金融



AI人工智能在金融业迅速得到运用,主要是由于金融业信息化建设起步较早,具备完备的信息化系统,且行业内极其重视数据的标准化和规范化采集,积累了海量的数据,为人工智能的应用提供了坚实的基础;另一方面,以银行、保险、证券业为例,金融业的主要业务都是基于大规模数据展开的,大量繁琐的数据处理工作急需AI提升效率。深度学习的快速发展使AI与金融行业的融合有了更多的应用场景。其中基于AI的金融行业精准营销策略受到越来越多关注。



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背景


金融行业较高的信息化水平和数据优势,推动业内企业加速进行各类推荐系统的构建,推动精准营销和个性化营销等重要应用的实施。利用海量结构化、非结构化数据,金融企业正构建一系列营销决策模型,对终端用户的行为喜好、使用体验以及购买意图等做出深入分析,进而推测市场前景,为相关金融产品或商业交易提供个性化建议,为金融企业营销创新提供新鲜动力。



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挑战




 

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                                蓝海大脑 AI + 大数据分析平台



利用神经协同过滤模型、宽深(Wide and Deep)等深度学习模型,构建高效的业务推荐系统。引导企业以个性化的方式从大量可能的选项中发现消费者的偏好,从而改善客户消费体验、提升企业的营销效果。并在目标营销产品、计划的准确性方面发挥重要作用。推荐系统构建过程由数据清洗、特征工程、建模、评估调优等组成。


 

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数据清洗

- 通过数据清洗对原始数据进行重新审查和校验以保证数据的一致性,从而提高模型训练和预测的准确度。

特征工程:

- 从数据中抽取出对结果预测有用信息,进行维度转换,形成特征向量。包括特征选择、转换和增降维等。

建模: 

- 建模过程包括模型的选择、模训练和算法实现。

评估调优:

- 超参优化、模型结构的调优以及交叉验证和模型融合等。调优后根据结果进行判断返回。





蓝海大脑 AI + 大数据分析平台有效集成TensorFlow、

Keras、PyTorch 、BigDL、Ray、Spark等开源 软件与

框架,并可扩展到大型 Apache Hadoop/Spark 集群,

用于深度 学习所需的分布式训练或预测。

1. 使用 Spark 进行数据处理和分析。

2. 使用 TensorFlow 、Keras 或 PyTorch 进行深度

    学习模型开发。

3. 在Spark 和 BigDL 上进行分布式训练、推理。

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蓝海大脑AI +大数据分析平台提供丰富分析能力及AI支持:

- 易于使用的高级分析流水线 API(传输学习支持、自动编程操作、Spark DataFrame、MLPipelines、在线模型服务AP等)。

- 大量内置深度学习模型(例如对象检测、图像分类、文本分类、推荐、异常检测、文本匹配、序列到序列等)。

- 丰富的参考用例(如异常检测、情绪分析、欺诈检测等)。



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优势及收益



营销精准

通过优化数据分析研判目标客户购买行为、家庭结构、社会关系、活动范围等,提高用户体验。整体收益提升11.2% ~ 28.5%。

优化数据

分析存储在同一大数据集群上的大量数据 (HDFS、Apache HBase  和 Apache Hive 等)而不是移动或复制数据。将深度学习功能添加到现有分析应用程序和机器学习流水线中而不是重建。

投资保护

利用既有大数据集群和基础设施(资源分配,负载管理和企业  级监控)。

提高效率

在训练阶段进行交叉验证时深度学习算法会产生指数性增长的隐藏嵌入特征,并自动执行内部特征选择和优化,大大减少特征工程工作量。

节约资源

在构建模型时算法只需关注预先定义的滑动特征和自定义重叠特征,节约大部分预计算工作。

 

金融作为一个注重数据和流程的传统行业,在多年的运作中积累了大量数据,通过AI应用可以从中发掘更多的价值,辅助开展各类业务,并为终端用户提供更多的个性化服务,提升用户体验。


蓝海大脑所提供的 AI+大数据分析能力及大量的模型和API,使得金融企业快速利用其数据资源,在既有大数据平台(如Hadoop、Spark)上构建基于NCF、WAD等深度学习模型的推荐系统,大幅减少金融企业建设业务推荐系统的成本与时间。


此外,蓝海大脑超静音液冷GPU工作站拥有更高的性价比。开箱即用、高度集成的一体化解决方案实现快速部署、加速AI应用开发且支持快速迭代和⼤数据分析与展示等。 帮助金融企业构建性能更出色、AI训练和推理能力更强劲的解决方案。





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