工商银行总行司法数据自然语言识别与结构化项目
项目需求为对全国3500+家法院的8000万份裁判文书进行精确解析,提取文书中38项关键信息,用于量化风险评级。信数克服了数据量大,中文句式复杂,成熟算法少等困难。开创性的采用专家规则与深度学习相结合,化整为零,化繁为简,将解析正确率提高到98%以上,2个月即完成了整个项目,超出了客户预期。
中国农业银行总行综合建模项目
项目需求为分析行内海量数据,发现具有潜力的高净值用户,及时推荐最合适的产品,密切关注可能流失的高净值用户,提前3个月进行挽留。项目分析了基本信息、借记卡、信用卡、代销、贷款、网银、掌银等7大类近千亿条数据,采用RFM客户消费行为评分模型,综合逻辑回归,随机森林,XGBoost,SVM等多种算法,构建了复合预测模型。试点运行结果显示,前20%人群的提升率在3倍左右,预计全面应用能为农行带来数十亿额外利润
浦发银行综合建模项目
项目需求为分析行内客户价值,充分利用行内、行外的大数据进行综合建模,针对有潜力的客户进行营销。项目分析基于客户在行内360度评估分析,通过客户的基础信息、存贷信息、信用风险信息、产品信息进行综合评级排序;并且通过大量的外部数据梳理和分析客户之间的联系,基于关联网络建模,从而找到获得新客的最佳路径。
绍兴银行网点现金预测项目
绍兴银行成立于1997年,是一家具有一级法人资格的地方性股份制商业银行。截止2018年末,资产规模1075亿元,职工2000多人,下辖77家分支行。
项目需求是对柜面和ATM机的提现需求进行科学预测,降低现金占用量,提高资金利用率。信数基于大量内外部数据(包括节假日,天气,位置等),采用时间序列算法构建预测模型,模型准确率较之前专家经验提升了30%,预计每年可以带来600万的额外收益
光大证券精准营销试点项目
光大证券股份有限公司成立于1996年,是中国证监会批准的首批三家创新试点证券公司之一,也是《财富》世界500强企业
项目需求为根据海量内外部数据,构建精准营销模型,提高电销营销效率,提高两融业务开通率。信数对海量交易数据进行特征提取和分析,使用短、中、长三个时间周期构建上千个特征变量,使用多种算法构建复合模型,通过多次随机采样构建并验证稳定的模型。试点运行结果显示,营销效率可以提高5倍左右,远超客户预期。
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