范式AI平台产品介绍
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高维度+实时实现极致业务效果
如何充分发挥数据的价值 高?维算法+海量特征=业务效 果提升
如何从“事后分析”变为“实时决策 实”时?AI推理=实时决策
2019 Lenovo Internal. All rights reserved.
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从事后分析到实时决策
充分发挥数据的时效价值
硬实时 高
软实时
数据价值 低
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效果评估由高到低依次为:
4Paradigm ML model:瑞宁知心专业 版模型
simple ML model:瑞宁知心简易筛查 模型
Framingham:Framingham心血管风 险评估
和【某大型三甲医院】合作,完成胰腺癌术 后生存分析模型:
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银行业典型落地案例
精准营销(分期)
智能投顾(理财)
客户挽留
效果与收益分析:
第四范式机器学习模型对21%的可分 期交易发送短信即可覆盖91%的 分期手续费,显著提升手续费收益的
同时,节约营销成本
千元以下分期交易占比提升6倍,第四
范式机器学习模型能够准确覆盖低消费 交易的分期需求
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品提升158%,节节高2号提高 149%,理财产品提升131%。
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第四范式银行行业典型落地案例
智能催收
智能运营(OCR票据识别)
反欺诈
催收效率是CFC贷后催收的主要考核指标,统计 M1入催的业务在30天内催收回款情况。
4月仅对部分业务采用基于机器学习模型的差 异化催收策略,30日催收效率达到历史最高 92.8%。
离线
10ms 100ms 1s 1m 1h 1d 5d 10d 1month 1year
时间
从 “事后分析” 到 “实时决策”
实时金融风控
即时侦测交易风险
实时零售推荐
实时个性化商品推荐
实时工业定价
动态预测工业品价格
客户损失降低
30%~50%
用户月活提升
12%~18%
供应链风险降低
16%~27%
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寿险 — 理赔审核
使用机器学习方法,对非正常赔 付报案案件进行识别
如果以快赔为目标,召回33%正 常赔付样本时准确率100%
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零售行业落地案例
门店销售量预测
外卖销售量预测
地区信息 人口信息 住宅信息 写字楼信息 交通流量 配送距离 ……
个性化推荐系统
✓ 应用现有运营数据,建立了67000维的机 器学习模型,将每个门店销售额预测的 误差控制在15% 销售额大幅波动的春节月份实现了相较
✓ 专家45%以上的提升。
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✓ 利用机器学习技术,预测每个门店的外 卖销量,使预测的平均绝对百分比误差 控制在18%
4月线上验证结果显示,10天催收效率较3月 显著提升,增长近20%,说明差异化催收较 传统催收方式,策略手段前移对回款有很大 帮助。
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大写金额识别模型 识别效率:200张/分钟
验证集准确率:97+%
320002200
胰腺癌术后生存分析预测
效果评估由高到低依次为: 4Paradigm ML model:瑞宁知糖专业版模型 simple ML model:瑞宁知糖简易筛查模型 CDS:中华医学会标准 Finland:芬兰糖尿病预防研究 ADA:美国糖尿病学会标准
准确率是专业医生预
测结果的2到3倍
财险 — 车险理赔件识别
寿险 — 快速核赔
利用深度学习算法构建受损程度 分类模型后,结合维修工时与单 价数据便可计算得到理赔金额
增补材料判断
核保决策引擎 (模型+规则)
标准件判断
• 模型:预测“增 补材料概率”
通过名单
• 模型:预测“是 标准件概率”
• 规则:分析投保 原因、投保历史 等因素
•…
生存分析中c-index值提升8个百分点 二分类问题auc值提升6个百分点
小写金额识别模型 识别效率:200张/分钟
验证集准确率:97+%
1948100
勾选框识别模型
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识别效率:200张/分钟
验证集准确率:~99%
验证效果 ▪ 提高某国有银行线上B2C交易欺诈防控能力,
准确率达83%,较专家规则提升316% 。
▪ 比专家规则多识别欺诈交易58.8%,响应时间
达20毫秒
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智能保险行业典型落地案例
范式AI平台
20190805
2019 Lenovo Internal. All rights reserved. 1
AI应用场景四大类
选址 推荐
新闻 推荐
知识 推荐
理财 推荐
订餐 推荐
推荐
管道 预警 欺诈 风机 预警 案件
预警 预警 疾病 预警 预警
声音 生物
手写 人脸
识别
科研
HPC 计算
教学 研究
效果与收益分析: 对各资产段的客户营销效果均有显著提
升
响应率提高2倍 ~ 11倍 成交金额提高50% ~ 500%
有效提升长尾客户的客户价值与留存率
验证效果 模型名单的营销成功率较专家规则均有
不同程度的提升。其中: 通过融e联营销的产品添益快线(基
金)提升效果达到了574%
通过远维外呼营销的产品中,基金产
模型 搭建
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应用场景—我们可以涉足的行业
智能营销、风控、 识别 金融
教育
科研训练、 HPC计算
案情预测、 侦破
公安
能源 故障预警
智能营销、 选址、运维 零售
媒体 智能推荐
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模型的预测结果可为外卖门店实现快速、
✓ 科学、高效的选址决策指导
✓ 利用机器学习模型,通过在App端为客户 智能推荐产品与优惠,菜单平均命中率 14.5%
客单价平均提升2%,实现销售额和客单
✓ 价的大幅提升
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医疗行业落地案例
慢病预警(糖尿病)
警(心血管并发症)