非现场交易的增多，加剧了银行的风险防控的难度
掌握用户数据单一，无法对获客和产品设计提供有效洞察
存量客户流失率面临增多趋势
在开户、资质审查、授信等业务过程中，无法进行风险分级管理，只能通过人工审批作业的形式。
与运营商、银行、公安、教育等第一数据资源方的全面合作，获得合法大数据源。通过机器收集大量异构、多样化的信息，包括可交叉验证信息主体所提供的信息以及第三方信息来源的真实性,通过对数据的采集和分析，再通过机器学习及复杂网络等创新的模型算法技术，对数据进行深度挖掘。使用分布式人工智能平台建立目标用户画像、用户流失模型、信用评分卡模型和反欺诈云服务等，形成“营销-运营-风险”的全闭环管理。
帮助银行完成数据存储、建模和算法训练。
标准可视化管理平台。
与客户银行直接做对接，数据获取及数据结果均不经过第三方，确保数据隐私合规性。
数据湖云服务，提供3500+数据标签补充。
