中信銀行：智能資訊運營平臺

案例名稱

智能資訊運營平臺

案例簡介

智能資訊運營平臺在行內首次完成內容私有化部署和差異化推薦分發能力。平臺借助AI模型能力和專家模板化運營經驗，實現了資訊內容的個性化實時推薦，能夠在客戶使用手機銀行APP服務期間結合用戶的瀏覽偏好、持倉行為、理財意愿為客戶提供線上財富內容服務。利用機會提醒、財富診斷、熱點速遞等專業內容抓住營銷機會對客戶精準觸達，從而實現產品銷售和持有陪伴的財富轉化。

創新技術/模式應用

1、平臺智能打標模塊運用NLP、多種機器學習模型聯合保障，持續標注樣本回測，深入行業個股名稱歧義及語義角色消歧，其中基于 BiLSTM+CRF 的實體識別模型，準確率>97%，基于Bert+Softmax 的詞義消歧模型，準確率>95%。該打標能力實現了對平臺內所有文章實時打標，沉淀標簽上萬+，為客戶服務提供了更豐富多維的特征刻畫。

2、平臺文章圖譜模塊基于主題脈絡圖譜的權重影響力傳播模型，實現100級權重，具備概念聯想能力，而非停留在文字表面，比如特種陶瓷->建材，茅臺->白酒，劉強東->京東?；谖恼玛P聯關系能夠為客戶提供更多相似內容的推薦，利于客戶更全面的掌握投資信息，做出準確投資決策。

3、平臺文章召回模塊整合向量召回、用戶關系、知識圖譜等模型，創新的結合業務場景運用用戶特征客群屬性定制專屬文章推薦策略和專題內容。能夠結合內容+客群+產品+活動+欄位五維運營，更精準提供內容服務，提升內容點擊率，為客戶提供需要的資訊服務。

項目效果評估

平臺上線在以下四方面為業務提供服務和提升價值：

1、內容引入：完成云端下發、自采編內容接入，機器+人工審核，上線不到兩個月接入文章8000篇；解決運營人力不足，內容上下架周期過長問題，平均上線文章周期從原來的3個工作日縮短到0.5個工作日。

2、智能打標：引入內容標簽3萬+，運用NLP等機器學習模型對文章打標分類，實現文章細分管理，釋放人工打標工作，節省大量人力，實現文章秒級精準打標。

3、智能分發：利用AI算法和專家經營，實現內容的實時差異化推薦，日實時推薦輸出5萬次，解決了歷史內容單一、更新不及時等問題，廣泛高效地為客戶提供金融資訊解讀服務。

4、產品導流：接入產品數據，建設文章和產品匹配推薦能力，實現精準產品導流，創新性地引入內容轉化價值，從內容促活逐步轉化為財富提升為導向。

項目牽頭人

王璐

責任編輯：方杰