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深挖金融营销痛点,微众银行首创联邦广告与联邦推荐‘幸福宝app官网入口丝瓜’

发布日期:2021-06-06 01:08浏览次数:
本文摘要:11月25日,T12019和TalkingData数据智能峰会在北京召开。本届T11大会以Unlimited为主题,邀请了世界上数千名着名专家学者、数据科学家行业数字转型领导企业共同参加,共享大数据在各行业的技术发展、场景、解决方案和最佳实践中,在构筑商业价值持续增长的同时,推进社会收益的同步增长。微型银行AI部门副社长郑文琛应邀参加以联邦自学在金融邦自学在金融营销实践中为题的演说,编制了微型银行首次的联邦广告和联邦推荐营销解决方案。

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11月25日,T12019和TalkingData数据智能峰会在北京召开。本届T11大会以Unlimited为主题,邀请了世界上数千名着名专家学者、数据科学家行业数字转型领导企业共同参加,共享大数据在各行业的技术发展、场景、解决方案和最佳实践中,在构筑商业价值持续增长的同时,推进社会收益的同步增长。微型银行AI部门副社长郑文琛应邀参加以联邦自学在金融邦自学在金融营销实践中为题的演说,编制了微型银行首次的联邦广告和联邦推荐营销解决方案。图:微型银行AI部门副社长郑文琛公开发表演说金融营销中的数据孤岛和用户隐私困境在许多大数据应用于行业,高度数据简化的金融领域面临的挑战尤为引人注目。

在本次T11大会上,微型银行AI部门副社长郑文琛重点说明了利用人工智能技术创新服务过程中面临的两个难题。金融产品(银行APP、保险、财经等产品)一般需要收集多维用户的喜好,仅次于某种程度的觉醒,服务用户,超过金融营销任务之一的活跃。但是,金融产品本身只有用户存款、存款、贷款、定投等单一金融业务数据,同时由于机构间数据集中、法律政策等现实原因,金融机构与第三方机构之间的数据无法切断,构成了数据孤岛,金融产品无法提供更多维度的用户对于金融市场营销的另一项任务拉新来说,由于金融产品的转换链接数据脆弱,隐私维护成为另一个难题。

金融机构在第三方广告平台投放产品广告时,为了优化广告投放的效果,金融机构必须将尽可能多的后端转的后端转换成数据。另一方面,在隐私维护条例的规定下,金融机构和第三方平台不需要用于用户的各维数据,另一方面,金融机构自身对客户数据泄露的担心,数据传输第三方平台的自由选择也非常慎重。这样用户很难拉新。微型银行研究联邦推荐和联邦广告,解决问题的金融市场营销中的数据问题,为了解决问题金融营销中的数据孤岛和隐私维护两个问题,微型银行首次将联邦自学引入营销解决方案。

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联邦自学的概念是谷歌在2016年明确提出,在维持用户隐私和数据安全的前提下,上载加密模型参数进行综合训练,持续优化模型。同时需要确保受众在维持独立性的情况下,开展模型参数的加密互换,企业间也可以通过这种合理合法的方式跨越数据鸿沟,解决问题数据孤岛的问题。

谷歌侧重于个人用户(c末端)移动设备的联邦自学,微型银行侧重于企业机构(b末端)之间的联邦自学。郑文琛回答说,微型银行-开发了工业级联邦自学开源框架-FATE(FederatedAITechnologyEnabler,https://www.fedai.org)。针对金融营销领域用户促活、拉新任务面临的挑战,微型银行近一步深化联邦自学技术,明确提出联邦推荐、联邦广告的营销解决方案。联邦推荐根据不同的推荐场景设计加密数据模型,在FATE联邦自学高效结构的基础上,金融机构自身的数据和非常丰富的第三方数据(腾讯等)展开联合建模,在确保用户隐私的同时,对用户进行资产管理产品的高效推荐郑文琛回答说,在联邦推荐技术的基础上,推荐的效果经验证可以提高30%。

图:联邦推荐vs.传统推荐流程图微型银行开发的联邦广告,通过确保转换为数据的合规性,提高广告投入的效果,构筑用户的新任务。通过联邦广告技术,广告主可以将页面转换为数据混合噪声加密,完成数据偏移,在此基础上转换为预测模型,进一步应用于广告投入。郑文琛表示,联邦广告在保证模型安全性的同时,没有接近简单的互动设计的特征,基于联邦广告技术,贷款产品的广告效率可以提高20%,广告主的研发时间只有1~3天/人。

图:联邦广告流程图数据孤岛和用户隐私,在一定程度上是金融领域的挑战,人工智能等新技术是落地社会场景、商业场景、生活场景的联合议题之一。郑文琛回应说,微型银行通过获得技术,致力于成为流量与资本的连接者,帮助更多企业从数据中提供商业价值,提高社会收益,超越产业界限,连接未来。版权文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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