Python 人工智能实战：智能金融_兴趣爱好匹配算法 来自哪个公式

1.背景介绍

随着互联网、电子商务等应用爆炸性增长，企业对个人客户服务提出更高要求，如何能够提供优质的客户服务也成为一个绕不开的话题。传统的人工客服方式存在多种弊端，比如呼叫中心依赖性太强，缺乏互动性，无法跟踪客户需求；电话服务受限于时薪制，客户满意度难以衡量；而通过互联网、微信、微博等渠道实现真正的“人机对话”，可以极大的提升客户满意度，促进企业业务的发展。因此，随着越来越多的企业选择通过人工智能（AI）的方式进行客服智能化，使得客服工作更加有效、专业化、准确率更高，并提升了客户体验。

最近，国内外一些知名金融科技公司纷纷开始布局人工智能在金融领域的落地应用，比如微信支付、支付宝、花旗银行、芝麻信用等等。其中，芝麻信用就是美国银行业协会（ACM）主办的一个系列金融科技大会，本次的主题为“AI驱动的金融服务” 。参会的嘉宾有来自华尔街日报、彭博社等行业媒体的采访。

基于此前客户服务领域对AI、大数据、云计算等技术的广泛关注，这次的主题为“智能金融” ，意在通过技术的创新，提升现有的人工客服流程中的效率、准确率、自动化程度等指标。通过研究和实践，能够帮助金融机构构建更智能化、精准的客服机制，从而降低成本、提高客户满意度，缩短服务时间，提升用户黏性，助力企业更好地开拓市场。

本文将以芝麻信用平台的案例，阐述智能金融领域应用的基本原理、算法、框架以及实践经验。

2.核心概念与联系

人工智能（Artificial Intelligence，AI）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支领域，它涉及智能的方方面面。目前，人工智能主要分为五个层面：

• 智能推理：给定输入信息，机器可以自己对其进行分析、理解、归纳和解决，并产生相应输出。如语音识别、图像识别、语言理解、机器翻译、深度学习、强化学习等。
• 智能决策：机器根据各种信息，做出一个决定或者判断，如推荐产品、下一步行为，还是应该延后处理等。
• 智能学习：机器可以在无需人的情况下，通过大量数据的积累和学习，逐步提升自身能力，如AlphaGo、人类学习者等。
• 智能控制：机器可以操控复杂且多变的系统环境，对其进行调节和管理，如汽车控制系统、无人驾驶、手机互联网搜索、电梯远程监控等。
• 智能交互：机器可以通过与人类进行自然而直观的交流，如虚拟助手、视频游戏、语音助手等。

机器学习（Machine Learning，ML）

机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的一个重要研究方向，它借鉴自人类大脑对事物的学习方式，对数据进行分析、归纳、挖掘，并利用所学到的知识对未知数据进行预测或分类。

典型的机器学习方法包括：

• 监督学习（Supervised learning）。训练数据既含有输入属性，又含有目标属性，根据已有的输入-输出对，利用机器学习算法自动学习出一个模型，使之能够对新的数据进行预测或分类。典型的监督学习算法包括决策树、贝叶斯法、K近邻法、支持向量机、神经网络等。
• 非监督学习（Unsupervised learning）。训练数据只含有输入属性，没有目标属性，通过对输入数据进行分析、聚类等方式，发现数据中隐藏的结构和模式，据此建立模型，以便对新的数据进行分析、预测或分类。典型的非监督学习算法包括聚类算法、维度Reducers、谱聚类等。
• 强化学习（Reinforcement learning）。适用于agent与environment相互交互的任务，希望机器能学习如何达到最大化奖励（reward），并且不断探索寻找新的最佳方案。典型的强化学习算法包括Q-learning、Sarsa、策略梯度、遗传算法等。

深度学习（Deep Learning，DL）

深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习的一种子集，它基于神经网络结构，采用多层次的神经网络来处理数据。由于深度学习模型具有高度的非线性性和多样性，使其能够自动学习特征表示、提取抽象特征、压缩数据、推理决策等。

深度学习方法包括：

• CNN（Convolutional Neural Networks）。卷积神经网络是深度学习中的一种分类网络，它在图像识别、语义分割等领域有着卓越的性能。
• RNN（Recurrent Neural Networks）。循环神经网络是深度学习中的一种序列学习模型，它能够对任意长度的序列进行建模，并对时序关系进行捕获。
• GAN（Generative Adversarial Networks）。生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种深度学习模型，它利用对抗机制来训练生成模型，即生成器网络生成伪造的训练数据，而判别器网络判断生成的假数据是真实的还是伪造的。
• AutoEncoder（AutoEncoders）。自编码器（AutoEncoder）是深度学习中的一种无监督学习模型，它能够对输入数据进行编码、解码，并学习数据内部的分布规律。
• DBN（Deep Belief Network）。深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）是一种深度学习模型，它能够对复杂的高维数据进行建模。

大数据（Big Data）

大数据（Big Data）是指海量、高容量、多样化、动态的数据集合。随着数据量的增长、应用场景的广泛扩展、人们生活水平的提高等因素的影响，大数据技术已经成为企业解决业务挑战的有效工具。

