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业务挑战
方案特色
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方案价值
数字化应用场景
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业务挑战
数据处理能力差
行业大多采用关系型数据库，性能存在瓶颈且无法水平扩展，传统批计算模式下数据延时高，无法即时满足业务需求
机构数据分发难
总行数据下发之后各分行独立保存，数据传输链路长且数据安全难以保证，经常现误删除或丢失的情况，增加运维与服务器压力
需求响应速度慢
烟囱系统林立，重复开发现象严重，运维管理困难，浪费人力物力，业务层面的沉淀和积累少，对需求响应不及时
业务模式转型难
互联网金融渗透率不断走高，强势抢夺传统银行既有市场，方便、快捷、跨渠道、场景化的数字服务，成为客户的重要需求
方案特色
时效提升
实时计算对接多湖能力（Hudi、Paimon、Iceberg等），数据加工任务从小时提升至秒级别，大幅度提升数据服务时效
敏捷开发
搭建一站式大数据平台，实现低代码化实施方式、逻辑化标准建模，制定分层标准，降低开发难度和维护成本，提升开发效率
全域治理
结合国家监管要求和数据治理规范，推进数据标准化建设，基于数据资产平台实现全行数据质量的全流程监控管理，实现数据治理目标
赋能业务
完善数据服务体系，实现数据资源汇总整合，将业务策略作为应用场景沉淀到平台，提供差异化的解决方案，真正做到降本增效
架构图
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方案价值
统一数据管理
通过整合和管理来自不同系统和部门的数据，解决信息隔阂难题，建立统一的数据标准和规范，确保数据在跨业务系统和跨部门口径中的一致性和准确性
多场景监管集市
搭建面向客户、机构、存贷、理财等报送数据的监管集市，整合公共及台账数据，输出监管报表及指标模型，实现校验规则配置、监管指标预警和自助分析等功能
数据资产全行共享
通过行内各机构数据模型、指标、标签等资产的无门槛复用，填补区域间数据能力差距，实现内部数据共享和打通，从而提高业务侧运营效率和客户满意度
数据成果业务落地
通过对公司、零售、投行等业务线客户行为、市场趋势和风险进行指标化和标签化，萃取高价值数据，有效驱动业务决策、体系化营销成果落地
数字化应用场景
动账即时营销
以客户为中心的服务理念为驱动，精准把握客户诉求，基于ChunJun为核心框架构建动账实时营销场景，提升用户服务体验：如代发工资到账后，实时进行专属客户经理理财产品推送；实时获取客户大额资金交易信息，当客户交易额达交到阈值时，进行客户挽留
反欺诈贷后资金流向监控
加强贷后资金管理是确保信贷资金安全的重要手段，也是有效防范和化解风险的需要，为做好贷后资金流向监管工作，基于ChunJun CEP（复杂事件处理）构建资金实时流向监测规则，对贷款放款资金发生套现、流入股市、房地产、基金理财、套现等行为进行监控 立即咨询
实时统计分析、指标监测
响应监管要求，提升流动性风险管理水平，约束分支机构拉存款“冲时点”行为，通过数栈实时计算开发平台，构建实时存款偏离度报表，将原先1小时更新一次的存款偏离度报表更新为T+0实时更新，进行实时统计分析，实时指标监测 立即咨询
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