人工智慧是當下金融產業轉型的重要助力，本文主要介紹51信用卡管家在這方面如何搭建模型體系，如何發掘資料價值，如何成立自己私有的掃碼平台或個性化體系。
(1) 隨著業務不斷擴張，如何有效識別使用者差異化需求？由於我們的流量平台主要來自於廣告投放，不同廣告商帶來使用者的體制、分類等不同，辦卡類、理財等帶來的客戶各有差異。
(2) 新使用者成本高，怎樣第一時間做精準分發?金融類使用者相比電商類來說成本高很多，由於價值高所以要更加珍惜。
(3) push等渠道轉化率低，如何提公升？由於客戶開啟頻率低的特點，push是重要的手段。
(3) 如何體系化幫助渠道有效增長？在廣告投放時，如果反向的使用者價值觀念比較大，比如roi特別高的情況下，那麼渠道投放信心也是倍增的，對於廣告平台的也非常有價值。渠道有效增長對站內和站外影響都比較大。
舉例說明基於賬單構建使用者標籤。假如今天在楊國福麻辣燙消費了一筆賬單，賬單裡面可能會形成「支付寶消費—楊國福麻辣燙—**金額」等沒有語法結構的短文本，我們需要挖掘有用資訊，經過很長時間的探索，我們發現這些短文本基本都有乙個核心短語，將這些核心短語分類列出來對我們幫助非常大。下圖是我們設計的分詞系統，大概有三層體系，第乙個是主向量化，有字級別向量以及詞級別向量化，詞向量化也需要很多演算法；再往上一層是合併規則，如果名詞之間相關性比較大時合併起來就是短語，此外我們也有自有詞庫；再往下一層就是概率圖推理模型，簡單介紹一下這層的作用，對於賬單來說有幾大問題，假如有一筆套現賬單，這種賬單在這情況下意義不大，但對於判斷風險評估來說比較有用，比如判斷使用者偏好，這樣的賬單記錄會影響系統分詞效果。再比如有一筆信貸業務的賬單，我們要判斷使用者是否具有還款或負債能力，此時具有欺詐性質的假賬單影響比較大，需要篩選出來。總體原則是避免有問題賬單進入系統而影響結果。
增長的案例1：新手專區個性化ab。51管家最大的功能點就是管理賬單，如下圖所示針對多種型別新使用者（導單、還款、理財、辦卡貸款、徵信）實現t+0（實時毫秒級）個性化新手專區ab測試新手專區轉化率較預設業務排序提公升7-14%。
第2個案例就是前面提到的51管家重推送（push），首先簡單說明push優化五個關鍵問題: 合適的時間、以合適的文案、給合適的人、推送合適的內容、疲勞度控制。什麼是合適的時間，建立推送時間優化ab迭代機制，這個主要依靠運營或產品腦洞，沒有特別好的方法，每個產品有個合適的時間。如下圖所示，我們的思路是看平均活躍時間、最活躍時間、最活躍時間提前1小時以及活躍次數90分位數的最早時間等，這樣就可以劃分活動分布。
理財文案比較多，我們通過mab演算法來選擇最佳文案，簡單介紹一下我們如何應用的？mab是乙個演算法模型，我們採用ucb演算法（置信區間上界）來計算每乙個文案下收益，置信區間上下限寬度需要注意一下，如果置信區間上下限很寬的話是存在風險的，由於實驗不夠可能每次都定位同乙個位置，這個時候如何校驗需要一定的拆分實驗功底。
如何通過資料驅動設計疲勞度控制？通過**加分檔方式進行調整。這裡開啟率預估是push裡面最基礎的模型，需要持續迭代優化，通過mvp(minimum viable produc)最小化產品可行來驅動，預估分檔為規則(最近n天開啟push)-lr模型(純開啟率)-融合(轉化率)+校準(calibration)，有些情況下開啟次數頻繁，此時需要進行一定限制。
下圖所示，基於push渠道精細化運營的結果。針對6種細分人群做差異化運營策略跟蹤乙個月時間，最終ab實驗，六個人群較未提供策略都有比較顯著的roi淨值提公升。
作者介紹：
陳兵強, 現擔任51信用卡管家資深演算法專家，曾擔任美國nanjee公司演算法研發總監、國內領先大資料公司的id-graph團隊負責人，長期從事金融領域的ml、dl等相關演算法研究和落地解決方案。
51信用卡的個性化推薦體系
人工智慧是當下金融產業轉型的重要助力，本文主要介紹51信用卡管家在這方面如何搭建模型體系，如何發掘資料價值，如何成立自己私有的掃碼平台或個性化體系。1 隨著業務不斷擴張，如何有效識別使用者差異化需求？由於我們的流量平台主要來自於廣告投放，不同廣告商帶來使用者的體制 分類等不同，辦卡類 理財等帶來的客...
個性化推薦的幾條思路
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基於內容和使用者畫像的個性化推薦
目前比較流行的個性化推薦演算法有以下幾種 本文所講述的基於內容和使用者畫像的個性化推薦屬於第一種。對於此種推薦，有兩個實體 內容和使用者，因此需要有乙個聯絡這兩者的東西，即為標籤。內容轉換為標籤即為內容特徵化，使用者則稱為使用者特徵化。對於此種推薦，主要分為以下幾個關鍵部分 綜合上面講述的各個部分即...