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Cloudera助力印尼銀行增強欺詐檢測能力,使欺詐率降低了40%

原創(chuàng)|實施案例|編輯:況魚杰|2020-08-17 11:05:21.097|閱讀 195 次

概述:本文將會介紹印尼人民銀行是如何利用大數(shù)據(jù),人工智能和機器學習更好地了解客戶的故事。

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關于印尼人民銀行


PT Bank Rakyat Indonesia(Persero)Tbk(BRI)是印度尼西亞最大和最古老的銀行之一,從事提供一般銀行服務。BRI總部位于印度尼西亞雅加達,以專注于小額信貸計劃而聞名,并通過其超過11,000個辦事處,單位和農村服務站為超過7500萬客戶提供服務。


挑戰(zhàn)


根據(jù)世界銀行的全球金融普惠指數(shù),一半或大約5600萬印度尼西亞人沒有銀行帳戶。印尼的金融知識水平位居倒數(shù)第四位,其貨幣估計約有83億美元在銀行體系外持有,“一帶一路”倡議既有挑戰(zhàn),也有機遇。該銀行需要一個堅實的基礎,使其能夠利用高級分析,人工智能(AI)和機器學習(ML)的功能來更好地了解客戶和市場。


解決方案


BRI使用Cloudera的企業(yè)數(shù)據(jù)平臺構建了敏捷,可靠的預測增強智能解決方案,以增強其信用評分系統(tǒng)。該解決方案將分析客戶交易數(shù)據(jù)并預測下個月客戶拖欠付款的可能性。它還會提醒“一帶一路”倡議的貸款人員注意處于危險中的客戶,促使他們采取必要的措施以減少發(fā)生凈利潤損失的可能性。

為了解決監(jiān)管機構和消費者日益關注的數(shù)據(jù)安全問題,BRI開發(fā)了由Cloudera和Kafka支持的實時欺詐檢測服務BRIForce。BRI的數(shù)據(jù)科學家通過創(chuàng)建基于客戶儲蓄,貸款交易,存款,工資和其他財務數(shù)據(jù)的行為評分模型,開發(fā)了用于欺詐檢測的機器學習模型。使用Hbase作為模型的后端數(shù)據(jù)存儲,BRI設法自動處理了來自多個客戶接觸點(例如ATM,電子數(shù)據(jù)捕獲和互聯(lián)網(wǎng)銀行渠道)的數(shù)據(jù)。這也使BRI能夠實時識別異常(可能是欺詐交易)。


結果


 該銀行建立了一個五層IT架構,以提高運營效率并允許開發(fā)人員利用AI和ML技術。新的IT體系結構使BRI可以在單個平臺上存儲,合并和處理來自多個數(shù)據(jù)流的信息。這導致欺詐功能(即減少40%)和信用評分(即AUC增加8%)功能的改進,以及新數(shù)字小額信貸產品的開發(fā)。

借助通過BRIForce進行的實時欺詐檢測,銀行可以自動突出顯示從多個客戶接觸點到兩個月甚至幾秒鐘的事件流中發(fā)現(xiàn)的異常過程。

Cloudera一直是并將繼續(xù)成為實現(xiàn)改善印度尼西亞金融普惠性目標的關鍵。借助Cloudera,他們能夠使用AI和機器學習來利用3 PB的內部和外部數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)前所未有的見解。這些見解不僅有助于提高他們的運營效率,還使他們能夠提供新的服務,以滿足無銀行賬戶和服務不足者的需求,同時降低業(yè)務風險。


關于Cloudera


Cloudera,我們相信數(shù)據(jù)可以使今天的不可能,在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數(shù)據(jù)轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數(shù)據(jù)從邊緣到人工智能提供企業(yè)數(shù)據(jù)云平臺服務。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下,Cloudera推動了全球最大型企業(yè)的數(shù)字化轉型歷程。


慧都大數(shù)據(jù)專業(yè)團隊為企業(yè)提供Cloudera大數(shù)據(jù)平臺搭建,免費業(yè)務咨詢,定制開發(fā)等完整服務,快速、輕松、低成本將任何Hadoop集群從試用階段轉移到生產階段。

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