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增强数据基础设施与信用卡用户获取
TPBank在拥有1200万客户的基础上，面临高效获取信用卡用户的挑战。为此，该银行使用IBM Cloud Pak for Data现代化了数据基础设施，支持高级AI计划。数据团队随后利用IBM Watson解决方案开发了复杂的倾向模型，显著提高了转化率并简化了运营。结果，TPBank的模型开发时间减少了30%至40%，客户转化率提高了24%，成功部署了超过15个数据科学和机器学习模型。这一转型不仅提高了运营效率，还使TPBank成为数据驱动营销策略的领导者。
模型开发时间减少
30%至40%
来源披露
客户转化率提高
24%
来源披露
部署模型数
超过15个
来源披露
01
业务背景
TPBank在拥有1200万客户的基础上，面临高效获取信用卡用户的挑战。为此，该银行使用IBM Cloud Pak for Data现代化了数据基础设施，支持高级AI计划。数据团队随后利用IBM Watson解决方案开发了复杂的倾向模型，显著提高了转化率并简化了运营。结果，TPBank的模型开发时间减少了30%至40%，客户转化率提高了24%，成功部署了超过15个数据科学和机器学习模型。这一转型不仅提高了运营效率，还使TPBank成为数据驱动营销策略的领导者。
02
遇到的问题
TPBank拥有1200万客户，通过数字银行渠道从现有客户群获取新信用卡用户时，采纳和转化率低于预期。
03
AI 解决方案
TPBank数据团队使用IBM Watson Studio、Watson Machine Learning和Watson Pipelines开发信用卡倾向模型，按CRISP-DM方法处理多达25GB交易结构化数据，经数据准备、特征工程、模型开发、模型部署四步识别潜在客户、提升转化效率并保证信用质量。
- 1数据准备
- 2特征工程
- 3模型开发
- 4模型部署
04
实施结果
模型开发时间减少：30%至40%（减少30%至40%）
客户转化率提高：24%（提高24%）
部署模型数：超过15个
模型部署时间：从36个工作日降至30个工作日（减少约17%）
05
风险与边界
未披露
““Adopting IBM AI solutions such as Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson Pipelines, and IBM® Analytics Engine has helped the bank enhance operational efficiency and reduce development time of new models by 30% to 40%,” said TPBank.”
TPBank · 未披露
信息来源
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