解决方案：利用机器学习技术制定营销规则

第四范式推出的精准营销解决方案方案就是通过机器学习技术分析海量数据，使用人工智能来制定规则，以此来大幅提高银行的营销能力。

首先，在数据预处理环节采用全量样本进行数据建模。针对不同的场景和业务目标，在符合业务逻辑的情况下，将与之相关的全量数据加入到模型中，对数百个原始变量进行超高维组合，衍生后的规则可达近亿个。相较于专家规则，人工智能可从中找出一些很难被专家规则发现的微观特征，使模型的刻画更为精准。当制定的有效规则超过一千万条时，专家将很难超越机器。

此外，在建模过程中，面对不同银行、不同业务、不同场景时，银行提供的原始数据不尽相同。针对数据中某一指标，不同银行的业务定义、业务口径可能都不一样，这也是精准营销解决方案在银行、 场景间快速复制的一大难点，而 AI 的自学习能力则可以很好的解决这一问题，根据每次的营销结果不断优化模型。

相比传统的营销手段，我们在某次针对一款理财产品的线上理财营销活动中，其精准推荐模型将规则提升至 2200 万条，相较于专家规则组，在不同的资产段，营销的响应率提升了 200%~1100%，金额提升了50%~500%，在显著提升响应率与收入的同时，也有效提升长尾客户的客户价值与留存率。