案例 | 智能化实时营销平台建设之路
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——金融电子化
文 / 广发银行数据中心 廖俊杰 马海明 范晴岚 林恺迪
近年来银行业不断加大零售业务投入，提升零售业务效能。广发银行在零售业务拓展过程中发现了较多业务痛点和问题，主要集中在几个方面：一是客户需求识别问题，在客户营销上，缺乏对客户全面画像，未能更深入地洞察客户需求；二是营销方案缺乏场景化和事件化思维，无法对客户的个性化产品精确推荐，难以抓住长尾用户；三是营销触客线上线下渠道无法协同，营销线索转介不畅，导致营销转化率不高。
为此，广发银行开展智能化实时营销平台项目建设，以智能化营销转型和提升零售营销体系为目标，涵盖智能数据分析引擎、规则决策引擎、营销一体化平台等多个应用建设，提升广发银行的产品创新能力和业务竞争能力。
项目总体架构
项目采用大数据分布式计算、图计算等技术构建了客户宽表、行为纵表、社交网络等基础产品；通过LBS感知及客户行为数据埋点，实现客户深入洞察；基于增强决策树、逻辑回归等人工智能算法，以及实时流计算技术进行模型训练和规则运算，实现毫秒级的营销决策支持；利用微服务等技术，构建弹性扩展、灵活配置的统一前置应用，实现与渠道系统实时对接及数据闭环。项目总体架构如图所示。
图 总体架构
项目建设要点
项目综合运用了大数据及人工智能技术，构建了超高维人工智能模型，并通过毫秒级实时决策引擎对客户进行实时营销，提升客户体验的同时获取较好的业务收益。
1.超高维人工智能模型。通过机器学习平台构建高维度特征的智能推荐模型，并通过增量学习技术，打造个性化推荐模型的自适应学习能力。项目采用机器学习平台训练出高维度特征的机器学习模型，完成理财推荐、基金推荐、饭票推荐、分期推荐等模型的训练及发布，并提供了实时的模型服务能力和自学习迭代更新能力。
2.毫秒级实时决策引擎。以流式计算技术为基础，建设决策规则引擎，实现高交易并发下的毫秒级决策运算，并通过与人工智能模型的对接，实现专家经验与人工智能的融合与互补。引擎具有分布式弹性计算能力，采用微服务架构体系，基于高可用服务，处理能力可快速水平扩充。决策引擎层基于实时流计算技术，构建了毫秒级的决策引擎，实时接收渠道系统事件流水，实现毫秒级的指标计算与营销规则决策，承担营销活动管理、设计、活动策略，以及活动实施等功能。
3.多渠道精准营销协同。构建高可用、可扩展、松耦合的系统接口，对接手机银行、发现精彩、微信银行、个人网银、移动CRM等触客渠道，将大数据及人工智能运算决策结果无缝推送到线下渠道和线上电子渠道，构建“线上+线下、人工+电子、推送+互动”的立体化营销服务体系，实现全客户、全渠道、全产品的营销联动，满足多样化金融需求。
4.海量数据决策支持及数据闭环。充分利用大数据平台基于全行客户数据挖掘的客户画像，有效洞悉客户需求及偏好。大数据分析平台与行内应用系统对接，采集全行客户的交易交互行为数据，通过客户画像及客户分群实现对客户交易交互行为、习惯的深入洞察。此外，还构建高效自动化的营销闭环，包含消息推送、反馈收集、结果存储、后续分析四大环节，实现各渠道营销数据闭环及营销策略快速迭代优化。
项目成效与应用价值
本项目基于大数据、实时流计算技术及人工智能技术，构建了场景化、智能化、闭环式的营销体系，并在信用卡及零售银行业务场景中得到应用，取得显著业务成效。一是信用卡犀利卡、给利卡及One卡等发卡量大幅提升，同时，通过普惠抽奖、权益赠送等场景化营销手段，信用卡客均消费笔数、客均消费金额均大幅提高。二是呼叫中心分期营销更高效。智能化营销模型在呼叫中心进行应用后，CC渠道每月分期营销成功率和分期资金收益率均有所提升。三是智能化实时营销平台与手机银行渠道对接后，理财产品手机银行渠道的个性化推荐销售额实现同比大幅增长。
基于本项目投产以来取得的技术积累及业务成效，广发银行将持续进行项目推广及深化：一方面持续推动营销数据整合，更好地实现客户营销快速触达及营销灵活统筹；同时持续优化算法模型及营销规则，探索深度学习、增强学习等更多新技术在营销场景的应用，不断建设完善广发智能营销体系。
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