风险低的智能金融解决方案
利用大数据分析让银行/金融业利润更高、风险更低
智能金融
基于大数据分析的智能金融
目标
我们致力于金融产品推荐。通过分析各种金融产品的购买和使用数据，为客户提供个性化的金融产品推荐，有力促进银行和保险等金融机构的精准营销。
案例
欧洲某银行抽样的几十万用户约两年的数据，包含二十多种金融产品的历史购买和使用数据。我们研发的模型线下AUC高达94%，具有很高的个性化推荐准确率。
大规模图数据挖掘
目标
在图数据结构中，客观世界中的实体被抽象成图中的节点，实体之间各种可能的关系被抽象成图节点之间的边。图数据结构作为对客观世界的抽象描述, 它被广泛地应用于各行各业中，包括互联网，制造业，金融业，电信业等等。随着近年来可收集到的数据量的高速增长及数据之间的关系复杂度的急剧增加，市场上对大规模图数据进行分析与挖掘的需求越来越大。我们大规模图数据挖掘产品致力于开发一套易用，高效和贴近行业应用的图挖掘API集。
案例
我们通过对香港上市公司互相持股数据进行图挖掘分析，基于交叉持股关系对公司进行风险打分。结果显示我们识别的高风险公司与Enigma Network中的公司有一致情况（Enigma Network中的公司曾在2014年06月27日一天之内估值下降90%）。另外，图挖掘还可以被应用到反洗钱，反欺诈，贷款风险预测等等应用中。