金融運營解決方案
業務痛點
??1、線上線下運營聯動配合難度大，難以發揮揮各自的特長做到物盡其用。
??2、用戶層面缺乏全面、統一且細致的畫像體系，用戶已有數千個標簽，但這些標簽主要是與具體業務相關的結果指標，而運營所需的過程指標通常是欠缺的，銀行有客戶體系，但缺乏用戶體系。
??3、僅將App、小程序、公眾號做為觸達客戶的渠道，而非作為用戶運營的陣地。難以針對性進行運營，無法保持用戶活躍，形成持續可運營的流量。
方案詳情
??通過魔數智擎數據科學平臺（MP），針對運營場景建立運營業務指標體系，成為生成運行策略和模型的“特征庫”。通過ME機器學習平臺對銀行運營進行快速建模分析，運用于各種運營決策場景，包括智能外呼、智能短信、ATM/網點現金預測、客戶分群畫像等。同時通過MM平臺對于運營策略及模型的持續跟蹤監控，當指標下降到警戒線下，實時預警并可自動更新策略和模型。
智能外呼
通過模型推薦最佳時間呼客戶客、推薦最佳話術跟客戶交流、推薦最佳的營銷方式（機器人、人工等)進行智能外呼。由前置的營銷模型篩選高響應客群。
ATM/網點現金管理計劃需求預測
綜合考慮多種可能相關因素和構建復雜的機器學習模型。通過對現鈔需求量進行提前預測可以實現按需加鈔，減低銀行成本。
APP內資訊內容推薦
根據模型并結合自動化篩選識別功能，用盡可能較少的行為快速定位用戶感興趣的領域，為用戶推薦有價值、個性化的內容資訊，讓用戶找到符合興趣的內容成功幫助客戶突破在內容推薦上的瓶頸。
企業客戶分群畫像
基于客戶分群模型，給出各類客戶營銷和管理策略的參考，為業務部門差異化配置營銷資源、提升客戶價值、提升客戶管理水平提供數據支撐。
