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信贷员客户案例:大数据应用于金融的绝好案例

来源:金沙直营赌场推荐 | 时间:2019-01-12

  众所周知,庞大的信贷员队伍是传统银行开展业务的基础。从各大银行发布的财报来看,几家大型银行的员工数都超过10万!!!而马云爸爸的网商银行全国的员工数却至只有区区300人。难道是公司太穷养不起员工?

  显然不是,网商银行是一家数据化的银行,依靠大数据来获取客户,做风险甄别:依托大数据的分析来给用户画像,直到比你自己都了解你自己。你何时需要贷款,能不能偿还贷款,依托大数据和建立的风险模型都可以实时甚至提前做出判断。网商银行技术来源于蚂蚁小贷,而后者的不良率很好地控制在1.5%以下。

  虽说只有300人,在这300人中,2/3为数据科学家,而传统银行最重要、也最庞大的构成——信贷员在这里的数量却为0。这意味着在这里没有人去专门拉存款,也没有人去专门从事放贷款。与之配套,网商银行没有物理网点,没有现金业务,有的只是app和一套网络系统。澳门赌牌规则

  没有人工,也就没有了“鄙视”——机器和大数据怎么会有优越感呢?所以规模大小不是问题,有无信用才是关键。流程的差别也导致单笔贷款的成本相差巨大,网商银行每发放一笔贷款的成本不到2元,传统的线元左右。

  贷款流程也很简单:3分钟在电脑上填写并提交贷款申请,几秒钟之内贷款发放到你的账户,过程中零人工干预。成本自然也要低得多。以单账户成本为例,国内大银行一个账户一年的IT成本大概在50元上下,小银行则在80到100元之间,而网商银行这一成本则在1元以下。

  IT系统成本高,从银行最日常的支付业务来看,银行每笔业务的成本在几角钱,但是跑在云上的网商银行只需要不到两分钱。技术优势导致成本低,而这是是大力拓展普惠金融业务的基础。

  啥叫跑在云上?有媒体报道过阿里的金融云:“阿里云造了一个非常好的地基,把底层技术很多问题都解决了。金融云是在这个地基上引入了很多的金融模型,如客户模型、产品模型、账务模型等,同时金融云关注金融本身的严谨性和周密性、信贷员客户案例安全性的考虑。然后不断丰富银行对外的服务。”

  如果将银行IT系统购置的大型服务器,比作是一头大牛在拉车的话,云计算则是把数量众多的小牛串在一起拉车。大牛能力大,价格也贵,灵活性还不足,只要负载的重量稍微超出大牛的能力,就需要再买入同样的。小牛就不存在。

  因为侧重于小微客户,非常多的科技公司与系统提供商都无无成熟的现成技术方案,网上银行这才开始打造真正意义上的国产自主银行系统。这也意味着采用传统的IT方案被摒弃,而是另辟蹊径,以更开放、互联网的思路去围绕用户作为。是大数据应用于金融的一个绝佳案例。

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