一家让数据增值的公司

金融ECIF面对的最主要挑战：

1. 无法快速甄别是否同一个记录（字段、定义等）， 从而无法进行数据记录的集成、合并、去重和清洗。

2. 如何建立及维护企业客户统一画像的认定、清洗、优化规则？

3. 如何处理企业的存量数据与增量数据的处理的矛盾及获得最优的解决方案？

4. 传统的先建设后应用如何适应当下业务部门对数据处理的时间的要求？

5. 画像模型算法如何由场景拉动并且能快速调整数据采集策略及调整唯一认定规则？

6. ......

EAST (Examination and Analysis System Technology)系统报表主要挑战：

1. 核心系统或者业务系统改造难、存量数据覆盖及调整难、数据标准不统一或者落标难、业务报送架构调整周期长等.。

2. 监管数据报送涉及到业务处理人员，业务管理人员，数据报送人员，数据管理人员以及技术开发人员等各种角色，需要这些角色的分工和配合。如何建立一个支持上述团队的协同数据工作平台， 打破业务与数据的隔阂？

3. 账户明细数据与总账对账机制的完整性和准确性；

4. 根据数据范围的规则或规定，检测不同时期报送数据间的波动，提升数据准确性；

5. 不同报送数据间的核对机制；

6. 人行综合统计与基础数据库/1104、客户风险与EAST之间的比对和交叉验证；

7. 。。。。。。

了解更多， 参考《华矩科技EAST报表解决方案》

金融风控面对的挑战

1. 没有高质量的算法模型训练数据。

2. 无法实现灵活的数据与算法联动的有效机制，如何判别算法输出结果的正确性及敏感性与数据的关系。

3. 无法高效进行跨界的、异构系统的数据集成形成要有效的训练数据？

4. 算法的设计更依赖算法工程师在数据、业务的经验积累，无法突破人的局限性。

5. 如何通过海量数据找到算法所需要的维度（数据集的特征值）

6. 。。。。。。
   

更多信息可以参考 1、《华矩金融风控解决方案》

                              2、相关视频《数据如何驱动创新》（视频，仅适用手机端）