本文摘自达观数据出版书籍《推荐系统算法、案例与大模型》
一直处在数智化转行浪潮最前面的银行（特别是国有行、股份行）早已将推荐系统应用于自己银行APP中了（如招行的掌上生活APP、广发银行的发现精彩APP上都有推荐系统的部署），他们利用推荐系统来为用户提供精细化的垂直内容、商品、理财产品的运营服务。本文将以金融行业为例，讲解达观推荐系统怎么赋能金融行业，怎么将推荐系统应用，怎么利用推荐系统解决业务问题，提升用户体验，带来商业价值。
达观智能推荐系统
达观智能推荐系统基于前沿的人工智能和大数据分析挖掘技术，经过多年的产品打磨和持续的行业应用探索，通过“召回-排序-运营-兜底”四段式配置，实现了算法和规则相结合的推荐服务即配即用模式，服务了金融、政务、媒体、零售、广电、视频等数十个行业的累计上千家客户。
智能推荐在金融场景有着广泛的业务应用。在银行业务中可进行理财、基金等金融产品的信息流或弹窗形式的推荐，在证券和保险业务中可进行产品、资讯等方面的个性化推荐以及各种圈群及定向营销推荐。
图1 智能推荐在金融业务中广泛应用
介绍完了达观数据推荐系统，接下来以达观智能推荐系统服务的国内某股份制商业银行的落地实践案例进行展开介绍，介绍分为3个部分，首先说明整个项目的背景，然后介绍项目的核心功能模块，最后提供具体的技术实现方案。
项目背景介绍
随着数字技术的深入普及，数字经济正在引发前所未有的科技革新和巨大的商业潜力。消费者已经成为推动经济增长的主要引擎。金融零售业务具有资本占用少、周期性干扰小、经济附加值高以及业务风险低等诸多优点。借助机器学习、深度学习、因果推理等前沿技术，个性化推荐实现了更加精确地匹配，推动了经营模式转向以数据分析挖掘驱动的范式转移，大大地降低了金融服务的边际成本，从而使得多种模式的零售业务成为商业银行可持续发展的新利润增长点。
在”十四五”期间，该行在“全面建设具有国际竞争力的一流股份制商业银行”的战略目标指引下，零售业务迎来了数字融合发展的新机遇。该行期望通过赋予财富管理和生活服务更多智能的方式，实现对全量用户的全生命周期在多场景下的泛在线服务体验的提升，从而快速满足各类客户的投融资一体化需求。然而，在客户需求、市场环境、发展趋势等多重影响下，该行的零售业务也面临着许多挑战。
首先，长尾客户众多，需要重塑分层分类经营。目前，该行的零售客户已经过亿，而其中绝大部份的长尾客户仅贡献较少的资产管理规模。这表明大部分零售客户的需求尚未得到满足，需要通过分析客户的交易行为和投资习惯来了解他们的产品偏好，挖掘交叉销售营销的机会，建立客户分层分类经营体系，并以数据驱动的方式进行规模化经营服务定制。
其次，需求变化迅速，亟需增强实时推荐服务。该行的零售客户平均持有金融产品数和产品渗透率有待提高。在数字时代下，Z世代作为当今消费潜力的巨大人群，也是该行零售客户的主要群体，他们的金融服务需求更加多样化。在金融服务逐渐饱和的情况下，谁能第一时间感知客户需求并提供定制服务，谁就能掌握客户经营的主动权。
再者，产品数量众多，需要强化供需精准匹配。目前，该行的零售金融产品众多，产品属性特征和销售渠道多样。传统的精英模式过度依赖业务专家的经验，根本无法解决客户需求与银行服务错配的问题；不同渠道的客户体验也存在不一致的情况，而且业务经营知识经验难以有效传承，需要依托智能算法实现高效的“人、货、场”精准匹配。
最后，客户经理稀缺，亟需增强人机协同服务。零售客户的规模大而客户经理较少是银行业的普遍现象。由于客户经理的精力有限，在零售客户的全生命周期管理中很难做到系统化地收集客户的全方位信息。
为了更好地应对上述挑战，通过构建企业级智能推荐平台，为该行各个渠道的客户提供从各类产品到权益、活动等方面的一条龙式的综合营销推荐方案，持续挖掘数据进行迭代，以不断提升各个业务场景的核心收益指标。
核心功能模块
达观数据帮助该行打造的智能推荐平台，以客户为中心，以各业务场景收益指标提升为出发点，总体上包括增长洞察、数字画像、推荐引擎、智能监控、应用交流和平台管理六大块功能，为每位客户提供了一站式营销推荐服务，赋能全场景，全面推动智能化转型。
01.增长洞察
以该行零售业务经营目标为导向，形成统一的数据指标体系，覆盖到不同推荐应用场景，比如资讯场景关注点击率、停留时长等指标，理财场景关注点击率、购买转化率等指标。从全局视角推进负债、财富、信贷等各项业务系统的智能化转型，依托底层大数据技术实时对各种推荐场景的指标跟踪。通过内外数据融合挖掘市场商机，为零售业务经营管理人员提供科学有效的数据决策方案，辅助精准化增长策略推演机制的建立。
02.数字画像
根据零售推荐应用场景的数据需求，依托大数据平台实现对用户、物品、行为等各类批量和实时数据接入、处理和衍生，自动化形成服务于多场景应用的推荐特征库，构建零售用户、场景、内容、渠道、组织五要素画像体系，结合相关关系建立五要素融合的零售数字经营地图，为推荐引擎提供高效的数据接入和精准画像支撑。
03.推荐引擎
整合业界领先、成熟的推荐应用算法体系，提供推荐运营规则自主配置，融入专家经验知识，实现模型引擎和策略计算双轮驱动，模型规则全生命周期管理，通过画布模式可视化组装召回、排序、兜底、规则和解释组件构建推荐方案，提供灰度在线实验测试，多方案协同服务管理，支持一键快速推荐服务，以及提供推荐体验应用服务。
图2 智能推荐平台功能总览
04.智能监控
围绕推荐服务应用全链路，提供从数据监控、模型监控、方案监控到服务监控，系统化实时动态跟踪管理，及时发现推荐应用过程中的系列问题，支持穿透式推荐问题排查，结合流量管理负载均衡配置，提供自动化服务降级管理、资源弹性管理以及容错机制，同时建立与前端应用渠道的兜底标配机制，确保服务的健壮性、可靠性和稳定性。
05.应用交流
通过手机银行APP、财富规划系统、运营管理平台等系统改造，建立推荐服务应用自动化反馈机制，收集最终零售客户、客户经理和经营人员的反馈建议，自动写入到数字画像模块，推荐过程中实现推荐服务方案自动迭代优化。
06.平台管理
提供访问设置、通知设置、操作日志、用户指南和开发规范等推荐服务系统化应用支撑，以确保智能推荐服务平台的安全性、规范性和可行性，具备良好的用户体验。
下篇预告
因篇幅原因，本案例分享将分为上下两篇，下篇将从技术实现方案、项目主要成果等方面继续分享达观数据在金融行业实施推荐系统的经验，敬请期待下期精彩内容！
