About us / 实验室简介
服务于大数据的应用市场需求推动大数据在金融行业的应用加速大数据业务及技术的能力建设加强与社会的交流合作和人才培养实验室简介       金融大数据实验室全称“面向金融行业的大数据处理平台北京市工程实验室”,在国内大数据产业蓬勃发展的背景下,由中金数据系统有限公司斥重资完成实验室设施和专业的大数据技术团队建设,于2014年10月通过北京市发改委专家审核,获批成为北京市级重点工程实验室并正式挂牌。建设宗旨:■ 深入行业,面向应用,合作共建,资源开放建设目标:■ 建设国内知名、行业领先的大数据业务创新中心■ 服务于大数据的应用市场需求■ 推动大数据在金融行业的应用■ 加速大数据业务及技术的能力建设■ 加强与社会的交流合作和人才培养 研究方向:■ 掌握大数据平台核心技术,在海量数据管理、异构数据集成以及复杂数据挖掘分析等方面建立竞争优势。■ 重点面向金融机构的客户经营、征信辅助、金融安全等领域,研究开发金融行业大数据应用产品。■ 充分理解和适应大数据技术特征,研究开发新的模型体系,改进金融业务分析方法。■ 探索数据资源采集与处理的技术方法和商业模式,促进数据积累与应用。查看更多
Applications / 应用案例
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News / 新闻动态
用户故事:质检效率已经不能用1%提升到100%来描述了
用户故事:质检效率已经不能用1%提升到100%来描述了骄阳是广发银行信用卡中心一名质检管理人员,主要是负责呼叫中心坐席服务质量的控制和管理。一般情况下,这个工作意味着每天要从呼叫中心所产生的海量坐席录音中抽取部分进行全程重听,并完成质量评价。骄阳说最初每天听录音的时间几乎都要占满她的八小时工作时间,加班更是成为家常便饭,这样重复枯燥的工作每天反复循环,但质检覆盖率和问题检出率却一直上不去。2015年,广发银行信用卡中心采购了中金数据系统有限公司的语音大数据分析平台,智能质检是该平台的其中一个主要应用方向,主要是利用语音分析和文本分析技术,按照事先设定好的质检规范让计算机来执行“预检“,而后由人工对预检问题件进行复核,这样可以突破原来的小概率抽检模式,做到录音质检率达100%。“它不仅是一个快速提高质检工作效率的软件平台,还可以利用数据分析明确优化流程的思路。”这是骄阳描述她对中金语音大数据分析平台的认知。紧接着,她与小编分享了使用智能质检前后的质检工作情况对比:*系统使用前的质检场景*广发银行信用卡中心品管组下辖150人组成的质检团队,以前纯人工质检模式下,是根据不同业务类型每月按照一定的比例随机抽取录音进行调听质检,每月抽取录音量少的大概在通话量的2%左右,多的可能在10%-20%,抽取出来后要求质检员逐个听一遍,以确定通话过程中可能出现的各种影响业务合规性和用户体验的质量问题。因为每天抽取比例不同,被抽中的录音时长也存在偶然性,分配到质检员每一天的语音处理量也是不一样的,基本上平均到每一天都会排得非常满,加班更是家常便饭。随着抽检规则设定差异,从抽检件中检出问题件的可能性在10%~50%之间,由于人力和时间限制,质检员在完成常规质检工作后只是针对问题件做简单记录,基本不会再有精力对大量的语音数据进行后期数据分析,因此很难发现导致问题的根本原因。*系统使用后的质检场景*在使用中金语音大数据分析平台后,第一个变化是质检可以做到全量覆盖,不需要再去花时间随机抽取录音了。第二个变化是系统可以直接找出并标识问题点,质检人员直接去处理系统找到的问题点就好,不需要再去逐个全程调听了。第三个变化有了充分手段去进行数据分析,系统允许把所有的问题语音件选出来,再集中起来进行多维度分析,以便充分挖掘问题的根源和趋势。“这样系统运行一段时间之后,我们的工作效率大幅提高,有了更多的时间和...
