天云資訊
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七月 3, 2020
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產品介紹
AI重構商業流程
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解決方案
目前，國內商業銀行面臨客戶流失率面臨增多趨勢，部分可達20%甚至更高。而獲得新客戶的成本，可達維護現有客戶的5倍。因此從海量客戶交易記錄中挖掘出對流失有影響的信息，建立高效的客戶流失預警體系及量化模型，合理預測客群的潛在流失風險，成為現代商業銀行在高速信息處理能力之下的理想選擇。
銀行核心系統普遍采用的傳統IOE架構，但面對未來業務增長以及每年的巨大成本投入其短板已日益凸顯，為了解決核心系統的負擔，通過本方案設計將核心查詢類交易遷移到分布式大數據平臺，從而大幅降低了核心系統的性能壓力和成本問題，同時也滿足了國內金融行業去IOE政策要求。
MaximAI平臺核心功能
MaximAI平臺可分布式運行各類熱門常用算法，加快建模速度，提升模型預測準確率。結合創新的圖形用戶界面交互Free Coding模式，將數據科學家從往日枯燥繁瑣的編程建模方式中解放，使未熟練掌握Hadoop和Spark語言的業務人員也可輕松快捷地利用數據挖掘技術。目前MaximAI平臺已支持四大類、共八種算法使用Free Coding模式；同時，為確保慣于傳統編程方式建模的用戶仍可順暢使用平臺，MaximAI平臺也集成了Scala和Python語言中主流的數據預處理、數據可視化和算法模塊，通過REST API接口處理數據，基于SparkMLlib庫自主編寫代碼，快速建模。
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1工程化管理平臺
工程化管理平臺實現了對各數據建模整個生命周期的可視化和模塊化管理，并以友好的用戶界面和高級的技術特性，整合用戶管理、任務管理、數據管理和模型管理等業務級管理任務。
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2數據的快速存儲和加載
MaximAI平臺的數據存儲和加載功能模塊基于Hadoop/Spark集群，通過分布式文件系統HDFS的數據接口，提供數據整合和數據質量管理等技術，支持海量數據的快速存儲和加載。
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3數據預處理和統計分析
MaximAI平臺集合了眾多常用的數據處理和統計分析技術，通過交互式和可視化的工具，實現數據處理、變量分析、和數據可視化等，支持對數據快速分析和整體把握。
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4全量數據的描述性建模
MaximAI平臺集合眾多主流的機器學習算法，結合Hadoop/Spark平臺的分布式能力，支持基于海量數據集的全量數據描述性建模，并且提供菜單式參數調優界面，實現了企業級AI模型生產和分析。
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5預測性建模及模型評判
MaximAI平臺基于海量數據的描述性探究建模結果，通過對模型和數據的再處理，得到數據的獨立化預測性模型，實現了對測試數據的一鍵式預測。
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6自主編程及特定場景開發
MaximAI平臺集成了多種編程環境，支持用戶的自主開發，以及特定場景的多環境編程，實現針對特定客戶的系列業務開發。
- 集成Scala/Python編程環境，用戶自主編程開發
- 特定場景開發：特定場景的模型開發和模型倉庫存儲