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进一步了解

业务难点

依托行内大数据平台框架体系，整合行内的实体、关系、标签和事件等知识资产，构建以客户谱系为核心的基础平台，实现行级知识共享，为各业务应用提供支持和平台支撑，提升该行在AI+金融的创新能力，为智慧营销，智慧风控，智慧管理，智慧渠道等提供决策支持。

某上市城商银行，始终以服务模式创新和经营模式创新为两翼，实现综合金融服务能力、客户服务重心下移、互联网金融发展的突破。该行于2016年底上线大零售营销管理平台，集成整合零售条线CRM、财富管理、绩效、大数据营销等系统，初步实现了“营销管理闭环”和“渠道联动营销”的两大营销管理能力提升，为零售数据营销工作开展进行了积极探索。

项目背景

某上市城商银行案例1：知识图谱平台

近几年，国内银行同业已经深入探索知识图谱应用并取得一定的成效，经过调研评估，知识图谱实施所依赖的技术基础及大数据分析能力已经具备，行内数据质量已经达到了预期目标，启动知识图谱平台建设条件已经成熟，但目前没有一个从业务层面出发的行级知识图谱平台支撑的业务和数据整合，无法高效的实现各类业务场景及为业务赋能。

解决方案

· 规划知识图谱平台的实施路径，确定知识图谱平台以知识资产整合为目标，在现有技术和系统架构的基础上，构造行级谱系，实现行级知识共享，为各业务应用提供应用支持和平台支撑，通过打造敏捷创新机制，实现以大数据+AI支撑银行管理决策。

· 一期搭建千万级工商企业节点的知识谱系，在实体库、关系库、标签库、事件库的基础上，构建以客户谱系为核心的基础平台，实现企业谱系、股权架构、关联探查、实际控制人等服务，以及并购重组、资产冻结、股权变动、新增合作伙伴、金融监管等事件捕获能力。

项目背景

业务难点

随着数据营销工作开展日益深入，现有的数据营销体系的不足已逐步显现，例如目标客户分析不够准确、缺乏完整体系的数据营销方法论支撑、业务人员缺乏适配的快捷数据分析工具、营销配置不够灵活、渠道展示无法多样化等问题，已无法满足实际营销更进一步的智能化、自动化要求。

某上市城商银行案例2：零售客户行为画像

· 运用无监督机器学习、图计算、特征工程、关系网络及遗传算法等前沿技术把握客户行内外资金流向规律，对客户分群分类，刻画客户行为画像，为业务决策提供依据，提升零售客户总体金融资产规模；

· 根据数据分析结果策划营销活动，通过营销闭环流程的实践，了解数据在客户分析、客户管理、营销平台、渠道交互、营销监控之间扭转的壁垒，提出数据架构、系统架构、营销系统、渠道交互的优化改造方案，实现大数据营销的自动化闭环管理模式。

解决方案

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