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當前，金融機構在大數據應用方面，主要面臨的痛點有以下四個方面。第一，部分金融機構大數據處理能力相對薄弱，技術人員儲備不充足。在各類業(yè)務開展過程中，業(yè)務數據維度繁多。隨著業(yè)務發(fā)展，數據規(guī)模呈爆炸式增長，金融機構急需提升系統數據處理能力以應對高并發(fā)性應用場景。第二，部分金融機構數據管理體系不夠全面完善。面對廣泛細致的監(jiān)管政策與數據安全規(guī)范，金融機構的數據治理與管理體系需從數據訪問控制、權限分配、數據分析運用等全方位進行完善。第三，數據缺少融合應用分析。金融業(yè)系統繁雜，數據來源多樣、涵蓋面廣，部分金融機構通常無法全面、快速地進行數據應用與分析，多種數據源及異構數據源亟待整合。第四，數據的時效性需求驟增，使得現有數據架構無法滿足不斷迭代的應用場景需求，金融機構急需借助實時數據分析技術，及時抓取客戶信息，洞察業(yè)務經營動態(tài)與全貌，識別潛在風險因素。

神州信息天犀大數據管控和可視化系統平臺向銀行等金融機構提供端到端的大數據管理與應用服務，可靈活、快速的為銀行信貸業(yè)務的開展，提供數據接入、數據治理、數據分析、數據應用等服務，并生成智能全析客戶風險畫像，滿足金融業(yè)全價值鏈應用場景需求，助推數字化開放創(chuàng)新，實現智慧轉型。

神州信息天犀大數據管控和可視化系統平臺數據獲取層支持B端各維度數據如工商、法訴、三方征信等數據的統一接入，支持稅務和發(fā)票數據接入的兩種方式銀稅直連（僅限銀行金融機構）和RPA模式（銀行和非銀金融機構）。數據處理層可針對不同渠道對接的數據，通過提供標準化處理流程，將不同結構、不同類型的底層字段進行映射、清洗、轉化，通過標準配置表轉化為統一的標準結構數據，為數據挖掘和指標衍生加工打好基礎，提供衍生指標體系構建等能力，形成數據圖譜、知識圖譜，滿足金融機構在業(yè)務層面和產品層面差異化的風控應用需求。神州信息天犀大數據管控和可視化系統平臺的應用展示層包括數據管理系統、數據風控系統、數據看板等，支持不同類型的金融機構業(yè)務場景對多源異構數據的應用。

神州信息天犀大數據管控和可視化系統平臺通過大數據處理與計算技術，滿足PB級數據存儲、計算、管理等應用需求。兼具歷經海量數據驗證的大數據平臺開發(fā)建設方案，為金融機構提供專業(yè)且功能完善的大數據管控和可視化系統平臺。有效幫助金融機構提升數據處理能力，沉淀數據資產，并對目標客群進行層級劃分和風險評估。