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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)

帮助企业用户数据最大化客户价值

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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