客戶畫(huà)像平臺(tái)
客戶畫(huà)像平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等多種科技手段給金融機(jī)構(gòu)賦能，幫助金融機(jī)構(gòu)更好地“以客戶為中心”來(lái)提供金融解決方案，該平臺(tái)通過(guò)客戶數(shù)據(jù)集市、標(biāo)簽管理、畫(huà)像管理等功能來(lái)實(shí)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)的有效整合及分析應(yīng)用。
立即咨詢邏輯架構(gòu)
客戶畫(huà)像平臺(tái)的邏輯架構(gòu)分為數(shù)據(jù)接入、客戶數(shù)據(jù)集市、客戶畫(huà)像平臺(tái)三層，各層各司其職又相互聯(lián)系，共同支持PC端和移動(dòng)端的諸多應(yīng)用。
應(yīng)用領(lǐng)域
基于已有用戶標(biāo)簽開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，挖掘客戶行為的共性特征，通過(guò)客群細(xì)分助力客戶關(guān)懷和營(yíng)銷，如廳堂管理、客戶機(jī)器人等。
當(dāng)產(chǎn)品和客戶量積累到一定程度時(shí)，利用算法進(jìn)行千人千面的個(gè)性化營(yíng)銷推薦，提高客戶體驗(yàn)的同時(shí)，帶來(lái)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。
通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘類指標(biāo)，了解和評(píng)價(jià)不同客戶群體的風(fēng)險(xiǎn)喜好、欺詐概率、正常還款概率、推送風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)等。
應(yīng)用模型
客戶標(biāo)簽體系作為客戶特征的集合，有助于構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型。數(shù)據(jù)挖掘模型基于決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠評(píng)估客戶業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，或是對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
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