2017 - 09 - 13
用户故事:质检效率已经不能用1%提升到100%来描述了
用户故事:质检效率已经不能用1%提升到100%来描述了骄阳是广发银行信用卡中心一名质检管理人员,主要是负责呼叫中心坐席服务质量的控制和管理。一般情况下,这个工作意味着每天要从呼叫中心所产生的海量坐席录音中抽取部分进行全程重听,并完成质量评价。骄阳说最初每天听录音的时间几乎都要占满她的八小时工作时间,加班更是成为家常便饭,这样重复枯燥的工作每天反复循环,但质检覆盖率和问题检出率却一直上不去。2015年,广发银行信用卡中心采购了中金数据系统有限公司的语音大数据分析平台,智能质检是该平台的其中一个主要应用方向,主要是利用语音分析和文本分析技术,按照事先设定好的质检规范让计算机来执行“预检“,而后由人工对预检问题件进行复核,这样可以突破原来的小概率抽检模式,做到录音质检率达100%。“它不仅是一个快速提高质检工作效率的软件平台,还可以利用数据分析明确优化流程的思路。”这是骄阳描述她对中金语音大数据分析平台的认知。紧接着,她与小编分享了使用智能质检前后的质检工作情况对比:*系统使用前的质检场景*广发银行信用卡中心品管组下辖150人组成的质检团队,以前纯人工质检模式下,是根据不同业务类型每月按照一定的比例随机抽取录音进行调听质检,每月抽取录音量少的大概在通话量的2%左右,多的可能在10%-20%,抽取出来后要求质检员逐个听一遍,以确定通话过程中可能出现的各种影响业务合规性和用户体验的质量问题。因为每天抽取比例不同,被抽中的录音时长也存在偶然性,分配到质检员每一天的语音处理量也是不一样的,基本上平均到每一天都会排得非常满,加班更是家常便饭。随着抽检规则设定差异,从抽检件中检出问题件的可能性在10%~50%之间,由于人力和时间限制,质检员在完成常规质检工作后只是针对问题件做简单记录,基本不会再有精力对大量的语音数据进行后期数据分析,因此很难发现导致问题的根本原因。*系统使用后的质检场景*在使用中金语音大数据分析平台后,第一个变化是质检可以做到全量覆盖,不需要再去花时间随机抽取录音了。第二个变化是系统可以直接找出并标识问题点,质检人员直接去处理系统找到的问题点就好,不需要再去逐个全程调听了。第三个变化有了充分手段去进行数据分析,系统允许把所有的问题语音件选出来,再集中起来进行多维度分析,以便充分挖掘问题的根源和趋势。“这样系统运行一段时间之后,我们的工作效率大幅提高,有了更多的时间和...
2017 - 09 - 13
大数据、云计算与人工智能推动呼叫中心运营新模式
大数据、云计算与人工智能推动呼叫中心运营新模式随着通讯技术的不断发展,呼叫中心的规模与日俱增,现阶段国内拥有上千席的呼叫中心不在少数,其每日所产生的语音数据体量难以想象,属于典型的非结构化“大数据”。这些数据中所蕴含的客户偏好、产品质量、坐席技能等相关指标是呼叫中心优化服务质量、提高运营效率的重要参考因素,直接关系着营销决策制定以及产品服务设计。然而,语音数据作为呼叫中心一项重要的价值资产,在过去很长一段时间内却没有受到足够的重视。这是受限于传统技术条件下,语音数据存储成本过高,应用难度过大,更难说从中挖掘核心价值以支持决策分析。但随着大数据、云计算与人工智能技术的迅猛发展,使得海量数据存储成本不断降低,分布式并行计算效率不断提高,打破了语音数据存储及处理的技术壁垒,为呼叫中心提供了全新的运营模式,其具体应用场景如下:分布式存储海量语音数据成为主流呼叫中心体量的不断扩张,导致大量的语音数据堆积,以某金融机构呼叫中心为例,其坐席数量超过3000余个,每日产生的录音文件量高达100G以上,年录音文件总量超过50T,预计未来语音数据量的年平均增长率高达30%。如此海量的语音数据加剧了数据存储的难度,虽然现有计算机存储硬件的发展已经非常迅猛,但其发展速度还远不及数据量的几何式爆破增长,并且由于高性能的存储硬件存在造价成本的问题,大多数企业对于日益增长的进量数据以及原始积累的存量数据又爱又恨。在现有职能体系下,多数企业还将呼叫中心评定为服务中心,一心旨在控制呼叫中心成本而并没有期待其能够产生收益。由此试图通过提高计算机硬件配置来解决呼叫中心语音数据存储的问题,并不具有一般可行性。大数据技术的发展成功解决了呼叫中心语音数据量存储的问题,其特有的分布式存储技术能够将单一体量巨大语音数据文件夹切分为多个小的区块,并使其能够存放于由多台计算机所架构的集群上。这些计算机之间通过某种方式相互通信,进而将整个集群内所有存储空间资源整合、虚拟化并对外提供文件访问服务的文件系统。利用大数据技术存储语音数据具有两大突出的优点:其一,极大降低了数据存储所需的硬件成本,由于大数据技术能对单一体量的数据集进行切分、存储、再整合,因此数据存储就不再受限于高性能的计算机硬件,而只需要多个性能基本达标的存储硬件便能够对海量数据进行存储和处理;其二,所保存的数据不易丢失或破坏,由于大数据技术会将单条语音数据重...
