@信雅达金融大数据研究院人工智能精准营销技术方案和案例介绍——客户激活/客户价值提升/流失预警目录contents第一章第二章人工智能精准营销架构稠州银行客户激活案例第三章铂诺理财交叉销售案例第四章铂诺理财流失预警案例目录contents第一章第二章人工智能精准营销架构第三章第四章稀疏数据处理的EM算法数据预处理相关性计算卷积神经网络Memory-based协同过滤Q-learning算法深度学习营销模型和增强学习营销模型数据预处理层用户信息产品信息用户的产品购买信息其它信息数据准备层业务应用层离群点检测算法用户-用户相关性矩阵客户激活AI精准营销技术方案缺失填充算法商品-商品相关性矩阵循环神经网络抗噪自组织编码限制玻尔兹曼机深度学习算法Model-based协同过滤传统协同过滤算法DeepRecommederSystemTD-learning算法ReinforcementRecommederSystem增强学习算法客户价值提升产品交叉销售流失预警产品数据外部数据•行业，职业，年龄，性别，收入水平，车or房，婚姻状况等客户静态数据客户动态数据•收入变化，信息变更，还款计划等•行业趋势，经济形势，政策动态，新闻等卷积神经网络循环神经网络专家特征文本挖掘周期/趋势识别自然语义处理数据准备阶段人工智能特征提取阶段多维度画像阶段概率图算法关联挖掘算法统计特征深度学习级特征数据原始特征趋势特征舆情特征关系特征静态画像动态画像产品画像外部数据画像•贷款期限，利率，金额，还款情况•理财利率，期限，保本性质等基于深度学习和自然语义处理的多角度画像矩阵分解营销预测协同过滤推荐模式匹配违约预警关键特征分析强化学习蒙特卡洛方法马尔科夫决策反馈控制策略树搜索Q-learning业务画像客户画像静态画像特征库外部数据画像流水画像DATA基于强化学习和模式识别的预测和反馈优化客户激活客户价值提升产品交叉销售客户流失预警人工智能AI深度学习集成学习迁移学习强化学习算法模型库静态特征库呼叫中心营销案例库动态特征库专家策略库CRMAUTOMATION产品矩阵人工智能精准营销体系目录contents第一章第二章稠州银行客户激活案例第三章第四章数据处理宽表数据用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xxxA27man...2713829........................•构建宽表–宽表包括客户的基本信息和交易信息等。其中交易信息，向前选取了前三个月的数据（如前一个月的存款月日均，前两个月的存款月日均，前三个月的存款月日均）。•数据清洗–基本信息缺失，模糊填充。–存款信息缺失，清除宽表数据用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xxxA27man...2713829........................1：数据标签2：T检验宽表数据（已清洗）用户ID基本属性日均交易额月均存款xxx年龄性别xxxA27man...2713829........................•定义正负样本标签–正样本为两年内购买过理财，且购买理财时星级为零的。–负样本为2017年2月没有购买理财的零星级客户。•T检验–对每个属性做T检验，选取P-value小于0.01的属性。特征工程宽表数据预测模型待激活名单模型AUCGradientBoostingTreemax_depth=690%KNNk=1378%LogisticRegression62%RandomForest86%最终选择模型：GradientBoostingTree(max_depth=6)128万名客户：提交名单21197人，反馈10126人。在反馈数据中，652人购买，8216人有意购买，1258人无购买意向。模型训练目录contents第一章第二章第三章铂诺理财交叉销售案例第四章客户属性表客户A客户B客户C...属性1xxxxxxxxx...属性2xxxxxxxxx...属性3xxxxxxxxx..................商品属性表商品A商品B商品C...属性1xxxxxxxxx...属性2xxxxxxxxx...属性3xxxxxxxxx..................客户相似度模型商品相似度模型协同滤波购买矩阵客户A客户B客户C...商品1xx√...商品2√xx...商品3√√x..................例如：客户A和客户B相似，A购买商品2，系统想A推荐商品2推荐算法产品名称投资时间（月）万元收益利率（%）万元收益金额（元）备注安盈14.84801、每份售价1000元36.868067.8780128.8880产品名称投资时间（月）万元收益利率（%）万元收益金额（元）备注睿进6126001、每份10000元12151500“安盈”和“睿进”的产品属性协同滤波推荐模型...
