务系统全面实现自动化。

    典型客户:

    中国银联、浦发银行、广发银行、华夏银行、太平洋保险等。

    客户案例:

    浦发银行在国内银行业掀起了银行RPA的风潮。在对公业务、个人信用卡业务、客服业务、合规等工作中,有大量的跨系统的重复工作,采用传统系统集成的方式,成本高,周期长。艺赛旗RPA通过模拟的方式,帮助浦发银行实现多个系统的数据传递嫁接,并进行相关的数据加工,极大了提升了业务效率和准确性。目前,浦发总行及21家分行已经使用了艺赛旗RPA。

    厂商介绍:

    亚信安全是中国领先的网络安全技术服务商,在云安全、身份安全、端点安全、安全管理、高级威胁治理、威胁情报等6大核心技术领域技术领先。

    所属场景:

    身份与零信任安全、安全态势感知

    产品与服务能力:

    身份与零信任安全:提供包括堡垒机、4A管理平台、安全办公管理平台、互联网接入认证系统等身份安全产品。其中,4A管理平台定位于信息化体系的身份服务中心,对账号、认证、鉴权、审计能力进行整合,对业务服务能力和认证渠道进行整合,并根据业务场景识别风险,提供对应级别的能力授权。

    安全态势感知:运营与态势感知平台基于安全大数据中心,构建立体化、智能化、主动化、动态化的安全运营与态势感知体系,实现安全空间外部与内部威胁、行为的实时监测,智能分析威胁事件及时完善通报处置,提供安全顶层聚合能力,实现最大化安全价值统一管理与分析。

    典型客户:

    交通银行、山东省城商行联盟、浙江农信、台州银行等。

    客户案例:

    交通银行创始于1908年,是中国六大银行之一,也是中国历史最悠久的银行之一。交通银行已经建立了比较完善的网络安全防御体系,但由于传统静态特征码(规则)匹配技术的滞后性,很难发现、分析和追踪APT攻击,所以希望通过态势感知系统的建立,进一步提升网络威胁治理水平。

    交通银行通过部署亚信安全的态势感知平台,形成了能够实现主动管理、立体防护、事前防御、响应快速的能力,全面提升了网络安全治理水平,同时还满足了《2013年国家信息安全专项有关事项》、银监会发【2016】107号文以及网络安全法的规定。

    厂商介绍:

    北京有限元科技有限公司隶属于中科金集团,是一家人工智能和大数据技术驱动的科技企业。公司坚持以“连接智慧、引领创新”为使命,拥有自主研发的自然语言解析、智能语音、活体识别三大核心技术。

    所属场景:

    零售业务营销与风控

    产品与服务能力:

    零售业务营销与风控: 得助智能,是北京有限元科技公司自主研发,专为金融机构打造的全场景智能化交互平台。通过ASR、TTS、NLP,人脸识别、唇语识别、RPA等技术,为金融客户提供AI智慧双录、云呼叫中心、智能外呼、智能质检、RPA等产品方案。

    典型客户:

    五矿信托、中铁信托、华润信托、国投泰康、梅州客商银行等。

    客户案例:

    五矿信托是中国五矿集团旗下的专业从事信托业务的非银行金融机构。在展业过程中,携手有限元科技打造了“线上为主、线下为辅、人机为主、人人为辅”的双录新模式,高效合规的保障金融业务办理“真身份、真产品、真用途、真意愿”。双录一次通过率达到95%以上,同时采用AI实时质检策略,从而节省质检用时80%,质检成本降低60%以上,质检时延降低至0,用户满意度提升至85%。

    厂商介绍:

    知因智慧成立于2016年,是一家以AI驱动的产业金融科技公司,用知识赋能产业,最终形成可以辅助企业进行决策的“产业大脑”。

    所属场景:

    对公业务营销与风控

    产品与服务能力:

    对公业务营销与风控:在营销方面,知因智慧利用大数据、机器学习等技术,构建了包括标签营销、事件营销、关联营销在内的业务导向型模型,也构建了包括模型营销的数据导向型模型,为对公信贷的各类营销场景提供全方位的支持。在风控方面,知因智慧开创性地根据企业类型的不同,打造差异化的预警模型,如针对资本市场主体的预警模型,针对中小型企业的源发风险模型,针对关联风险量化的风险传导模型等,可以为绝大多数工商企业进行风险评估,客观展示其风险画像。

