商务智能案例

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1、商务智能应用案例本课程案例分析暂时采用视频教学方式。观看“BankingRecommendationDemo1-2“视频，讨论IBMSPSSDecisionmanagement解决方案如何帮助银行、保险公司提供在线客户服务推荐方案，思考辅助决策的信息、经验以及模型如何获取？IBMSPSSDecisionmanagement等工具如何提供这些决策需要的信息和知识？案例1IBMSPSSDecisionmanagement保险业业务和分析优化方案l目的：如何利用IBMSPSSDecisionmanagementTools提供保险理赔管理解决方案，实时处理客户的保险理赔申请，给不同

2、的保险理赔提供一个最佳方案l工具：IBMSPSSDecisionManagementToolsl保险行业的重要挑战是什么？减少虚假理赔（骗保）申请损失和减少每个理赔申请的处理时间lIBMSPSSDecisionManagementTools的特点：可配置、解决预测性应用，可应用很多行业（电信、银行和零售等），与其他SPSS其他分析工具，例如IBMSPSSModeler&Collaboration&DeploymentServices进行无缝集成l主要步骤：定义数据源®设置全局规则®定义市场活动规则®模拟、优化®部署（BankingRecommendationDemo1），每

3、个步骤都可配置l基于预测模型（predictivemodels）和商业规则（businessrules）评价保单申请是否欺诈：快速处理通道（欺诈可能性小），标准处理通道还是特别的处理通道（欺诈可能性大的保单申请）？l如何辅助保险公司Callcenter工作人员处理理赔申请（claimmanagement）？申请的虚假性以及实时处理方案l保险理赔处理的数据源：ID、年龄、事故原因、理赔申请类型等l全局过滤规则：事故原因（保险公司免赔规则，例如自然现象，理赔申请不需要处理）l汽车理赔申请处理过程l部署点（客户交互点）：callcenter或其他Web应用l理赔申请适用对象（汽车

4、保险、家庭保险等）过滤规则l各种理赔类型理赔规则如何确定？例如人身伤害、车损理赔，考虑年龄（小于30岁的风险点数大一些）、事故原因（司机粗心）等l理赔申请行动方案的推荐l利用预测模型预测保险理赔风险l风险预测模型如何构建？应用IBMSPSSModeler事先建立（数据挖掘专业利用保险公司历史数据分析）或在IBMSPSSDecisionmanagementTools现场调用IBMSPSSModeler建立l方案模拟，利用测试数据比较分别应用预测模型和商业规则得到的最佳行动方案l如何解决预测模型和商业规则得到的最佳行动方案不一致？combine！保险理赔师根据经验综合确定l已经

5、构造好的解决方案如何部署（deploy）？测试环境、试运行环境或者实际应用环境l理赔解决方案在callcenter的应用：车赔领域—司机性别、年龄、事故原因、车保等参数确定，即可确定理赔建议结果案例2IBMSPSSDecisionmanagement银行业业务和分析优化方案l目的：构建网上银行客服推荐服务方案l工具：IBMSPSSDecisionmanagementTools等l主要步骤：定义数据源®设置全局规则®定义市场活动规则®模拟、优化®部署（BankingRecommendationDemo1）l解决方案的基础—客户相关数据和信息包括哪些？l如何预测新客户对促销响应

6、的概率？l举例说明促销活动排除的客户规则l客户如何挽留？例如优惠、送票l对哪些客户进行挽留？高价值客户（如何定义高价值客户？）l如何挽留高价值客户？送赛马、赛车门票（男性）、电影票、剧院门票（女性、其他性别不知客户）l如何交叉销售？offer种类以及交叉销售提供对象：creditcard（其他客户）、personalloan（贷款比较少的客户）、homeEquityloan（对有住房的客户）l交叉销售规则：客户响应模型（responsemodel），应用IBMSPSSModeler单独建立或在IBMSPSSDecisionmanagementTools调用IBMSPSSMo

7、deler事先建立，预测客户是否响应以及响应概率l什么是高响应的客户？例如响应概率大于30%的客户l交叉销售的模拟l对哪些顾客进行交叉销售？对offer响应大的客户l调整相关参数（每个响应客户带来的例如、成本、响应概率等），对响应的客户成本-收益进行what-if分析，找出产生收入比较高的参数l以赛马票、电影票赠送进行市场推广为例，分析客户响应的成本-收益分析l如何把优化的结果部署（deploy）？根据客户具体情况（性别、债务、有无房产）推荐合适的offerlSDBank网络银行客户推荐服务演示（BankingRe