銀聯(lián)信息總中心數(shù)據(jù)分析服務(wù)簡介20xx1207陳漢-免費(fèi)閱讀
【正文】 案例 2－節(jié)假日交易質(zhì)量分析 ?提供分析數(shù)據(jù)，配合銀行定位原因 ?通知銀行下一次達(dá)到系統(tǒng)容量閾值的時(shí)間 ?提醒銀行及時(shí)進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化和升級 ?提供離線和聯(lián)機(jī)壓力測試服務(wù)，驗(yàn)證系統(tǒng)優(yōu)化效果 ?建立目標(biāo)銀行的交易預(yù)測模型 ?預(yù)測下次到達(dá)系統(tǒng)容量閾值的時(shí)間 ?確定交易量增幅，成功率降幅閾值 ?篩選目標(biāo)銀行 ?確定系統(tǒng)容量閾值 在重大節(jié)假日前對主要機(jī)構(gòu)節(jié)日期間的交易規(guī)模進(jìn)行預(yù)測修正，并結(jié)合機(jī)構(gòu)歷史峰值情況，對機(jī)構(gòu)未來交易高峰是否會出現(xiàn)交易質(zhì)量下降的情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級判定，對風(fēng)險(xiǎn)等級較高的機(jī)構(gòu)進(jìn)行跟蹤和提醒，主要處理流程： ?預(yù)測機(jī)構(gòu)節(jié)假日交易規(guī)模 ?量化預(yù)測交易規(guī)模域歷史峰值對比關(guān)系 ?量化歷史峰值日成功率與日常成功率對比關(guān)系 ?量化機(jī)構(gòu)對整體影響程度 ?評定機(jī)構(gòu)節(jié)假日交易質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn) ?分析、跟蹤高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu) 案例 3－節(jié)假日交易質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評定分析 ?對銀聯(lián)的總體影響分析 7月下旬國內(nèi)很多發(fā)卡銀行提高了 ATM跨行取款的手續(xù)費(fèi)，這對銀聯(lián) ATM取款交易產(chǎn)生了一定影響。交易規(guī)模的預(yù)測分析一般采用指數(shù)平滑和時(shí)間序列預(yù)測法。截至 2022年年底，境內(nèi)聯(lián)網(wǎng)商戶達(dá) 157萬戶，聯(lián)網(wǎng) POS機(jī)具達(dá) 241萬臺，聯(lián)網(wǎng) ATM機(jī) ， 2022年全國銀行卡跨行交易金額達(dá)到 ，是銀聯(lián)成立前 2022年的 。 當(dāng)前，銀行業(yè)已逐步走向個(gè)性化服務(wù)和科學(xué)決策階段，我們需要利用數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，從這些海量數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，幫助我們?yōu)楦玫姆?wù)銀行卡業(yè)的系統(tǒng)運(yùn)營和更好了解持卡人的需求，并最終為公司及成員機(jī)構(gòu)的商業(yè)決策服務(wù)。 日、定點(diǎn) 預(yù)測模型 % 年、月 預(yù)測模型－ % ?日預(yù)測模型：提前兩周左右發(fā)布，可以更早地為交易量高峰期內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控批處理應(yīng)急等提供參考。 案例 5－清算頭寸預(yù)測分析 進(jìn)行清算頭寸預(yù)測，尤其是重大節(jié)假日前，對付差金額較大的機(jī)構(gòu)進(jìn)行提醒和溝通，可以為機(jī)構(gòu)提供幫助： ?合理進(jìn)行資金調(diào)度提供科學(xué)依據(jù) ?及時(shí)調(diào)度資金，避免積壓資金，提高資金效益 ?滿足銀行卡資金清算，避免清算排隊(duì) ?改善工作機(jī)制，被動變主動，提高服務(wù)水平 091015 091030 091114 091129 09
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