天津大数据信用报告

布尔方舟在数字化方面的发展越来越高。在金融数字化行业，提出构建数字化转型体系，引导金融行业高质量发展。其中提到，推动银行等金融机构的数字化转型升级，商业银行尤其是中小银行的数字化转型，是未来金融数字化的重点领域。银行作为中国金融体系的中坚力量，应该在普惠金融发展中发挥重要作用。如何通过金融数字化赋能商业银行发展普惠金融，成为值得研究的问题。作为金融***智能服务中心，布尔方舟致力于金融服务需求与供给的精细匹配。利用人工智能技术，布尔方舟有效连接了B端金融机构和C端用户。一方面帮助用户将繁琐的决策过程升级为线上精细推荐，通过个性化匹配为用户提供比较好解决方案，让用户获得快速、便捷、稳定的线上***服务；一方面，通过用户筛选机制帮助金融机构进行服务下沉，覆盖更多人群、中小企业和个体工商户，带动金融机构数字化转型，促进数字化与金融业的共赢。风控管理平台-面向全球的中国IT解决方案提供商。天津大数据信用报告

专注于金融精细营销生态服务的布尔方舟，兼具“流量资产”和“联合建模”能力，让金融机构打破低频场景，借力高频场景找到意向客户；通过智能营销决策模型，选择匹配意向高的客户，通过场景灵活调整运营手段，**终为这些精细用户匹配合适的金融产品。布尔灵活的产品流程和一站式接入模式，**降低了金融机构的场景营销成本。传统模式下，金融机构对每个对接渠道都需要业务洽谈、内部接入、技术对接等流程，通过一站式接入多个渠道，实现AI智能匹配，可以降低对接成本，进一步提高机构转化率和用户投入价值。目前，布尔方舟已与多家主流金融机构开展全流程API合作，包括银行、持牌消费金融机构、持牌小贷公司等。场景营销合作从***扩展到证券、基金、保险、信托等所有金融领域。布尔方舟凭借精细营销能力，让精细获取的匹配用户成为***行业的启明星。未来，布尔方舟将继续深化技术，创新服务，高效赋能金融机构精细获客。天津本地信用报告科技更新升级科技手段 利用AI技术做好反诈防控。

在数字普惠金融发展的新阶段，越来越多的银行选择创新，借助科技企业，共同探索各类“定制化”的业务合作模式。以某国有银行为例，布尔通过“定制+产品+解决方案”的合作模式，将人工智能、云计算等技术与该行多条业务线在普惠金融领域进行深度融合，进而构建覆盖普惠金融业务的全周期生产运营模式。据了解，该行通过精细化、多元化的产品设计和营销渠道，服务了数万家小微企业，大幅提升了普惠金融相关业务量。此外，鉴于项目反馈良好，我行成功将产品推广至全国数十家分行，使数字化普惠金融能力在多个地区迅速形成，解决了更多中小企业的燃眉之急。近年来，银行业积极推进金融与科技融合，加快数字化转型，努力构建数字化普惠金融体系。作为中国金融行业数字智能的赋能者，未来布尔将与银行一起创新金融服务，通过提供科技赋能，帮助银行提供质量的金融服务，推动数字普惠金融的发展。

布尔与一家农村商业银行合作，帮助该行通过数字化打开普惠金融发展的新局面。通过实地采访等方式对该行开展调研工作，布尔的**团队发现该行在数字化转型的道路上存在诸多“拦路虎”，布尔根据银行的业务痛点和业务需求，设计了数字化转型和科技发展的中长期战略规划。建议银行采用“循序渐进”的模式，设立阶段性经营目标，建立数字化智能分析决策系统，并在此基础上重新规划和塑造业务结构。布尔协助该行完善风险管理策略、流程、模型、舆情监测、关系图谱等重要环节，设置A、B、C卡，优化各业务条线的风险管理和流程。在贷前阶段，布尔通过为银行构建反**模型，有效识别客户群体风险，拦截高风险客户，大幅提升自动审批率，审批时间和成本降低60%以上；在贷转贷阶段，布尔通过构建智能审批系统，将原本需要3小时的审批流程缩减至15分钟；在贷后阶段，布尔通过为银行建立贷后管理体系，定期跟踪检测现有客户的信用风险，准确预测风险客户，指导银行人员及时采取干预措施，可以有效降低逾期和不良资产比例。布尔精细化运营为金融机构提供精细营销解决方案。

布尔AI智能理赔解决方案主要有三个特点:一是通过应用布尔复杂网络组合图算法，可以发现传统规则和模型下难以发现的全局**。同时，通过产品**和业务**的合作，布尔将知识图谱产品“云图”与保险理赔深度结合，构建了包括自动锁定与**检测、系统标记与记录、调查与恢复、内外部风险主体反向调查在内的闭环系统。第二，基于机器学习、深度学习等成熟的应用经验。在泛金融领域，布尔将相关技术与保险理赔的场景特点相结合，融合多种算法，升级实时反**能力。三是把风控管理放在前面的位置。布尔利用海量数据联合保险公司，报案时精细画像客户，及时发现风险。根据布尔保险公司的需求，利用**，为保险公司车险定价提供“客户”因素，定向开发模型，帮助保险公司精细筛选客户，更好地识别高风险和低风险客户，提高定价准确率。要从根本上实现“降本增效”的目标，不仅要从基础的**业务环节提升生产要素，还要进一步打通业务之间的联系，提高业务效率；同时，需要在每个环节将技术能力与保险场景深度融合。未来，布尔将通过业务和数据的联合驱动，协助保险机构有效提升保险公司的反**能力，并在此基础上不断学习和进化，实现完整业务链条的创新迭代。金融领域如何基于大数据做风控。天津大数据信用报告

数字化中台让科技与金融业务实现深度融合。天津大数据信用报告

技术门槛高、建设成本高的问题一直是银行数字化转型中的棘手问题。布尔决策引擎从设计之初就秉承客户视角的理念，直达银行数字化转型的**需求。其特点体现为“两低”和“两高”。两低是低成本的代码开发和低成本的维护。两个高复杂度的分析决策和高效的实时处理。值得一提的是，布尔决策引擎可以充分满足数字化时代高并发、低延迟、高响应的挑战，实现海量信息的高效处理，满足银行多业务场景下用户和交易风险的实时洞察和决策需求。同时，决策引擎可以与布尔模型管理平台充分集成，实现从设计、开发、监控到反馈的全流程闭环管理。布尔决策引擎可以连接外部的银行业务场景和内部的布尔SaaS产品生态系统。目前已落地中国建设银行、浦发银行、农村商业银行、河北银行、晋商消费金融等金融机构。，并成为布尔帮助金融机构数字化转型的重要抓手。天津大数据信用报告

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