大数据的方法包括：

• 数据采集：数据采集（Data Collection）是指获取、整合和存储海量数据的过程。
• 数据存储：数据存储（Data Storage）是指在海量数据采集后，进行长久保存的过程，保证数据安全和可靠性。
• 数据分析：数据分析（Data Analysis）是指对大数据进行分析挖掘、处理和挖掘的过程，通过洞察数据背后的价值和规律，帮助企业做出决策和调整。

云计算（Cloud Computing）

云计算（Cloud Computing）是一种通过网络将计算机、存储设备、数据库和应用程序的资源共享给其他用户使用的技术。云计算最大的优点是按需付费，不需要购买昂贵的服务器，只需要按照实际需要购买、使用即可。

云计算的方法包括：

• 服务型计算：服务型计算（Service-oriented Computing）是指云计算的一种形态，其特点是把计算能力以服务形式提供给客户，由客户直接调用服务接口，而不需要购买服务器。
• 私有云：私有云（Private Cloud）是指部署在私有数据中心内的云计算平台，仅供用户使用。
• 公有云：公有云（Public Cloud）是指提供公共基础设施服务的云计算平台，用户可以在公共网络上通过Internet、移动通信等方式访问云计算资源。

图神经网络（Graph Neural Networks）

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于对图形结构数据的深度学习技术，能够有效克服传统网络对于图形结构数据处理的局限性。

GNN 的一般结构包括：

• 图卷积层（Graph Convolution Layer）。图卷积层是 GNN 的关键组成部分，它首先通过图卷积操作来对图的节点特征进行转换，然后再送入后续的 GNN 层进行进一步运算。
• 多头注意力机制（Multi-head Attention Mechanism）。多头注意力机制是 GNN 中用于对不同子图的特征之间的关联进行建模的模块，它允许模型学习到不同子图之间的关联信息。
• 图注意力网络（Graph Attention Network）。图注意力网络是为了解决当节点具有多个特征时的特征组合问题，通过注意力机制学习到各个节点之间的关联性，并融合不同子图上的特征信息。
• 图神经网络应用案例。图神经网络可以用于图形结构数据的处理、分类、链接预测、推荐系统、图像识别、文本分析、生物信息学等领域。

智能客服（Intelligent Customer Service）

智能客服（Intelligent Customer Service）是基于人工智能、机器学习等技术的客服智能化服务，通过自动响应客户咨询，改善客户满意度、解决实际问题，促进企业业务发展。

智能客服系统通常包括四个阶段：

• 提问期：当客户提出问题时，系统将首先分析提问内容并引导客户进入下一个阶段。
• 对话期：系统将收集客户的上下文信息、询问的问题，并进行自然语言对话、聊天、回答疑问等。
• 评估期：系统将根据客户的回复和反馈对客户进行评估和持续改善，提升客户满意度。
• 记录期：系统将记录客户对话内容、评估结果等信息，并提供有效反馈和跟踪记录。

业务规则（Business Rules）

业务规则（Business Rules）是企业为了保障正常运营、维护数据完整性、满足合同履行等目的而制定的一些规则和程序，其目的是为了对业务流程进行约束。

业务规则通常包括以下几种类型：

• 监视规则：监视规则是对数据的各种变化情况进行跟踪的规则，比如财务、库存、生产、销售等数据的监控。
• 分配规则：分配规则是在发生错误或事件发生之后，根据系统分析、决策或规则，对人员、物料、条件、工时等进行分配。
• 合规规则：合规规则是为了防止违反法律法规或公司政策导致公司丧失竞争力、欠缺资金或人员，促进公司业务发展和健康发展的规则。
• 系统规则：系统规则是用来规范企业的运作流程、工作环境、生产条件和劳动纪律的规则。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

客户流失预测算法（Customer Churn Prediction Algorithms）

K-means 聚类算法

K-means 算法是一种无监督学习算法，可以用来进行客户流失预测。该算法假设有 k 个初始簇，每个簇都代表着某类客户群体。初始簇中心是随机选取的，然后迭代以下步骤，直至收敛：

1. 初始化 k 个初始簇中心。
2. 将每一个数据点分配到距离自己最近的初始簇中心所在的簇。
3. 更新簇中心，使得簇中心作为所有簇的所有点的均值。

该算法的特点是简单快速，易于实现，但可能会出现 “凸轮廓” 现象，导致聚类的结果较差。另外，该算法对异常值较敏感。

使用 TF-IDF 算法进行特征提取

TF-IDF 是一种常用的文本分析方法，可以用来计算文本中的关键词和权重。算法的基本思路是先计算每个词语的 Term Frequency（tf），即该词语在文档中出现的次数除以总词数；然后计算每个词语的 Inverse Document Frequency（idf），即 ln(总文档数/包含该词语的文档数+1)。最后，TF-IDF 值等于 tf * idf。

