超个性化：用AI提升客户交流

目录

1. 概述
2. 公司介绍
3. 项目起源
4. 项目的三个主要原则
5. 人员培训与能力提升
6. 深度个性化的下一步操作
7. 客户识别和评估
8. 利用H2O进行模型建设
9. 实施和优化
10. 成果和扩展
11. 创新和协作
12. 总结

🌟 亮点

• 全澳洲市值最高的机构之一，为1/3的澳洲人提供金融服务。
• 在消费业务和机构银行净推荐得分（NPS）方面名列前茅。
• 与哈佛大学Star Labs合作开发的项目。
• H2O.AI模型相较于先前模型在数据丰富性和速度上实现了突破性的进展。
• H2O.AI模型推动了客户触达，促使更多客户积极响应。

🚀 概述

本文将介绍Commonwealth Bank of Australia（CBA）在深度集成H2O.AI人工智能能力与其决策生态系统中的旅程。CBA是澳大利亚市值最大的机构之一，有1/3的澳大利亚人将其作为主要金融机构。他们提供全方位的金融服务，帮助所有澳大利亚人建立和管理他们的财务状况。本文将重点介绍CBA在超个性化的下一步操作方面的战略计划，通过AI技术实现客户之间的交流。文章还将详细分析CBA在使用H2O.AI进行模型开发和优化方面的成果，并探讨了他们与全球顶尖大学合作的创新项目。通过这些努力，CBA在不到一个月的时间内，实现了从模型开发到推出运营的全流程周期的大大缩短。接下来，让我们深入了解CBA在超个性化下一步操作方面的旅程和取得的成果。

文章

🚗 项目起源

在CBA内部，他们拥有一个被称为“客户参与引擎”（Cee）的决策应用程序。该引擎与18个渠道的数百万客户进行互动，每天运行超过415个模型，实时做出约5000万个决策。这些决策是指与客户进行的超过600个不同的营销活动或基于需求的对话。CBA希望将这些对话个性化，但他们也意识到将所有营销活动真正个性化所需要的资源和时间是有限的。因此，他们开始思考如何使这个决策引擎未来更加稳定，并通过更多的实验来了解与客户进行的对话类型。

💡 项目的三个主要原则

在开始项目之前，CBA确定了三个关键原则，即人员、能力和客户。首先，他们意识到无法依赖大量的决策科学家或数据科学家，因此他们需要在内部建立一个建模实验室或学院，以培养分析师在H2O.AI和Driverless AI模块方面的能力。这种方法还将使分析师与业务或产品团队更加紧密地合作。其次，他们意识到需要超个性化客户对话，这意味着不仅仅依赖于分群或类别划分，而是要深入了解每个客户。为了实现这一目标，他们利用过去的营销响应数据和机器学习能力来深入了解客户与银行的每一次互动。最后，他们需要找到最需要这种对话的客户，也就是高度可能在接受推送时给予肯定响应的客户。为了衡量这一点，他们建立了恰当的对照组，并在此基础上进行了评估。

🎯 人员培训与能力提升

为了应对挑战，CBA启动了一个具有创新意识的建模项目，将决策建模转化为超级英雄竞赛。他们将分析师的工作定位为打造超级英雄，每天争夺更好的客户响应。通过这种方式，他们不仅带来了乐趣元素，还在银行内部建立了一个学习者社区。分析师们通过群聊或讨论板实时互动，互相提问和解答问题。这种协作和知识共享的文化为项目的成功奠定了基础。

💼 深度个性化的下一步操作

CBA利用H2O.AI模型对其不同业务线的几十个NBCS进行了建模和优化。在使用H2O.AI模型之前，他们的模型需要数月甚至更长时间的时间来开发，而现在仅需两周即可。通过H2O.AI模型，他们能够处理更丰富的数据，并在短时间内得出准确的预测结果。通过建立多个模型并优化参数，CBA取得了惊人的成果。

📈 实施和优化

CBA通过按照模块进行的实施和优化，使得NBCS从模型开发到推出仅需三到四周的时间，而这在过去可能需要三到四个月。他们使用H2O.AI的模型部署功能，在企业范围内进行快速而高效的部署，实现了低延迟和规模化处理。

⭐ 成果和扩展

通过NBCS项目的实施，CBA取得了显著的成果。例如，他们开发的“Benefits Finder”工具帮助个人和企业客户在澳大利亚政府提供的补贴和减免方面取得了巨大成功，客户突破125%。类似地，“Bill Sense”和“Savings Habits”项目也取得了突破性的成功，提高了大量客户的参与度和满意度。

🌐 创新和协作

CBA在该项目中培养了创新和协作的文化，并通过竞赛和知识共享建立了一个社区。他们利用H2O.AI的模型驱动决策过程，让分析师之间相互竞争，推动更好的客户响应。

结论

通过H2O.AI模型的成功实施，CBA实现了更高水平的个性化营销和客户体验。他们将超个性化下一步操作引入到决策引擎中，为客户提供更加精准和个性化的服务。通过数据丰富性、快速响应和更好的模型性能，CBA得以提高客户满意度和忠诚度。通过整个项目，CBA展示了其在银行业和人工智能领域的领先地位，并在该行业中取得了令人瞩目的成功。

感谢您的阅读，希望本文对您有所启发。如有任何问题，请随时与我们联系。

FAQ

Q: H2O.AI模型与其他模型相比有何优势？

A: H2O.AI模型相较于先前模型在数据丰富性和速度上实现了突破性的进展。通过H2O.AI模型，CBA不仅能够处理更丰富的数据，还能在短时间内获得准确的预测结果。

Q: 该项目的最大亮点是什么？

A: 该项目的最大亮点是CBA通过H2O.AI模型实现了超个性化的客户营销。他们利用H2O.AI模型建立多个NBCS，并通过优化参数和模型部署实现了显著的成果。

Q: H2O.AI能解决计算机视觉问题吗？

A: 是的，H2O.AI可以解决图像分类问题。不过，如果涉及到更高级的计算机视觉问题，建议使用H2O.AI旗下的深度学习平台Hydrogen Torch，这个平台更适合处理图像分割、对象检测等复杂的计算机视觉任务。

Q: 如何解释Uplift模型的结果？有哪些常见的陷阱需要避免？

A: 在解释Uplift模型的结果时，可以使用类似于surrogate model的简化模型来提取关键变量和系数，从而更好地理解模型的关键驱动因素。在解释结果时，需要确保从业务角度出发，将预测结果转化为对决策的理解。常见的陷阱包括过度依赖复杂模型，忽视了结果的可解释性，以及无法有效地与业务利益相关者沟通和理解。