方案概述

本方案主要包含如下几部分:

数据接入,加工,结构化处理,融合,存储及分析;

投诉信息提取(部门,问题,原因)、类型分类等;

投诉统计分析:客户、部门、产品、地区、时间等;

系统管理:模型管理、自助报表管理等。

方案概述
方案优势
机器学习分析模型的统一管理
机器学习分析模型的统一管理

通过模型全生命周期管理,实现人工智能分析平台中应用的全流程管理。平台支持Spark,R,Python,基于Spark,R,Python开发的各种开源算法和模型。

丰富的数据分析成果变现
丰富的数据分析成果变现

数据分析成果直接对接到业务一线,让价值来决定后投入,注重投入产出关系。

客户标签的生命周期管理
客户标签的生命周期管理

标签开发是一个持续的建设过程。对标签启用、正常、停用的全生命周期过程实施管理控制,持续迭代的进行标签的开发和建设。

全行统一的客户特征数据集市
全行统一的客户特征数据集市

采集银行自有数据,积极利用外部数据,以客户号为主要维度,建立起反映全面业务视角的客户特征数据项,优化组织数据存储形态,为大数据价值挖掘提供敏捷实施的基础环境。

全方位数据融合
全方位数据融合

支持分布式多数据源接入,打通数据孤岛,分布式融合客户数据资产,持续提升客户生态场景应用。

应用场景
精准营销
精准营销

事件式营销;

关系刻画模型;

风控模型。


客户画像
客户画像

客户画像展现;

客户筛选与客户策略;

多维分析报表。


客户价值
客户价值
  • 基于客户细分的交叉营销、精准营销及事件性营销,如地理位置+画像的营销

  • 基于数据挖掘、大数据分析的客户深入洞察。

  • 基于客户画像、地理位置、行为的实时营销

  • 千人千面的产品推介。

  • 渠道整合,推动客户经理、客服人员、大堂经理转变职能,了解客户全貌,提供个性化服务,做针对性营销及关系维系。

  • 客户生命周期管理,客户关怀及客户挽留。


客户案例

  • 智能营销机器模型
  • 智能营销系统
  • 用户标签管理平台
某股份制商业银行—智能营销机器学习模型

某股份制商业银行—智能营销机器学习模型


某地方农村商业银行—智能营销系统

某地方农村商业银行—智能营销系统


某地方商业银行—用户标签管理平台

某地方商业银行—用户标签管理平台


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