每一次的围棋人机大战都会引发人工智能的热潮。AlphaGo在围棋方面已经完胜人类，得益于它最大的优势——机器学习。它可以解决人工智能在数据、个性化场景的应用需求。就像人在学会骑自行车后，骑摩托车就容易多了。机器学习可以让人们在拥有充足的高质量数据时做到举一反三，融会贯通。

　　今天，作为向来对新技术最为敏感的金融业，结合了大数据与人工智能的机器学习已经成为行业生态中不可或缺的组成部分，渗透金融方方面面。从精准营销到风险控制到资产管理，利用智能学习高效实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一。

　　作为互联网时代最为火热且相辅相成的两项科技，大数据与人工智能如何寻找一个有机的结合点，共同服务于金融发展，一直是许多企业机构思索的重点。以海量第三方高质量数据为基础的TalkingData对此便有着自身无可比拟的优势。作为国内最大的第三方数据服务平台，TalkingData在服务于金融行业客户时，会利用完备的高质量数据根据实际应用场景建立起机器学习模型，而该模型的成效取决于两点：一是模型优化，二是数据质量。历经四年时间的实践积累，TalkingData利用成熟的Lookalike算法，寻找相似人群，不断调整，使模型持续优化，并高度契合自身的数据质量与类型。

　　例如某银行客户，TalkingData通过数据发现其用户群体中3%的用户便购买了78%的资产，而另外97%的庞大群体仅购买了少量资产或并未购买，他们是否有发展为如同那3%优质用户的潜质?TalkingData首先提取这部分用户的数据，利用10亿活跃设备进行机器学习，学到5万用户，然后进行匹配，并最终匹配到了2.4万用户，这部分潜在的优质用户拥有大量资产，但由于忙碌或其他原因并无心照料理财，他们中很多安装过APP却并没有注册或交易。针对这部分用户，调整简洁话术后进行理财产品推送，仅仅2万4千条短信在一个星期便销售了2.2亿理财产品，人均购买12万，这就是大数据结合人工智能后机器学习的威力。随后，TalkingData继续运用机器学习发掘出该银行的高价值流失用户，这部分群体在去年间仅利息收益便超过1万，而新年中全部存款也不超过1万。针对这部分1万2千名用户进行短信推送，又有5.5亿的理财产品售出，人均购买18万。

　　曾经有客户对TalkingData如此高效精准的挖掘学习感到惊异，TalkingData对此也进行过自己的分析，其中最为重要的还是数据的质量。俗话说物以类聚、人以群分。普通民众、中产阶级、富人阶级之间的生活、活动轨迹是大相径庭的。当采集的数据中包含了位置输入、连接的WiFi、GPS数据、或是其他定位、POI数据时，利用它们与业务的强相关性做出的模型效果将十分出众。

　　未来，是移动互联的天下，金融行业的发展也必将走向智能方向。谁能掌握数据，把控科技，便能发展智能，抢占先机。以金融业为首完成全方位覆盖的TalkingData作为国内最大的第三方数据服务平台，拥有数据运营、数据营销和数据科学三大领域解决方案，以帮助企业实现数据驱动升级为愿景，同客户伙伴一同迎接智能时代的来临。

免责声明： 本网站资讯内容，均来源于合作媒体和企业机构，属作者个人观点，仅供读者参考。 本网站对站内所有资讯的内容、观点保持中立，不对内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。