中信银行信用卡中心智慧挖掘开发者建设平台

项目背景

中信银行信用卡中心智慧挖掘开发者建设平台

信用卡中心经过多年的沉淀已形成了完善的客户分析及机器学习建模体系,但随着外部数据的引入以及业务的多样化,业务部门对数据分析挖掘的需求越来越多,且时效性要求越来越高。传统分析工具因存在数据量不全、单机多租户等问题,逐渐无法满足业务部门对客户进行分析和建模的需求。

建设目标

降低大数据分析挖掘工具和机器学习算法的使用门槛,提升分析建模效率,提升卡中心整体的数据运营能力;
实现卡中心内部数据资源、分析挖掘技术的共享,与业务实施“共建”,精细化管理客户全生命周期模型;
集成Spark、Python、R、XGBoost等机器学习框架,建立支持深度学习的自助式数据挖掘分析平台,实现一键建模和业务自助式挖掘分析。

解决之道

可靠的环境保障

利用大数据分析处理框架Spark进行分布式计算,将中间数据存放在内存中,提高迭代运行效率;分析处理引擎为并行访问内存数据提供安全的多用户环境,大量用户可以使用相同数据进行建模。

强大的数据挖掘分析能力

平台提供100余种分析算法,并提供自定义算法能力,满足各类业务场景;建模过程无需编程,采用拖拽算子的可视化操作方式即可完成海量数据的价值挖掘;以可视化的方式对模型训练进行评估和对比,方便业务人员更快确定最佳预测模型,提供高可信度的答案。

完整的大数据应用体系

平台不仅支持快速建模,同时支持对模型资产进行有效的管理与应用。

广泛的兼容性

平台兼容各类数据源,建模成果和数据可通过多种方式对外提供,例如数据储存、数据可视化技术;数据挖掘分析建模成果可快速应用到各类服务系统,例如可执行文件、PMML文件、Web服务。

客户收益

自主可控的路径提升:一站式平台的建设为科技部门带来了自主可控的数据挖掘平台,匹配大数据发展趋势的技术路径。

数据挖掘协同模式的改变:通过一站式平台,业务部门数据挖掘人员可以更好的共享成果,分享经验,快速学习与培训,大大提升卡中心的数据运营能力。

数据挖掘氛围的提升:通过一站式平台组织数据挖掘算法竞赛,评估优秀算法服务,为类似活动的开展提供了更加社区化的交流环境,促进更多优秀算法的诞生。

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