客户精准画像
三、项目成果
01通过建设人工智能大数据建模平台，有效降低业务建模的技术门槛、缩短数据分析项目开展周期，节约数据分析项目的人力投入，平台上线后，只需要一位业务专家加上一位数据分析人员耗时1-2个月就能够完成一个业务模型的开发应用，比传统方式节约了一半以上的人员和时间投入，降低了运营成本。
02机器学习模型能够提高客户营销和风险防控的精准度，通过建设各类客户识别模型，精准向客户提供产品推荐、差异化营销等服务，增强金融惠民服务能力，通过建设各种风险预测模型，加强客户风险监测，及时处置风险隐患，提高业务风险防范水平，降低银行金融风险。
案例
“信用卡风险客户预测模型”按照逾期概率将客户风险等级分为高、中、低三种级别，业务人员针对不同的风险级别采取差异化管控措施，取得良好成效。截至9月末，该行累计排查发现风险账户1.02万户，涉及授信额度3.45亿元，管控潜在风险敞口2.15亿元，较以往单独使用专家经验规则减少一半的人工排查量，管控风险敞口提升30%，风险管控效率得到有效提升。
