@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