基於深度學習的客戶微細分

影像化

深度學習

深層特徵

準確性

方案概述

Program Overview

索信達解決方案通過將結構化數據進行合理的影像化,並創新地運用深度學習算灋

挖掘反映客戶資產偏好的深層特徵,從而有效提升銀行現有各個模型的準確性,並通過客戶在不同影像狀態之間的轉移概率,預判出客戶資產配寘的發展趨勢,為一線客戶經理提供覆蓋全客戶的營銷方向

方案優勢

Solution Advantages

數據影像化

在銀行最重要的業務數據和深度學習算法之間的鴻溝上架起橋樑,融合了統計學、萬有引力定律空間投影、插值平滑等算法

自動編碼器

能從圖像中抽取顯著特徵,將類似的圖像聚類在一起,從而實現圖像級的客戶微細分

分箱編碼

分箱編碼和合理的聚類算法選擇,在保證精度的同時,大幅提升處理效率(高達400倍)

方案價值

Solution Value

命中率提高20%~40%

通過引入客戶微細分產生的新圖像特徵,將上線模型(大額存單、結構性存款)前10%名單的命中率提高20%~40%

前5%名單的命中率最高提升3/4

無論採用何種預測算法,模型均有明顯提升,前5%名單的命中率最高提升3/4

營銷效益高達數百萬至上千萬

直接產生的營銷效益高達數百萬至上千萬

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