.png)
在现代银行业中，精准、细致的个性化服务对从承销绩效、市场营销到交叉销售、客户运营、服务等方面都有重要影响。通过个性化服务，银行能够更接近客户，可以更好地理解客户生命周期，并指导产品方向。千人千面的服务特别适合通过AI技术进行图分析和聚类分析。“量化帮”可以帮助机构结合各种数据源，如支付交易数据、供应链订单数据、用户数字旅程和市场营销分析，及时高效地获得客户互动的360度视图。在供应链金融领域，大量的交易数据、订单数据以及付款周期信息需要实时处理和分析，以优化供应链管理和提高决策效率。通过AI模型应用信号处理理论和傅里叶变换技术，可以从大量的交易数据中提取规律性支付信息，提取相似的客户聚类画像，进而提供个性化的客户洞察和建议。
痛点
1. 数据处理复杂：在大规模交易数据中，手动识别和分析规律性支付信息既费时又费力，传统方法难以应对。
2. 缺乏个性化服务：目前的金融服务缺乏对客户行为的深度分析和个性化建议，无法充分满足客户的需求。
3. 高风险与低效：金融机构在管理风险和提高效率方面面临巨大挑战，特别是在数据整合和实时分析方面。
4. 缺乏机器学习能力：目前的个性化主要涉及对少量变量（付款金额、付款日期、账户）进行基础知识图谱分析，无法充分利用机器学习的潜力。
5. 数据冷启动：输入数据的局限性导致金融服务机构将每个群体视为同质化群体，限制了个性化和风险管理的有效性。
6. 洞察力不足：无法利用更丰富的数据（合同数据、订单数据、报帐数据）来增强基础客户细分，从而获得更好的客户流失预测、追加客户挖掘等洞察。
解决方案
数据整合
• Delta Lake：利用Delta Lake技术，使组织能够高效地结合各种数据源，例如内部银行数据（交易、客户统计等）、数字旅程和营销分析，提供客户互动的360度视图。
AI驱动的分析
• AI模式提取：通过AI提取相似的客户模式，创建基于客户行为而非客户身份的个性化体验，实现更包容的银行业务。
• 图分析：识别客户之间的关系和网络，进行关联分析。
• 聚类分析：将相似的客户分组，以便提供更有针对性的服务和产品推荐。
个性化体验
• 高级分析和AI：应用图分析和聚类等高级分析技术，推动个性化服务和产品推荐。
实时洞察
• 实时数据处理：确保数据的及时性和有效性，根据客户的当前行为和历史数据，实时提供个性化的产品和服务推荐。
系统架构
1. 数据源
• 交易数据：包括所有客户交易记录。
• 开放银行数据：来自对接的第三方平台的数据。
2. 数据接收与预处理
• 文本字符处理：特殊字符处理、无穷/负数/空值显示为0、去除字符串里的某些字符、查找不同列字段中的重复数据
• 日期数据处理：统计字段中某字符出现次数、判断字段中是否包含某字符串、正则表达式示例、两列时间数据取其中一列、计算两个日期间的工作日天数、取当前日期下月份的最后一天、判断某日期字段是否在指定时间段内
• 数据整合：截取/拼接字符、数据合并、截取、分列、数据匹配/查找、拼接不同列数据、截取字段中的指定字符、截取多次出现的指定字符后的内容、拼接一列数据中的不同文本
• 分组并赋值：按时间区间分组
3. 湖仓
• 分层测试和训练集：对数据进行分层抽样，创建训练和测试数据集。
• 序列化模型：使用MLflow进行模型管理，包括训练和部署。
• FastText模型：用于快速文本分类和嵌入生成。
4. 服务层（Serve）
• 客户细分：基于分析结果对客户进行等级细分，提供个性化服务。
• 风险管理：实时监控和识别合同履行风险、收入波动风险、市场需求风险、渠道依赖风险。
• 移动银行：通过移动端为客户提供便捷的银行服务。
案例
通过结合“量化帮”的数据整合能力和AI驱动的分析方法，可以有效解决上述痛点。在供应链金融中，利用信号处理和傅里叶变换技术，我们可以从大量的订单数据和付款周期中提取规律性信息，优化供应链管理。例如，某供应链金融公司利用该技术实现了以下改进：
1. 付款周期优化：通过分析供应商的历史付款数据，系统自动建议最优的付款周期，帮助企业减少资金占用，提高现金流管理效率。
2. 订单数据分析：利用AI模型对订单数据进行聚类分析，识别出高风险订单并提前预警，有效降低供应链风险。
3. 合同支付比例识别：通过供应商合同信息识别合同的支付比例，识别关键支付节点。可以更好地了解和预测供应商的付款行为，优化资金安排和合同管理。
4. 付款间隔天数计算：计算“合同起始日期”（start_date）到各支付时间的间隔天数。优化资金流动性管理，提高资金利用效率。
5. 支付次数平均值计算：计算所有合同的支付次数的平均值。有助于企业了解供应商的付款规律，预测未来的现金流需求，优化财务规划和管理。
通过这些改进，金融机构能够实现更精准的产业金融客户画像和个性化服务，提高整体运营效率和客户满意度。