基于百度技术优势，通过对用户的洞察管理及对企业数据的深度整合，为客户提供安全可靠的数据智能解决方案，为金融机构的业务创新及风险管理提供强大的技术支撑。
方案架构图
业务痛点
监管政策
国家对于数据服务监管政策趋严
黑产欺诈
金融业务创新，黑产欺诈手法多变
数据缺失
央行征信覆盖少，数据信息维度缺乏
方案优势
海量数据
拥有百亿级数据量、百万级标签体系支撑的海量数据模型算法，为数据分析提供丰富的资料素材，让数据处理的结果更加可信，更有价值。
领先技术
高精度算法挖掘金融知识标签、集成最强NLP模型ERINE、BERT、XLNET，基于隔离屋和联邦学习的数据安全建模平台，从数据中挖掘有价值信息。
深入行业
依托百度多年的行业深耕，我们的技术和经验触及银行、券商、保险等多行业，能够为各行各业的提供深入到行业特点的一站式业务解决方案。
多端触达
基于百度多款月活过亿的App，覆盖搜索，出行、社交，阅读，娱乐等场景, 帮助金融机构加深对目标客户群体的理解。
配套产品
度御大数据风控
度御大数据风控产品覆盖多个金融业务场景，标准API接口简单易用，响应速度快、覆盖广、准确度高，支持快速测试及接入。
智能企业风险监测
通过对企业海量风险信息进行识别分析、归纳处理，帮助客户在海量互联网信息中识别被监控企业的潜在风险，有效管理和降低风险可能带来的损失。
金融联合建模
在全流程可信安全计算的护航下，提供从数据融合到模型部署的全栈式产品解决方案，助力金融企业联合建模，拒绝“数据孤岛”。
应用案例
某保险客机构车险定价模型优化
车险的本质为衡量行车风险，百度将积累的海量数据处理经验，运用到该保险客户定价模型的训练中，并利用百度先进的建模方法对原有模型进行升级，帮助企业从技术上提升车险定价能力，车损、三责、交强险模型区分度均较原模型增加1倍以上。
某保险公司用户画像平台搭建
某国内财险公司，2018年确定了数字化战略，谋求以大数据的方式重新理解其上亿自有客户，百度为其搭建包括客群洞察等功能的用户画像平台，业务员可通过移动端功能，随时随地查看自己权限下的客户，有力支持营销话术的拓展。
某银行线下营业网点布局优化
通过大数据预测模型，根据金融需求供需平衡原则，对城市所需网点总量进行科学预测，在城市内部根据当前网点布局状况，以大数据导向评估各网点业绩和布局有效性，针对重点金融圈，根据金融需求、同业网点竞争力和城市发展规划等做出网点布局优化判断。
某银行评审效率提升
百度通过指标抽取、机器学习、智能检索等多种技术，对授信评审文档进行智能分析并提供快速检索功能，同时结合百度数据构建企业图谱和授信知识图谱，来提升授信文档撰写、文档评审的效率和合规性校验的准确性。通过授信评审的智能化应用，项目的综合评审效率提升30%+。
某国有股份制银行贷后风险预警
百度通过对多维度互联网数据（舆情、行政处罚、公告等）进行分析和处理，挖掘出企业的潜在风险，来辅助机构对客户进行贷后风险管理。作为行内自有数据的补充，更加全面地对客户风险进行及时预警和跟踪，有效检测对公客户风险。
