如何克服传统行销预测模型的痛点玉山银上云AI实战大公开
摄影/洪政伟
早在2013年玉山银行就成立了资料科学团队,从传统的资料仓储分析、BI分析,进一步开始投入资料科学分析、大数据应用,近年也开始引进机器学习、云端运算等新兴科技。最近,玉山银行数位金融长暨副总经理李正国在Google Cloud Summit活动上,揭露了玉山银行利用机器学习建立预测模型,来解决传统行销痛点的经验。
「玉山银行在传统行销预测模型,遇到了许多挑战。」李正国指出,最大痛点就是,不断扩增的巨量资料,而这些维护庞大资料以供内部分析之用,也考验着玉山IT硬体的效能与系统效率。
这个资料爆量难题,也让玉山过去建立行销预测模型时,通常得经过3到6个月,才能更新一次模型。但,李正国坦言,这样的更新速度,远远跟不上顾客对玉山银行销售服务的期待,只有预测模型不断更新,才能够让顾客在浏览网路银行时,推荐最新金融产品或服务来吸引顾客。
除了速度,玉山也希望可以进一步提高推荐的精细度,李正国解释,过往玉山是从单一产品行销角度来看,分析顾客在网页上浏览特定产品的行为,来推测顾客是否对特定一款产品的兴趣程度来进行推荐。
但现在,玉山希望改以顾客为导向,不只看单一产品的浏览行为,而是转而分析顾客在整个官网上的各种浏览行为,试图想更精準地判断顾客想要的金融产品。「一旦找出顾客在浏览行为上的细微变化,就能提供更为客製化的服务。」李正国说。
在GCP上建构机器学习平台,打造信贷行销预测模型
这些想解决的痛点,让玉山银行开始考虑採用Google Cloud平台。
李正国提到,玉山银行从信用贷款开始尝试,利用Google云端平台来建立一套机器学习行销预测机制。玉山银行在GCP上租用虚拟机器自行建置了一套TensorFlow机器学习系统。再将大笔不涉及个资的线上顾客行为资料,如Log档和点击数据等,储存到GCP的BigQuery云端资料分析仓储服务上,再抽取出需要的数据,放入云端这套TensorFlow系统上用Python语言开发的机器学习程式,来训练预测模型。
不过,银行这么多金融产品,为何先选用信贷?李正国解释,玉山银行有很大量的信贷顾客,例如房屋贷款、汽车贷款等,都是透过 Google关键字搜寻而来。顾客从搜寻关键字结果进入玉山网站后,打开的第一个页面,就是到达页面(landing page)。他说,到达页面包含了许多与顾客沟通的数位内容,从顾客在这一页的行为,加上顾客在站上其他页面的浏览行为,以及顾客过去的成交记录,「可以找出最后让顾客在网站上完成信贷送件的关键。」
但只有分析线上顾客行为的资料还不够,李正国强调,后续资料和变数的处理才是一大重点,例如如何判断顾客的活跃可能性、浏览深度、平均成交周期等。例如在顾客活跃性上,玉山分析团队会思考,一位在短时间内进到网站页面浏览7、8次的顾客,看似信贷需求很强,但也可能有其他意图。
至于浏览深度面向,则是会从一系列複合的浏览行为来分析,例如若顾客只浏览信用贷款相关页面,就可以轻易推断他有信贷需求。但也有顾客不只浏览信用贷款网页,又会接着浏览信用卡通信贷款,就可推测这名顾客很有可能还是玉山信用卡用户,或像是顾客还会登入玉山网页,检查自己有无负担保责任,就表示他名下可能有房屋等不动产,而不只需信贷服务就够。
李正国表示,从顾客在银行网站中往返不同产品网页之间,进行价格、额度或分摊时间等浏览比较行为中,就可以串连出很多精彩的变数。但要进一步结合这些顾客浏览页面的次数、看过的产品或方案数量,甚至前述的浏览深度等变数,找出能影响信贷成交的关键,就得靠机器学习平台打造出来的预测模型,找出消费者购买信贷产品的关键要素。
玉山银利用云端自建的机器学习平台,来建立信用贷款的推荐模型后,从广告投放的转换率来看,过往玉山会投放大量网路广告,即便成功吸引消费者打开银行网页,甚至浏览了许多页面后,最后往往难以让顾客申请信贷送件,等于白费功夫。李正国说,现在改用机器学习训练的新模型,能让行销变得更为精準,也等于降低了在信贷产品的广告投放转换成本。
不只如此,李正国更看重的是,可以根据顾客新的行为资料,不断重新训练出新的模型,所以,「预测模型可以维持新鲜,预测能力也维持恆定的水準,这也能解决了过去玉山3到6个月才能更新一次预测模型的痛点。」
李正国透露,玉山的投放广告转换率因此而提升了7.5倍。因此,不只信用贷款产品,未来还可延伸到更多相似的目标客群,如理财、外汇、信用卡、购物推荐都将是未来的应用方向。文⊙李静宜
更正启事:玉山银行11/16下午来信,提及演讲时中谈到大笔不涉个资的「结构化与非结构化」线上顾客行为资料取自「网路银行、官网」以及玉山银行有「75%」的信贷顾客来自Google关键字搜寻,两者括弧中的资讯有误,内文已更正。
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