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中信銀行信用卡中心智慧挖掘開發者建設平臺

項目背景

中信銀行信用卡中心智慧挖掘開發者建設平臺

信用卡中心經過多年的沉淀已形成了完善的客戶分析及機器學習建模體系,但隨著外部數據的引入以及業務的多樣化,業務部門對數據分析挖掘的需求越來越多,且時效性要求越來越高。傳統分析工具因存在數據量不全、單機多租戶等問題,逐漸無法滿足業務部門對客戶進行分析和建模的需求。

建設目標

降低大數據分析挖掘工具和機器學習算法的使用門檻,提升分析建模效率,提升卡中心整體的數據運營能力;
實現卡中心內部數據資源、分析挖掘技術的共享,與業務實施“共建”,精細化管理客戶全生命周期模型;
集成Spark、Python、R、XGBoost等機器學習框架,建立支持深度學習的自助式數據挖掘分析平臺,實現一鍵建模和業務自助式挖掘分析。

解決之道

可靠的環境保障

利用大數據分析處理框架Spark進行分布式計算,將中間數據存放在內存中,提高迭代運行效率;分析處理引擎為并行訪問內存數據提供安全的多用戶環境,大量用戶可以使用相同數據進行建模。

強大的數據挖掘分析能力

平臺提供100余種分析算法,并提供自定義算法能力,滿足各類業務場景;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據的價值挖掘;以可視化的方式對模型訓練進行評估和對比,方便業務人員更快確定最佳預測模型,提供高可信度的答案。

完整的大數據應用體系

平臺不僅支持快速建模,同時支持對模型資產進行有效的管理與應用。

廣泛的兼容性

平臺兼容各類數據源,建模成果和數據可通過多種方式對外提供,例如數據儲存、數據可視化技術;數據挖掘分析建模成果可快速應用到各類服務系統,例如可執行文件、PMML文件、Web服務。

客戶收益

自主可控的路徑提升:一站式平臺的建設為科技部門帶來了自主可控的數據挖掘平臺,匹配大數據發展趨勢的技術路徑。

數據挖掘協同模式的改變:通過一站式平臺,業務部門數據挖掘人員可以更好的共享成果,分享經驗,快速學習與培訓,大大提升卡中心的數據運營能力。

數據挖掘氛圍的提升:通過一站式平臺組織數據挖掘算法競賽,評估優秀算法服務,為類似活動的開展提供了更加社區化的交流環境,促進更多優秀算法的誕生。

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