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桃树数据科学七剑

“业务、数据、算法”三位一体的 闭环体系,全流程数据科学解决方案
问题定义

01

选择适合用数据模型解决的问题,将特殊的业务问题转化为数据科学问题。

数据准备

02

从多个数据源抽取关键数据,对关键数据进行清洗、处理和加工。

算法调优

03

选择适用于特定数据的算法,自动寻找最优参数,建立高效率的数据模型。

知识发现

04

将数据模型转化为决策依据,从数据中发现业务经验以外的新知识。

效果分析

05

基于不同的效果衡量指标分析模型效果及计算效率,评估模型的业务价值。

线上部署

06

规范模型输入输出,让模型与业务系统无缝对接,从海量数据中自动学习。

模型更新

07

监控模型稳定性、模型效果、模型逻辑与数据变化,收集反馈数据,持续更新模型。

桃树产品

特征发现:

抽取多个特征之间、特征在不同时间和场景下的深度交叉关系;特征抽取与特征选择一体化,高效挖掘经验以外的特征。

算法优调:

自动寻找最优建模算法与参数,持续监控模型效果并在线迭代。

DataBrain

独创机器学习数据建模平台

提供信用风控、精准营销、个性化推荐、定投策略以及客户分群等数据模型,大幅度提高企业运营效率。

知识发现:

讲模型结果转化为业务知识,提炼单个预测打分的决策依据。

特征工程自动化:

以多个数据源自动抽取数据特征,让原始数据进化为具备预测能力的数据特征。

客户价值管理
(CVM)

帮助企业用户最大化客户价值

客户群体

基于多个数据源描述客户画像,挖掘反映客户本质属性的群体

信用风险评估

评估客户在贷前及贷后的坏账风险,控制信贷业务坏账率

精准营销

圈定对营销目标最可能响应的客户,提升主动营销响应率

个性化推荐

基于客户个性化偏好推荐产品,提升客户体验。

客户流失预警

预估客户未来一段时间的流失概率,第一时间挽回客户

桃树自动化机器学习技术解决方案

已经嵌入多家知名银行及金融机构的业务流程,让人人都可以成为数据科学家

在客户精准营销场景的应用

针对银行拥有预授信产品的客户,筛选出值得营销的目标客户群。根据k-s值等技术指标确定高激活自助卡客户预算比例,给出营销名单,提升银行业务。

经过对自然续贷客户样本和流失客户样本的专业分析,结合桃树独创的数据科学七剑流程,将流失客户回归营销模型及睡眠客户激活营销模型相配合,可精准预测流失客户挽回率,提升营销成功率。
在理财产品推荐的应用
目标用户画像 推荐模型效果判定 精准营销系统 购买需求预测

结合用户的历史行为和基本属性,利用客户分群算法给用户打标签;

模型正式部署后,银行通过A/B testing计算客户使用机器学习建模前后形成的实际业务收益来评估推荐效果。

给用户推荐个性化理财产品,利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。

理财产品发售的时候,根据模型评估指标结果找到最有可能购买该产品的客户,进行针对性的营销活动,进而提高产品响应率。

在智能定投策略的应用
根据股市行情数据结合机器学习的预测结果,构建一个定期不定额的投资策略。在定投时间节点上,根据机器学习预测得涨跌概率调整买入的金额。当上证指数上涨概率大时,加大投资金额;上涨概率小时减少投资金额。
提升配置效率 规避市场风险

即便是机器学习模型来做策略,基于“模型”和客户投资目,实时提供策略。

通过动态的资产组合调整,可以更好地参与市场机会、规避市场风险,是对传统收益的一个增强。

在贷前审批领域的积累及应用

通过建立风控模型和决策引擎来替代繁琐的人工审批。通过数据分析来建立风控模型,固化到决策引擎和评分卡系统。

决策自动化程度的提高,降低依靠人工审核造成的高成本,提升审批 速度;
解决人工实地审核和个人主观判断所带来的审核标准不一致的问,标准化审批流程。
人机协作

让数据收集与数据应用一体化

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