빅데이터

AUC의 Big Data 플랫폼은 온/오프라인 고객의 거래내역, 잔액 등의 정보를 통해 ❶고객 성향 분석과 ❷금융활동의 신뢰도를 분석하여 다양한 상품을 추천합니다. 또한 상품 정보와 고객 성향 분석을 통해 맞춤형 마케팅 정보를 제공하는 플랫폼입니다.

정보 크롤링

1. 고객 거래 정보 크롤링

2. 제품 정보 크롤링

Figure 18. AUC Big Data Flow

• 고객 추천 정보 Advanced Project의 서비스인 TIER를 활용한 유저의 결제 및 송금 등의 활동으로 모인 빅데이터를 통해 고객에게 적합한 상품 추천 및 유저의 사용 패턴 분석 제공합니다.

• 상점 및 은행 추천 정보 성별, 연령, 구매금액 등 사용자가 상점에서 결제를 통한 통계를 통해 자신의 상점에서 어떠한 고객들이 있는지 파악할 수 있게 도움을 주며, 그 통계에 따른 고객들에게 홍보 및 쿠폰 등을 제공하여 충성 고객층을 만들 수 있도록 서포트 합니다. 은행에게는 유저의 결제 이력, 잔액 등 다양한 데이터 분석을 통해 맞춤형 금융상품 추천 서비스가 제공됩니다.

• 고객 신용 등급 산정 사용자의 평균 잔고, 입금 금액, 사용처 등의 빅데이터를 가지고 Advanced Project에서 자체적인 신용 평가를 통해 사용자들에게 신용 등급을 제공합니다.