“ 华毅自有产品——外部数据平台在数家银行应用，本文将主要分享：某某银行外部数据管理平台，某某农信外部数据统一管理服务平台项目案例”
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某某银行外部数据管理平台
数据源分散：多个系统进行了外部数据的接入、数据源较为分散、无法进行统一管理、规范管理
费用重复支出：当前多个系统同时接入外部数据，无法实现数据共享，导致重复查询现象存在，继而导重复支出
三方对账困难：需人工进行核算，统计报表与实际发生存在差异
缺少统一调阅功能：没有统一的调阅功能、权限管理功能
整体架构：
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数据层：主要工作包含数据接入、数据处理、数据存储三部分内容，数据接入包括数据接口集成、历史数据初始化。 -
平台层：平台层共分为系统管理、数据查询、数据源管理三部分内容。其中，数据查询为数据的出口，亦是平台对外主要展现区域；数据源管理为配合数据层进行外部数据的录入功能；系统管理为平台权限、数据权限等权限控制等功能。
平台场景规划:
营销类模型: 此类模型主要客户细分为基础,建立客户的360度视图,建立应用于客户营销的业务模型,如:商户交易分析模型、商户行业分析模型、商户综合利润贡献模型、客户刷卡交易分析模型、产品推荐模型等。
风控类模型:该类模型主要用于信贷业务和欺诈防范,并与目前的征信建设相结合,如:商户评分模型及审批规则、行业风险识别模型、人行征信报告评分模型、个人信用分析模型、风险定价模型、风险客户预警模型、贷后实时监控模型、反欺诈模型等。
综合评价模型:该类模型以之前的相关模型为基础,并通过规则引擎整合多个模型,进行加工处理,并根据不同业务需求产生不同的客户综合评价,如:客户综合利润贡献模型、POS商户综合评价模型、综合预授信模型、综合风险判断模型等。
达到效果：
通过对外部数据调取查阅，协助提升与三方合作的“助贷”业务自主风险防控。
即时获取外部数据信息优化信贷产品客户体验，推动信贷审批中贷前审批，贷后跟踪，不良预判等各环节的反应效率。
支撑账户管理、柜面开户企业信息核查、账户年检等信息查询，提升业务效率及信息准确性。
通过内、外部数据结合构建商户画像，进行商户运营管理；
通过大量的外数积累沉淀，结合商户特点建模筛选，运用机器学习算法实现对商户的精准营销。
通过外数平台引入基金行业市场信息，在净值型理财产品营销中，提供信息参考及分析。
通过外部数据对资产类业务进行风险评估，对投资企业进行资产估值管理。
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某某农信外部数据统一管理服务平台项目案例
项目背景：
随着移动互联网浪潮的推进，“以用户为中心”逐渐成为各方共识，了解用户需求、提升用户体验被视为获客及保持用户粘性的重中之重；同时，结合银行业务部门在实际业务开展过程中遇到的问题，通过对行内自身数据的挖掘与分析，已经难以全面满足实际需求。
整体架构：
物理部署架构设计：
外部数据获取方式主要分为两类：
第一类是通过外部数据源提供的API接口发起查询后进行数据存储，
第二类是外部数据源定期推送文件至行内服务器，后进行解析入库。
外部数据运用及价值体现：
信用风险预警平台：外部数据对接信用险预警平台，为银行内部的风控部门和信贷部门提供风险指标实时监控预警、资产组合分析、风险相关性分析、风险事件评级、风险监控预警地图等功能。
基础数据辅助查询：在银行信贷人员对客户进行授信业务审查过程中，常出现无从参考、无法进行判断、缺少辅助判断依据等情况，通过外部整合平台提供的基于WEB端的客户信息查询功能，可辅助用户提交的信息的真实性、完整性及有效性进行审查。从而辅助客户经理进行分析判断与决策。
风险数据集市：支持风险数据集市的多维度数据分析，风险数据集市对银行信用风险相关的内部数据（借据、合同、抵质押物…）、外部数据（工商、法院、监证会…）以及第三方数据（征信、评级、房产信息…）进行了统一整合归并，灵活高效的支撑信用风险应用，保证了信用风险业务规则和维度口径的准确性 。
客户画像：通过平台引入外部数据与行内数据结合，用数据规律描述客户的特征，利用客户标签快速的检索客户、筛选客户、导出客户，并且系统根据用户的筛选子群情况，出具该子群客户的策略报告，指导客户管理与客户营销。以客户号为主要维度，建立起反映全面业务视角的客户特征数据项，优化组织数据存储形态，为大数据价值挖掘提供敏捷实施的基础环境。