    典型客户:

    中国银行、招商银行、华夏银行、光大银行、浦银租赁等。

    客户案例:

    中国银行的公司信贷领域希望利用先进的人工智能技术,在内外部大数据基础上,通过对数据的深入挖掘和应用,提升风险管理工作的智能化水平。

    知因智慧通过整合行内外基础客户数据建立业界领先的公司客户风险知识仓库,结合当前中国银行风险管理现状,通过对数据的深入挖掘和应用,提升了中行风险管理工作的智能化水平。

    厂商介绍:

    作为移动业务安全专家,指掌易专注于移动业务安全领域,为政企用户提供一站式移动业务安全整体解决方案。

    所属场景:

    移动安全

    产品与服务能力:

    移动安全:金融业移动业务安全解决方案,全方位保护核心业务数据安全,适用BYOD和COPE场景,满足国家及行业监管合规要求,具有移动设备管理、 应用生命周期管理、 用户管理、 安全策略管理、 审计管理等管理功能,通过虚拟安全域VSA技术,提供面向移动应用的隔离和策略管控;在“零信任”网络环境下,实现应用级VPN安全传输,以及可信用户和设备认证准入;结合移动安全态势感知平台,实现移动业务场景全局态势感知和可视化呈现。

    典型客户:

    重庆银行、西安银行、苏州银行、广西北部湾银行、海南农信等。

    客户案例:

    某银行客户是资产规模排名前列的金融机构,原华为AnyOffice对移动展业的配发平板进行安全管控方式,无法满足BYOD模式下,移动办公业务面临的安全风险管控需求。

    指掌易为该客户提供覆盖“云-管-端”移动业务场景的安全解决方案,针对不同场景需求灵活定制安全管控策略,完成对AnyOffice的顺利替代,助力顺利通过等级保护三级测评备案。

    入选标准

    本次入选《银行数字化厂商全景报告》的厂商需同时符合以下条件:

    厂商提供的产品与服务,符合银行数字化场景对于厂商的能力要求;

    厂商能够提供两家以上付费客户案例。

    关于爱分析

    爱分析是一家中国领先的产业数字化研究与咨询机构,成立于中国数字化兴起之时,致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。

    凭借对新兴技术和应用的系统研究,对行业和场景的深刻洞见,爱分析为产业数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构,提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务,助力决策者洞察数字化趋势,拥抱数字化机会,引领中国产业数字化升级。

    研究与咨询服务

    数字化成熟度评估

    基于研究、数据和案例调研积累,对比行业数字化基准水平,评估企业当前数字化成熟度,诊断数字化转型面临的困难与挑战,辅助制定业务与市场策略,实现业绩增长。

    行业最佳实践

    针对企业的特定业务场景,深刻研究行业同类别公司及最佳实践案例,辅助业务与决策,优化业绩增长策略。

    研讨与交流

    参与我们的线上/线下研讨会,与专家学者、业内同行、数字化厂商,共同探讨行业数字化进程、技术应用趋势与最佳实践案例。

    厂商遴选建议

    基于您的需求,凭借对新兴技术和应用的系统研究、对供应商全面而充分的调研,秉承专业、客观、中立的原则,提供精准的供应商遴选建议。

    基于研究、数据和案例调研积累,对比行业数字化基准水平,评估企业当前数字化成熟度,诊断数字化转型面临的困难与挑战,辅助制定业务与市场策略,实现业绩增长。

    行业最佳实践

    针对企业的特定业务场景,深刻研究行业同类别公司及最佳实践案例,辅助业务与决策,优化业绩增长策略。

    研讨与交流

    参与我们的线上/线下研讨会,与专家学者、业内同行、数字化厂商,共同探讨行业数字化进程、技术应用趋势与最佳实践案例。

    厂商遴选建议

    基于您的需求,凭借对新兴技术和应用的系统研究、对供应商全面而充分的调研,秉承专业、客观、中立的原则,提供精准的供应商遴选建议。

    免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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