数据挖掘项目全流程——从业务痛点到模型部署的闭环管理
一、数据挖掘项目的完整流程体系
- 1. 业务理解
- 1. 确定业务目标
- 2. 可行性研究
- 3. 制定建模思路及计划
- 2. 数据理解
- 1. 收集原始数据
- 2. 数据探索
- 3. 验证数据质量
- 3. 数据准备
- 1. 选择数据
三、关键发现与阶段成果
- 1. 基于统一业务口径，发现关键指标特征
- 2. 验证模型效果
- 3. 输出归因分析
客群经营决策利器：金融业务人工智能应用场景
数据挖掘项目全流程——从业务痛点到模型部署的闭…与手机银行促活模型——掌握客群特征，策划营销活动被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法
授课讲师：
王亚彬 · 企业级网络安全体系构建专家
课程大纲
手机银行促活模型——掌握客群特征，策划营销活动
一、项目背景
- 1. 各大银行数字化转型进程加速
- 2. 手机银行成为线下线上引流重要渠道
二、项目目标
- 1. 探索手机银行客户各客群特征，为营销活动策划提供数据支撑
- 2. 利用机器学习算法建立数据模型
- 1. 挖掘营销响应率高的客户，以提高营销响应率
- 2. 识别主动活跃客户客群，减少对该客群的营销，节省营销资源
- 3. 利用客户历史消费数据，挖掘客户消费偏好，以匹配对应的营销活动
三、数据建模
- 1. 定义模型类别：手机银行客户活跃度识别模型
- 2. 明确业务目标
- 1. 区分手机银行客户的不同活跃度特征，采取相应的营销策略
- 2. 在有限的营销资源情况下，实现手机银行月活客户数最大化
- 3. 建模方案
- 1. 统一活跃客户口径
- 2. 选取时间窗客户样本
- 3. 使用GBDT算法建立数据模型预测客户的活跃度
- 4. 处理数据，确定特征指标
- 5. 计算每个特征的重要度，选取特征重要度最高的N个特征进入模型
四、模型结果应用
- 1. 客户活跃度数据：重点营销中等活跃度客户
- 2. 客户营销响应数据：营销未活跃但营销响应概率高的客户
- 3. 综合数据：营销中低活跃度但营销响应率高的客户
- 4. 采取两种应用方案
- 1. 客群名单输出
- 2. 模型算法与营销平台结合
五、效果评估
- 1. 确定评估指标
- 2. 统计响应结果
- 3. A/B结果测试
VIP客群流失预警模型——洞察客户特征，降低流失风险
一、项目背景
- 1. 客户经营的本质与流失预警挽回的重要作用
- 2. 如何最大化地实现VIP客户价值贡献
- 3. VIP客户流失预警可以有效改善客户流失
- 4. 已有模型需要升级，营销策略体系需要建立
二、项目目标
- 1. 洞察流失VIP客群及其流失趋势与特征
- 2. 构建模型识别潜在流失客户
- 3. 给出客群流失归因分析
- 4. 构建防流失运营体系
三、客户流失管理办法
- 1. 商业理解及目标设定
- 2. 模型设计及数据准备
- 4. 流失预测及验证
- 5. 流失客群特征分析
- 6. 流失客户挽留
四、客户流失模型构建与归因分析
- 1. 已有流失客群特征
- 2. 潜在流失识别与归因
- 1. 流失预测模型构建
- a样本定义
- b数据准备
- c特征筛选
- d模型训练
- VIP客户流失概率预测
- 2. 流失归因
- a基于SHAP可解释算法的流失预警模型归因
五、关键指标发现
- 1. 客群特征
- 2. 产品特征
- 3. 流失动因
六、流失挽回策略
- 1. 客户生命周期管理
- 2. 防流失业务方案设计
- 3. 客户服务体系优化
- 4. 资产配置升级
- 5. 营销活动设计
- 6. 行动计划落地
- 案例：VIP客群防流失方案整体设计与可执行落地计划
客户资产提升模型——深挖存量客户价值，实现精准营销
一、项目背景
- 1. 存量客户年日均资产过低
- 2. 基础户和有效户占比低，提升空间较大
- 3. OKR承诺要求
二、项目目标
- 1. 建立基础户和有效户提升模型，挖掘潜在提升客户
- 2. 使用冠军模型生成客户名单，支持精准营销
三、建模流程
- 1. 目标变量定义
- 2. 数据获取过程
- 3. 衍生变量构造
- 4. 模型训练样本
- 5. 探索性分析
- 6. 评估指标
- 7. 模型比较
- 梳理三、建模流程的适用场景、输入输出和使用边界
四、模型评估
- 1. ROC曲线：比较模型性能
- 2. 提升度：评选冠军模型
五、营销效果评估
- 案例：通过客户资产提升真实比对数据，说明客户资产提升模型的有效性
典型场景延伸——交叉销售与理财响应模型的落地方法
一、交叉销售
- 1. 建设目标
