【友盟+】开发者社区

数据驱动智能 助力企业成长

郝嘤嘤 发表于 2017-10-18 19:46:42 | |阅读模式

郝嘤嘤
郝嘤嘤 发表于 2017-10-18 19:46:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
【友盟+】CDO 李丹枫在云栖大会首日的演讲。

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这个公式表达了,今天人工智能所做的工作。
通过模型、算法、输入、输出、样本、惩罚等,获得最优参数。这个过程,就是通过数据,智能的获取想要的结果。


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建模能力+计算能力=资源,是可通过投入获得的。
数据能力:足够多、高质量的数据,对数据的理解,是最大的竞争壁垒。
所以,越来越多的企业在收集、整理、存储数据。

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【友盟+】拥有覆盖线上线下的实时更新的全域数据,几乎覆盖了中国所有的移动互联网、互联网设备。我们在做的,就是挖掘这些数据的价值,并在合规情况下,开放给各行各业,促进商业创新 。


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挖掘数据价值,第一步是连接。
【友盟+】通过Uni ID强账号体系、深度算法,跨设备跨屏打通数据。

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第二步是标签生产。
从设备行为数据到用户标签的生产过程,就如同矿石加工成钻石的过程。用户浏览网页、使用APP、线下行为,这些数据都是矿石,需要提炼、加工成为用户标签,最后还要通过质检。

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【友盟+】DIP生产的标签,由简入深的分为:人口属性、社会属性、兴趣偏好、意识认知。


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数据营销
【友盟+】DIP,在帮助品牌做精准的投放。这个过程并不复杂:多方数据的采集---数据打通融合---人群分析/圈选/放大---人群输出---渠道投放---数据回流/优化。


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传统广告定向投放:传统的基于规则的投放,比如,根据“男性、25-30岁,高收入、北京、职员”等标签圈选。

人群放大Look-alike:基于数据模型的方法,在所有群体中,找到与种子用户最相近的人。数据维度越丰富,定位越准确。

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借用一张二维图片,解释不同人群选择方法给决策带来的边界状态。

圈选规则:蓝线,简单粗暴,基于规则一刀切。比如,一个婴幼儿奶粉品牌按照“女性,已婚,北上广,25-35岁”进行圈选。那所有潜在购买者,比如奶爸,都会漏掉。

逻辑回归:Look-alike人群放大,是线性组合的边界,人群选择比较细致,在图中是散落的状态分布,比较接近用户分布的自然状态。

深度神经网络:数据智能模式,任意组合,不受人工干预,让机器根据后台的大数据自动判断核心用户。

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互联网金融,最重要的是风险控制,风控的基石是数据。
在风控数据金字塔模型中,顶端是信用数据,来自于央行征信,与风控的相关性最强,覆盖率最小。最底部是设备数据,应用难度最大,覆盖率也最大。
【友盟+】的数据大部分是设备数据,我们将这些数据结合其他维度的数据,做风控模型,帮助企业提高风控决策模型的覆盖率和准确率。我们发现设备的操作系统、品牌、价格、质量都与风控有强相关性。

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【友盟+】风控模型利用到的数据。
包括设备数据、分类特征、兴趣偏好等,比如一个设备装了很多P2P类APP,并频繁使用,这个用户就有多头借贷的嫌疑。这些数据结合在一起,利用机器学习模型,通过时间序列的变量计算,可以预测一个设备的违约风险。
最终,我们会输出一个分值,分数越高,违约率越高。


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在与某金融APP的合作中,我们利用互联网/移动互联网设备的风控指数,帮助其提高20%的风控效果。




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