决策科学苑 | 个性化决策的概念和意义
发表时间:2018-08-16 15:04

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决策是一个复杂的思维操作过程,是信息搜集、加工,最后作出判断、得出结论的过程,通常可以概括为识别问题、确定决策目标、拟定备选方案、分析评估各种方案、选择并实施以及反馈调整。过去受限于信息的获取渠道、信息处理速度等先天条件的限制,许多企业无法即时做出合理的决策。随着信息技术,特别是智能决策技术的发展,个性化决策(Personalized Decision)正逐渐引起人们的关注。


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图1 从分层到评分进行差异化决策

Fig1. Discrepancy decision from Stratification to Scoring  


个性化决策(或称为千人千面)是指企业依据不同个体的情况作出对应的差异化决策,这需要企业在极短的时间内对信息进行处理,对个体的资质进行量化估计,并作出有利的决策。这个过程不仅需要企业的信息系统可以支持大量的数据吞吐,也需要信息系统可以进行有效的决策。早期,企业的决策是以规则的形式直接写入系统的,这种方式实现了部分流程的自动化,但是还不具备个性化决策的基础;之后,企业逐渐采用模型将个体进行分层、打分,不同层级的客户具有不同的风险概率,可以据此对不同的客户进行一定的差异化定价。如图1,企业根据过去的统计数据将客户分为A、B、C三个层级,这三个层级客户的风险/收益有较大差异,因此企业希望使用低的利率来吸纳较好的客户。进一步地,企业通过更精细的量化模型给客户进行评分,每个客户的评分都不相同,因此可以将利率进行更细微的调整,达到更大程度的差异化。但仅仅如此并不能算是个性化决策,只能说决策的结果存在差异性。在这里可以回忆一下我们是如何使用浏览器(例如Chrome)的:浏览网站、输入用户名和密码进行登录、收藏常用的网页…… 长期的使用后,我们的浏览器一定是与其他人不同的,它可以使我们再次登录不必输入用户密码,也可以让我们方面的从上次浏览的网页继续下去,这就是个性化。而关于决策则更为复杂,必须考虑效用函数、目标规划、决策优化、风险决策、博弈决策等一系列理论,这里并不讨论这些技术,而是从结果来衡量何为决策:如果算法作出的决策结果与人相比,损失更少(或收益更多)就可以认为算法作出了有效决策。在后续的文章里会继续讨论使用算法进行智能决策的思路和实施方法。


综上所述,个性化决策是结合了更深层次的差异化方法以及更优的自动决策算法的结合。更深层次的差异化方法需要收集用户更多的时间维度和空间维度的信息,尤其是时间维度模式信息是非常重要的;而更优的自动决策算法事实上属于强人工智能的范畴,还处在研究的发展阶段,未来有望承担部分人类的决策工作。从用户的体验上看,个性化决策节约了客户的选择时间;从企业的运营角度看,个性化决策会促使运营更加精细化,同时使得利益最大化。


以市场营销为例,个性化决策可以认为是比精准营销更加精准的的营销手段。  精准营销是基于客户画像分析的一种营销方法,这种方法是通过对历史大量数据挖掘,发现客群的特征,并针对具备这些特征的客群进行定向的营销。精准营销减少了不必要的获客成本,从而帮助企业获得更大的利益。个性化决策更进一步,不仅考虑了客户特征上的差别,还考虑效用,这通常是和时间维度相关的。例如,a客户属于客群A, 企业判断该客群更可能会购买产品p,因此向该客群定向投放了广告。对于a而言,收到了广告后可能购买,也可能没有响应。过了一个月企业再次考虑向该客群投放产品时是需要考虑每个客户个性化特征的,例如,对于已经购买产品的a,企业不应该再投放广告,或者对于已经收到一次广告但是没有响应的客户,广告的效用是下降的,因此只有一次广告机会,可能更应该投放给另一位没有投放过广告的客户。因此,通过个性化决策,企业可以进一步提升传统精准营销的效果。


对于需要深度决策的应用,个性化决策也可以发挥作用,例如车贷审批。  车贷由于金额较大,因此作为放贷方倾向于提问更多的问题来确定借贷方的资质,而且随着市场竞争的加剧,放贷方也必须提供更具有竞争力的借贷条件来争取客户。个性化决策在这里起到的作用是,在与用户的交互中动态的改变问题,在同样的时间里获得更丰富的用户特征,并根据获取的用户特征进行风险评估,给出最具竞争力的借贷条件。例如,一个用户如果具备房产,那么相关证明资产能力的问题就不必再问,而提问收入稳定性的问题,通过动态的,而不是固定问卷来获得用户的有效特征。个性化决策起到的另一个重要作用是防止审批策略泄露。过去由于问卷较为单一,许多骗贷方通过少数的尝试后就能够猜测到放贷方的审批策略,从而“构造”出满足借贷条件的申请人进行骗贷。而个性化决策是由算法控制的,动态变化的问卷,骗贷方很难“猜”到算法究竟在考察哪个维度的内容,并且骗贷方进行骗贷申请时的异常行为也会被作为个性化特征被系统捕获,无法再进行有效申请。


文章作者

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余锴  

曾在华为、惠普、SAP合作伙伴从事市场、咨询和数据科学领域工作,并在互联网金融行业有丰富的大数据建模、智能算法研发以及决策引擎设计经验。  




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