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運營質量分析平臺

隨著金融行業的用戶業務規模的不斷增大和服務對象的不斷增多,需要一個有異常偵測機制的分析系統來輔助保證服務質量,主動發現運營問題并及時向服務對象反饋。

運營質量業務分析平臺針對基于交易數據的運營質量分析,分析的對象包括運營的機構、商戶、產品、終端等的運營質量監控與數據分析的系統。旨在解決生產運營中由于系統配置,參數管理,業務規劃等問題引起的運營質量問題的發現和分析定位,通過大數據技術和數據挖掘分析手段分析定位異常點,確保業務系統能持續正常運行。偵測交易對象是否存在異常和違規行為,分析交易質量下降的相關因素,提升工作效率,并為各交易對象提供高質量的服務。在大量、高維的運營數據中如何快速、有效的分析定位到異常發生原因,這是高維數據分析的難點,這也是該方案著力解決的問題。


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傳統情況下,面對全網眾多服務機構的巨大交易數據量,在做交易業務時,業務失敗沒有很好的分析工具,工作人員面臨的工作量大,影響質量的因素(解釋變量)全是屬性變量、且其值多達到百萬,失敗率是小概率,交易量分布不均,且影響質量的因素眾多并是時變的。海量數據和高緯降維是銀行卡分析的難重點。


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本平臺對業務數據全面整合,將業務運營系統的源數據統一接入大數據平臺,集中存儲。構建構建數據分析、挖掘模型,利用大數據平臺對不同業務場景數據進行分析與主題挖掘,業務對象能快速找到異常出現原因盡快解決,為客戶提供高質量的服務。對分析結果提供多種形式的圖表、報表展現。

本平臺在模型上,包含滿足不同業務需求的挖掘分析算法,根據實際業務情況構建符合業務數據特征的決策樹算法、關聯規則算法、Pareto尋優模型。技術上,基于Hadoop、Spark分布式存儲與計算;Redis、Impala等高速緩存與查詢;支持高并發、負載均衡。業務上,該方案實現自動識別、優先發現交易異常,減少人工核對;主動發現問題,不需人工參與;異常告警時間顯著減少、系統可靠性明顯增強、運維效率極大提高。


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