12.5％对银行当前解决方案的性能提升
遇见我们的客户
行业银行业
顾客领先的欧洲银行
我们如何做到
从他们开始的那一刻起，客户关系对银行有挑战性。但是，客户使用的产品越多，关系越近。我们的客户的目标是在现有客户之间创造更多的销售机会。
挑战
为了建立利润，银行需要更有效地向现有客户提供跨和销售。这次要求微妙的：过分激进的方法推动客户离开，而重复和不适当的优惠也降低了客户满意度。
由于银行缺少的机会，缺乏向现有客户销售额外服务的适当工具。
解决方案
我们的解决方案预测了每位客户拿出卡的可能性。在测试多种方法之后，该团队产生了一种提升的基于树的解决方案。该模型分析了许多变量，包括客户的历史数据有关他们使用的产品及其交易历史的历史数据。有了这些，预测他们如何愿意打开信用卡账户。
要解决客户对其数据库性能的担忧，我们将模型的大小降至仅为20个变量（超过300）。这只对准确性的影响差别不计。
效果
使用决策树和XGBoost帮助Deepsense.AI的解决方案优于银行的当前解亚博波胆决方案12.5％。
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