2017 - 09 - 04
大数据能否成为保险业的有力武器?
大数据能否成为保险业的有力武器?随着大数据应用呈现爆炸式发展,不能把握“大数据”商机、引领潮流的保险企业,将可能逐渐丧失市场竞争力。那么,大数据究竟可以为保险业带来什么?它能否成为保险业的有力武器?研究表明,人民收入水平越高,对保险的需求越大。随着近年来人们生活和收入水平的逐年提高,保险也成为当下充满希望的朝阳产业。结合近年来计算机应用技术和存储技术的飞跃性发展,越来越多的保险公司建立了自己的应用体系和数据管理体系,并且随之产生了大量的数据,这些数据也成为企业发展的核心资产之一。保险公司以这些数据为基础开发产品,制定营销方案,可以说大数据对保险行业的影响和帮助会越来越大。想要正确高效地利用好大数据,使其成为保险强有力的武器,并不是一蹴而就的事情。首先我们要对大数据有深刻的理解,对其作用和意义引起重视。大数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源。近年,发达国家纷纷出台大数据战略:美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油;欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量;韩国认为公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产。大数据已经成为各国国力竞争的一部分,并且在不知不觉中进入了我们的生活。现在十分火热的共享经济背后,大数据的支撑功不可没。大数据可以帮助企业了解消费者的现有状态、生活习惯以及消费情况等各类个性化的倾向,方便企业制定产品和市场策略。共享经济被普遍认为可以合理配置社会资源,有效提高其使用效率。“共享出行”降低了城市出行成本和心理障碍,缓解了交通压力,从侧面推动消费,刺激经济。几年前,我们需要一辆自行车时通常只能选择买一辆,骑着出行的时候还需要担心停放问题、失窃问题,而在我们不需要它时,它只能静静躺在车库中吃灰。而现在,我们通常可以在需要一辆自行车时发现它就在你身边,一切都是那么方便。那么,共享单车会主动在你需要的时候传送到你身边吗?这显然不可能。我们可以模拟一个场景:某企业发展之初,会把有限的单车都投放到人们最需要的地方去。那么这个“最需要”怎么定义,由谁来定义?这个定义显然是模糊的,需要决策者根据经验去分配,这多少存在偏差。刚开始人们的体验不会很好,经常在需要时找不到车。使用一段时间,企业得到了一批用户通过借车还车产生的定位信息(当然,还会包含例如用户的年龄性别等个人信息,定位周边的商场、公司、地铁口分布的地理环境信息等),利用这些数据,计算出哪些地方需要...
2017 - 09 - 13
全球银行业格局嬗变,未来或将升级为BanTech
全球银行业格局嬗变,未来或将升级为BanTech银行科技(BanTech)既合理吸收金融科技(FinTech)的创新亮点和益处,又有效遵循合规科技(RegTech)和监管科技(SupTech)的原则和规范,有利于审慎创新,并通过构建“智能金融价值网”,服务实体经济。银行科技(BanTech)既合理吸收金融科技(FinTech)的创新亮点和益处,又有效遵循合规科技(RegTech)和监管科技(SupTech)的原则和规范,有利于审慎创新,并通过构建“智能金融价值网”,服务实体经济。嬗变中的全球银行业格局 2008-2009年金融危机爆发后,全球经济持续衰退。后危机时代的市场和监管环境变化更快,对银行战略价值定位的前瞻性要求更高,对违规风险的容忍度更低,对投入产出效率的能力要求更强。当前全球政治经济进入新一轮博弈,中国的供给侧结构性改革逐步走入深化,在此时代背景下,有五大关键趋势正在改变新常态下的全球银行业格局: 一是监管框架持续变化,并渐趋谨慎。目前监管机构在改变全能银行(Univeral bank)模式,试图将投资市场业务从零售金融和企业金融系统中分离出来。在美国,沃尔克法则(Volcker Rule)停止银行从事赌场资本主义(casino capitalism)相关业务;在英国,通过“银行改革法案”(Banking Reform Act),将投资银行业务从零售金融和企业金融中分割出来(银行仍可参与两者,但必须在两个独立的公司架构下运营);中国的发展阶段不同于欧美,目前仍以分业经营为主,审慎有序地推进综合化经营试点,监管机构仍在研究规范综合化经营的监管措施,一行三会和地方金融监管部门将在金融稳健发展委员会之下加强协调和合作,同时加强功能监管,更加重视行为监管。因此。不仅是银行,从事金融服务的企业势必将承受更为高昂的成本,监管套利日趋无所遁形,而高效和灵活对银行的重要性将达到前所未有的高度。 二是智能化变革发展迅猛,但分布不均。在基于“端”、“网”、“云”的智能商业生态中,数字化运营平台使用面不断扩展,未来全球银行业中,通过互联网和移动渠道完成的销售与咨询所占份额将从2012年的15%增至2020年的40%以上。银行的客户关系管理从“面对面”转变为“屏幕到屏幕”(screen-to-screen)的情境关系(contextual rela...
