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中信銀行信用卡中心智慧挖掘開發(fā)者建設平臺

項目背景

中信銀行信用卡中心智慧挖掘開發(fā)者建設平臺

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器學習建模體系，但隨著外部數(shù)據(jù)的引入以及業(yè)務的多樣化，業(yè)務部門對數(shù)據(jù)分析挖掘的需求越來越多，且時效性要求越來越高。傳統(tǒng)分析工具因存在數(shù)據(jù)量不全、單機多租戶等問題，逐漸無法滿足業(yè)務部門對客戶進行分析和建模的需求。

建設目標

降低大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)運營能力；
實現(xiàn)卡中心內(nèi)部數(shù)據(jù)資源、分析挖掘技術的共享，與業(yè)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(shù)據(jù)挖掘分析平臺，實現(xiàn)一鍵建模和業(yè)務自助式挖掘分析。

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進行分布式計算，將中間數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，提高迭代運行效率；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)進行建模。

強大的數(shù)據(jù)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(yè)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(shù)據(jù)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(yè)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(shù)據(jù)應用體系

平臺不僅支持快速建模，同時支持對模型資產(chǎn)進行有效的管理與應用。

廣泛的兼容性

平臺兼容各類數(shù)據(jù)源，建模成果和數(shù)據(jù)可通過多種方式對外提供，例如數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)可視化技術；數(shù)據(jù)挖掘分析建模成果可快速應用到各類服務系統(tǒng)，例如可執(zhí)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(shù)據(jù)挖掘平臺，匹配大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢的技術路徑。

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

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

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