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消費信貸風險決策平臺

鍗佷竴閫変簲涓€瀹氱墰灞变笢:系統概述

        隨著20世紀80年代“數據挖掘”這一新興學科的出現,形形色色的數據挖掘商業軟件競相面世。按照理論界的觀點,把能夠從海量數據中獲取有效、新穎、潛在有用、并最終可理解的模式的非平凡過程的軟件工具稱為數據挖掘工具。
        作為有志在金融領域有所作為的企業,我們有強烈的歷史使命感,在汲取國外先進的數據挖掘理念的同時,研發一款能夠滿足中小型企業需求的,中國創造的數據挖掘工具。為此我們環賽信息技術有限公司投入大批研發人員,并隆重推出了滿足這種需求的消費信貸風險決策平臺。該平臺支持數據挖掘流程所需的主要過程,可以完成包括缺失值處理、異常值檢測、數據降維、變量離散化等數據預處理過程,主成分分析、抽樣、過濾、探索性分析等,具有創建、訓練、評估模型等功能,支持分類與回歸、聚類分析、時間序列分析、關聯規則、神經網絡等各類數據挖掘模型應用。
        以此平臺為依托,結合我們多年的消費信貸產品,通過對客戶行為的統計分析,固化部分行之有效的風險模型,不但可以為消費信貸平臺的商家提供一個數據挖掘信息的工具,同時可以選用固定的風險模型快速判定客戶的信用風險邊界值,完善針對消費信貸系統風險決策的解決方案。

邏輯架構



        邏輯架構由業務層、數據層、服務層、中間層、應用層和客戶端組成:

應用架構

        在強大的平臺管理功能上,集成了的信用風險數據挖掘算法,可實現系統的二次開發,方便與其他系統的無縫集成。


網絡架構

        網絡架構與邏輯架構相對應,主要分為客戶端、中間層、服務層和數據層。
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前端架構

      前端系統主要分為5層:客戶層、表現層、業務邏輯層、集成層、數據層。


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