2017 - 09 - 13
Products / 产品与方案
产品特点: 统一数据管理平台     统一数据管理平台定位为企业的数据汇集平台。        为企业内各部门间信息共享、数据服务开放和应用融合,提供为有利的技术支撑。平台是基于大数据架构的,采用通用的开源Hadoop资源管理框架,确保平台的大数据技术的先进性与良好的兼容性。 数据规划管理:平台通过建立动态数据资源目录,实现动态的元数据管理。平台提供数据的全生命周期的管理,包括数据采集规则、数据结构、数据描述、数据量、数据关联关系、数据质量、数据安全、数据更新周期、数据生命周期等方面。 数据的归集与预处理:平台提供图形化的数据流处理能力,能够将转换、汇总计算、排序、合并、数据加载等组合为数据处理流程,同时还提供一些非结构化数据处理引擎,比如语音转换成文本。 数据服务:查询分析引擎提供高效的大数据查询分析,引擎支持hive、hbase、spark等多种数据存储。 数据运营管理:平台自带数据运营管理功能,为运营团队提供管理工具,支持服务发布和运行监控,作业调度管控,数据资产管控和安全审计等。通过动态监控和预警帮助运维管理人员随时掌握系统运行状态,提前预防及处理问题。
产品特点: 全生命周期客户经营大数据解决方案 方案定义     中金数据“客户经营大数据解决方案”是以协助企业建立数据驱动的全生命周期客户经营体系为目标,综合利用云计算、大数据、人工智能等技术构建企业统一数据管理平台和应用产品服务体系,为企业经营提供客户画像、行为分析、智能营销、服务关怀、风险控制全流程服务支持。  方案功能与应用场景 (每个功能模块都可以作为子系统)  ● 定位公司数据汇集平台 ● 为公司内各部门间信息共享、数据服务开放和应用融合,提供有利技术支撑● 基于大数据架构的,采用通用的开源Hadoop资源管理框架,确保平台的大数据技术的先进性与良好的兼容性  ● 综合运用企业内部数据和第三方数据● 基于客户的行为属性、价值属性、忠诚属性、风险属性● 实现客户全景画像和行为分析,为客户识别、产品设计、精准营销、客户服务、风险识别提供支撑,提高客户经营效率,优化客户经营决策  ● 可实现实时在线推荐和批量精准营销的数据型应用产品● 基于精确的客户数据和产品信息● 通过智能引擎对接各种在线渠道系统,实现定向营销和实时推荐,降低营销成本,提高销售收入  ● 客服坐席服务质量自动化评价和电话销售合规性自动化检查● 以语音识别、语义分析技术为基础,通过可灵活配置的规则引擎实现自动化批量检测,识别出风险录音● 将传统模式下不到2%的抽检率提升到100%覆盖,大幅提升人工质检的复核效率,降低运营风险和人力成本  ● 客服坐席服务质量自动化评价和电话销售合规性自动化检查● 以语音识别、语义分析技术为基础,通过可灵活配置的规则引擎实现自动化批量检测,识别出风险录音● 将传统模式下不到2%的抽检率提升到100%覆盖,大幅提升人工质检的复核效率,降低运营风险和人力成本  ● 基于大数据技术对互联网用户在公开渠道发布信息● 归集、抽取和集成,利用文本分析技术开展数据建模分析后,用于业务品牌监测、用户群体行为洞察、公共危机预警的应用系统方案特点 ■ 技术先进可靠   综合运用云计算、大数据、人工智能技术,平台可靠不间断服务。■ 架构灵活开放   兼容主流技术...
产品特点: 语音大数据分析云

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