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关于印尼人民银行
PT Bank Rakyat Indonesia（Persero）Tbk（BRI）是印度尼西亚最大和最古老的银行之一，从事提供一般银行服务。BRI总部位于印度尼西亚雅加达，以专注于小额信贷计划而闻名，并通过其超过11,000个办事处，单位和农村服务站为超过7500万客户提供服务。
挑战
根据世界银行的全球金融普惠指数，一半或大约5600万印度尼西亚人没有银行帐户。印尼的金融知识水平位居倒数第四位，其货币估计约有83亿美元在银行体系外持有，“一带一路”倡议既有挑战，也有机遇。该银行需要一个坚实的基础，使其能够利用高级分析，人工智能（AI）和机器学习（ML）的功能来更好地了解客户和市场。
解决方案
BRI使用Cloudera的企业数据平台构建了敏捷，可靠的预测增强智能解决方案，以增强其信用评分系统。该解决方案将分析客户交易数据并预测下个月客户拖欠付款的可能性。它还会提醒“一带一路”倡议的贷款人员注意处于危险中的客户，促使他们采取必要的措施以减少发生净利润损失的可能性。
为了解决监管机构和消费者日益关注的数据安全问题，BRI开发了由Cloudera和Kafka支持的实时欺诈检测服务BRIForce。BRI的数据科学家通过创建基于客户储蓄，贷款交易，存款，工资和其他财务数据的行为评分模型，开发了用于欺诈检测的机器学习模型。使用Hbase作为模型的后端数据存储，BRI设法自动处理了来自多个客户接触点（例如ATM，电子数据捕获和互联网银行渠道）的数据。这也使BRI能够实时识别异常（可能是欺诈交易）。
结果
该银行建立了一个五层IT架构，以提高运营效率并允许开发人员利用AI和ML技术。新的IT体系结构使BRI可以在单个平台上存储，合并和处理来自多个数据流的信息。这导致欺诈功能（即减少40％）和信用评分（即AUC增加8％）功能的改进，以及新数字小额信贷产品的开发。
借助通过BRIForce进行的实时欺诈检测，银行可以自动突出显示从多个客户接触点到两个月甚至几秒钟的事件流中发现的异常过程。
Cloudera一直是并将继续成为实现改善印度尼西亚金融普惠性目标的关键。借助Cloudera，他们能够使用AI和机器学习来利用3 PB的内部和外部数据来发现前所未有的见解。这些见解不仅有助于提高他们的运营效率，还使他们能够提供新的服务，以满足无银行账户和服务不足者的需求，同时降低业务风险。
关于Cloudera
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