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中信銀行信用卡中心智慧挖掘開發(fā)者建設(shè)平臺(tái)

項(xiàng)目背景

中信銀行信用卡中心智慧挖掘開發(fā)者建設(shè)平臺(tái)

信用卡中心經(jīng)過多年的沉淀已形成了完善的客戶分析及機(jī)器學(xué)習(xí)建模體系，但隨著外部數(shù)據(jù)的引入以及業(yè)務(wù)的多樣化，業(yè)務(wù)部門對(duì)數(shù)據(jù)分析挖掘的需求越來越多，且時(shí)效性要求越來越高。傳統(tǒng)分析工具因存在數(shù)據(jù)量不全、單機(jī)多租戶等問題，逐漸無法滿足業(yè)務(wù)部門對(duì)客戶進(jìn)行分析和建模的需求。

建設(shè)目標(biāo)

降低大數(shù)據(jù)分析挖掘工具和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用門檻，提升分析建模效率，提升卡中心整體的數(shù)據(jù)運(yùn)營能力；
實(shí)現(xiàn)卡中心內(nèi)部數(shù)據(jù)資源、分析挖掘技術(shù)的共享，與業(yè)務(wù)實(shí)施“共建”，精細(xì)化管理客戶全生命周期模型；
集成Spark、Python、R、XGBoost等機(jī)器學(xué)習(xí)框架，建立支持深度學(xué)習(xí)的自助式數(shù)據(jù)挖掘分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)一鍵建模和業(yè)務(wù)自助式挖掘分析。

解決之道

可靠的環(huán)境保障

利用大數(shù)據(jù)分析處理框架Spark進(jìn)行分布式計(jì)算，將中間數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，提高迭代運(yùn)行效率；分析處理引擎為并行訪問內(nèi)存數(shù)據(jù)提供安全的多用戶環(huán)境，大量用戶可以使用相同數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘分析能力

平臺(tái)提供100余種分析算法，并提供自定義算法能力，滿足各類業(yè)務(wù)場景；建模過程無需編程，采用拖拽算子的可視化操作方式即可完成海量數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘；以可視化的方式對(duì)模型訓(xùn)練進(jìn)行評(píng)估和對(duì)比，方便業(yè)務(wù)人員更快確定最佳預(yù)測模型，提供高可信度的答案。

完整的大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系

平臺(tái)不僅支持快速建模，同時(shí)支持對(duì)模型資產(chǎn)進(jìn)行有效的管理與應(yīng)用。

廣泛的兼容性

平臺(tái)兼容各類數(shù)據(jù)源，建模成果和數(shù)據(jù)可通過多種方式對(duì)外提供，例如數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)；數(shù)據(jù)挖掘分析建模成果可快速應(yīng)用到各類服務(wù)系統(tǒng)，例如可執(zhí)行文件、PMML文件、Web服務(wù)。

客戶收益

自主可控的路徑提升：一站式平臺(tái)的建設(shè)為科技部門帶來了自主可控的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，匹配大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢的技術(shù)路徑。

數(shù)據(jù)挖掘協(xié)同模式的改變：通過一站式平臺(tái)，業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)挖掘人員可以更好的共享成果，分享經(jīng)驗(yàn)，快速學(xué)習(xí)與培訓(xùn)，大大提升卡中心的數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。

數(shù)據(jù)挖掘氛圍的提升：通過一站式平臺(tái)組織數(shù)據(jù)挖掘算法競賽，評(píng)估優(yōu)秀算法服務(wù)，為類似活動(dòng)的開展提供了更加社區(qū)化的交流環(huán)境，促進(jìn)更多優(yōu)秀算法的誕生。

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