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    工商银行总行司法数据自然语言识别与结构化项目
     
    工商银行总行司法数据自然语言识别与结构化项目

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    工商银行总行司法数据自然语言识别与结构化项目


    项目需求为对全国3500+家法院的8000万份裁判文书进行精确解析,提取文书中38项关键信息,用于量化风险评级。信数克服了数据量大,中文句式复杂,成熟算法少等困难。开创性的采用专家规则与深度学习相结合,化整为零,化繁为简,将解析正确率提高到98%以上,2个月即完成了整个项目,超出了客户预期。

    中国农业银行总行综合建模项目
     
    中国农业银行总行综合建模项目

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    中国农业银行总行综合建模项目


    项目需求为分析行内海量数据,发现具有潜力的高净值用户,及时推荐最合适的产品,密切关注可能流失的高净值用户,提前3个月进行挽留。项目分析了基本信息、借记卡、信用卡、代销、贷款、网银、掌银等7大类近千亿条数据,采用RFM客户消费行为评分模型,综合逻辑回归,随机森林,XGBoost,SVM等多种算法,构建了复合预测模型。试点运行结果显示,前20%人群的提升率在3倍左右,预计全面应用能为农行带来数十亿额外利润

    美国艾睿电子客户流失风险评分卡模型项目
     
    美国艾睿电子客户流失风险评分卡模型项目

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    美国艾睿电子客户流失风险评分卡模型项目


    美国艾睿电子ARROW ELECTRONICS是世界500强企业,为全球20万客户提供超过500万种电子元器件的设计、寻源、分销服务。


    项目需求是基于订单、库存、财务、营销等多领域数据,构建中小客户流失概率自动预测模型。信数采用逻辑回归为基准算法,并结合随机森林,XGBoost等多种算法构建复合模型,预测准确率达到85%以上,优于客户预期。项目不仅提供了模型结果,还交付了自动化建模脚本,包括数据处理,数据衍生,特征工程,训练模型,测试模型的完整过程,使客户在获取新数据后能随时翻新模型。

    绍兴银行网点现金预测项目
     
    绍兴银行网点现金预测项目

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    绍兴银行网点现金预测项目


    绍兴银行成立于1997年,是一家具有一级法人资格的地方性股份制商业银行。截止2018年末,资产规模1075亿元,职工2000多人,下辖77家分支行。


    项目需求是对柜面和ATM机的提现需求进行科学预测,降低现金占用量,提高资金利用率。信数基于大量内外部数据(包括节假日,天气,位置等),采用时间序列算法构建预测模型,模型准确率较之前专家经验提升了30%,预计每年可以带来600万的额外收益

    光大证券精准营销试点项目
     
    光大证券精准营销试点项目

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    光大证券精准营销试点项目


    光大证券股份有限公司成立于1996年,是中国证监会批准的首批三家创新试点证券公司之一,也是《财富》世界500强企业


    项目需求为根据海量内外部数据,构建精准营销模型,提高电销营销效率,提高两融业务开通率。信数对海量交易数据进行特征提取和分析,使用短、中、长三个时间周期构建上千个特征变量,使用多种算法构建复合模型,通过多次随机采样构建并验证稳定的模型。试点运行结果显示,营销效率可以提高5倍左右,远超客户预期。

     
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