- 梳理一、交叉销售的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解一、交叉销售的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 输出一、交叉销售应用清单、质量检查表和迭代计划
二、理财响应
- 1. 建设背景和目标
- 梳理二、理财响应的适用场景、输入输出和使用边界
- 拆解二、理财响应的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
- 4. 营销跟进
- 课程总结
- 1. 重点内容回顾
- 2. 课后任务跟进，推荐书籍
- 1. 《数据挖掘：概念与技术》
- 2. 《模式分类》
- 3. 数据挖掘咨询方案大类汇总
适合对象
营销与风控业务人员、部门数据分析人员、数据工程师、机器学习算法人员、营销或风控项目经理、对机器学习数据挖掘感兴趣的其他人员
课程定位与主要问题
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕数据挖掘项目全流程——从业务痛点到…校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 流程复用更容易：手机银行促活模型——掌握客群特征…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
查看更多收益 收起更多收益
- 人工复核有抓手：VIP客群流失预警模型——洞察客户…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
在全球经济波动加剧、利率市场化深化、金融科技（FinTech）快速渗透的背景下，金融行业正面临前所未有的变革。据麦肯锡报告，2023年全球金融机构在人工智能领域的投入超1200亿美元，但仅30%的企业实现数据驱动决策的规模化应用。监管政策趋严（如巴塞尔协议IV、个人数据保护法规）、客户需求个性化（如实时营销、智能投顾、风控模型）、市场竞争跨界化（如互联网平台进军金融）的三重压力下，金融机构亟需通过数据挖掘技术实现精细化运营、风险可控化与业务创新化。然而，多数机构仍受限于数据资产碎片化、分析能力滞后、技术与业务脱节等…
如何解决金融机构的核心痛点，包括：因客户交易、征信、行为等多源数据分散在核心系统、第三方平台及线下渠道，形成数据烟囱造成的数据整合难题；基于传统批量数据处理模式下的实时响应能力不足；黑盒模型缺乏可解释性；缺乏有效客户生命周期管理导致的高净值资产客户流失以及因人才与技术瓶颈造成的缺乏从算法开发到业务落地的全链路数据挖掘服务能力，已经成为摆在金融机构各层决策者面前紧急且重要的难题
本课程聚焦金融细分领域，以场景化、合规化、轻量化为原则，深度解析人工智能数据挖掘技术在金融业务中的落地路径
课程时间
2天，12小时
授课方式
理论讲授、分组讨论、应用场景分析、案例拆解、现场模拟演练等
课程内容重点
01数据挖掘项目全流程——从业务痛点到模型部署的闭环管理
02手机银行促活模型——掌握客群特征，策划营销活动
03VIP客群流失预警模型——洞察客户特征，降低流失风险
讲师介绍
王亚彬
企业级网络安全体系构建专家
企业级网络安全体系构建专家。数字化转型与网络信息安全专家，25年IT实战经验。擅长企业级网络安全体系构建及金融行业数字化转型，主导50+千万级项目，兼具技术深度与业务视野
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《客群经营决策利器：金融业务人工智能应用场景》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合营销与风控业务人员、部门数据分析人员、数据工程师、机器学习算法人员、营销或风控项目经理、对机器学习数据挖掘感兴趣的其他人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
理解AI和机器学习如何低成本解决企业经营痛点，通过传统数据挖掘算法提供高效解决方案，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间？
当前样板提取的课程时间为：2天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
课程采用什么授课方式？
课程主要采用理论讲授、分组讨论、应用场景分析、案例拆解、现场模拟演练等，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
