专栏名称: Hi科技你好
创建于1997年初的Chinabyte比特网是中国第一家IT互联网媒体。汇聚高端商业人群,紧跟IT行业趋势,为用户提供全面、专业的报道和观点。
目录
相关文章推荐
51好读  ›  专栏  ›  Hi科技你好

【CIO早班车】掌控“新”“旧”数据的实际案例分享

Hi科技你好  · 公众号  · 比特币  · 2017-07-25 09:54

正文


本期主讲嘉宾

李纳
IBM客户中心客户顾问


李纳女士2014年加入IBM ,在IBM中国客户中心从事金融行业客户顾问,主要面对银行、保险、证券及其他金融企业客户。致力于为不同需求客户呈现IBM基于认知计算、区块链、云计算等最佳的行业解决方案;在金融行业项目实施中,通过IBM设计思维等创新方法论帮助项目团队更好落地。


暂停几分钟,工作更轻松。


亲爱的听众朋友们,大家好,我是来自ibm客户中心的客户顾问 李纳。


在上期聊到:完成 CIO的使命----掌控新旧数据,今天我来跟大家分享几例金融行业中新旧数据结合应用的场景。


让我们先来回顾下我们所谈的新数据是哪些: 新数据主要指以图像、声音、视频、文本,人类自然语言及文字为代表的非结构化数据,以及物联网数据等。 金融行业一直是数据数量与质量积累较好的行业,从大数据时代到现在热议的AI 时代,这些技术的有效推进都要依赖于数据的输入。对于数据的掌控也从根本上将企业在技术变革实践的竞赛中区别开来。新旧数据结合在这个契机下为很多企业带来新思路。


今天就为大家分享几例金融行业中新旧数据结合的应用。


首先让我们聊聊 保险行业 ,大家不妨想一下,我们每天上下班,有人每天开10公里,走个车不多的高速,下来就到公司附近,有人在雨水多的地区,路况也不好,都是崎岖小路,有的人偶尔开一次,车技一般,经常习惯性踩刹车。。。刚刚随口举的几个行车的例子中,他们的驾驶风险一样么? 我相信大部分人的回答是否定的。其实对保险公司而言,对风险更加精准的把握是更好的进行客户细分提供客户话保险产品的基础。过去包括目前大多数车险中我们对风险的评估仍然围绕人车本身,我们姑且把人车数据称为车险中风险评估的旧数据,那么与之结合的新数据就是我们上面谈到的天气,路况,路网,驾驶时长等环境因素。将人,车,驾驶环境数据三位一体,新旧结合,才能提供更精准的风险洞察。


IBM已经在这个领域与保险公司联手,基于新旧数据的结合,通过机器学习等技术,将风险评估精准度提高。


再让我们举一个新旧数据结合在 银行 的应用场景。不良贷款一直是一个备受关注的话题。信用风险形成重要因素之一就是信息不对称,包括一些信息的不真实甚至欺诈,因此结合更多维度的数据分析,帮助建立全景风险监控网络,来帮助进行更好的监测与预警风险。IBM已经开始与银行客户携手从改善贷款不良率着手,结合更多维度新数据来识别复杂关联关系,发现风险/社交网络/支付/业务往来等关系模式,以及特定客户行为模式研究等,在不良贷款的样本数据中产生新的洞察。







请到「今天看啥」查看全文