通过 TF-IDF 可以得到每个词语的权重，可以用于提取文档的特征向量。每个特征向量对应于文档中的一个词语，特征向量中的值越大，则说明该词语对该文档越重要。可以用 Lasso 回归对每个特征进行筛选，保留重要的特征，减少特征数量，进而降低模型的复杂度。

使用 LightGBM 进行模型训练

LightGBM 是一款高效、简洁、多线程的机器学习开源工具包，可以用于快速训练 GBDT 模型。

GBDT （Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是机器学习算法中的一种，属于 boosting 方法。boosting 方法通过串行地训练基分类器来构造预测模型，在基分类器之间增加弱分类器的比例，使得预测结果更加准确。LightGBM 在 GBDT 的基础上加入了一些列的优化算法，比如直方图聚类、负梯度裁剪、分块预排序等，提升了训练速度和效果。

通过 LightGBM 训练得到的模型可以对新数据进行预测，也可以根据训练得到的模型对异常值进行检测。

用户画像（User Profiling）算法

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）是一种概率分类算法，假设每个类条件独立，因此可以用来做文档分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。

朴素贝叶斯算法的基本思想是计算每一个类（垃圾邮件、正常邮件）的先验概率 P(y)，以及每一条特征（文本中是否出现某个词语）的条件概率 P(x|y)。

P(y) = log(class_prior + class_count / total_classes) # 先验概率

P(x|y) = log((word_count + alpha) / (class_count + feature_count*alpha)) # 条件概率

α 表示 Laplace smoothing 参数。

SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine Algorithm）

SVM 支持向量机算法（Support Vector Machine Algorithm）是一种二类分类算法，可以用来做图像分类、文本分类、病毒检测等任务。

SVM 的基本思想是找到一个超平面，使得两个类间的距离最大化，距离最小化。具体来说，求解函数：

min f(w,b)=1/2||w||^2+C∑xi(yi(wxi+b)-1)^2

其中 yi 为第 i 个样本的标签，xi 为样本的特征，C 为惩罚参数。如果满足软间隔条件（xi(yi(wxi+b)-1)>1），那么函数的最小值就会在间隔边界附近取得；否则，函数的最小值就在间隔边界内部取得。

所以，SVM 首先要确定超平面的法向量 w 和截距 b，使得两个类之间的距离最大化。为了避免过拟合，引入惩罚项 C 来控制模型复杂度。

会员精准 targeting 算法（Member Precise Targeting Algorithms）

用户兴趣匹配算法（User Interest Matching Algorithm）

用户兴趣匹配算法（User Interest Matching Algorithm）是一种基于用户兴趣的成员精准 targeting 算法，可以用来为用户推荐相关商品或服务。

用户兴趣匹配算法的基本思想是分析用户的兴趣偏好，找出那些兴趣相似的用户，并推荐他们喜欢的商品或服务。

具体算法如下：

1. 用户注册时填写自己的兴趣标签。
2. 后台根据用户填写的信息，结合算法建立用户兴趣矩阵。
3. 当用户登录时，系统根据用户的兴趣标签，搜索相似兴趣的用户。
4. 推荐系统根据用户兴趣匹配度，选择合适的商品或服务推荐给用户。

SVD 矩阵分解算法（Singular Value Decomposition Algorithm）

SVD 矩阵分解算法（Singular Value Decomposition Algorithm）是一种奇异值分解算法，可以用来处理多维数据。

奇异值分解是一个将矩阵分解为多个奇异值的和奇异向量的过程，可以得到原始矩阵的低秩近似，并且这些奇异值和奇异向量可以解释矩阵的大部分信息。

具体算法如下：

1. 对数据进行标准化（Z-score normalization）。
2. 通过 SVD 将矩阵分解为三个矩阵 U、Σ 和 V。U 和 V 为左奇异向量和右奇异向量，Σ 为奇异值矩阵。
3. 从 Σ 矩阵中选出前 k 个最大的奇异值，构造新的矩阵 B。
4. 用 B 矩阵的 U 矩阵乘以 U 矩阵的切片矩阵，得到矩阵 X。X 中的元素为原始矩阵的低秩近似。
5. 用 B 矩阵的 V 矩阵乘以 V 矩阵的切片矩阵，得到矩阵 Y。Y 中的元素为原始矩阵的低秩近似。

树模型算法（Tree Model Algorithm）

树模型算法（Tree Model Algorithm）是一种常用的机器学习算法，可以用来做推荐系统、客户分群、销售转化率预测等任务。

树模型的基本思想是使用树模型去拟合数据之间的复杂关系，最终预测目标变量的值。树模型的生成过程可以看做是从底层到顶层的递归过程。

具体算法如下：

1. 对数据进行标准化（Z-score normalization）。
2. 根据算法选择的损失函数定义树模型。
3. 根据树模型的定义，对数据进行切分，获得一系列的叶子结点。
4. 合并叶子结点，构造新结点。
5. 重复步骤 3 和步骤 4，直到整棵树形成。
6. 用测试数据预测树模型的预测值。
7. 用预测值对模型进行修正。

4.具体代码实例和详细解释说明

训练并使用模型进行客服智能化

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from lightgbm import LGBMClassifier

# 获取数据集
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')

# 切分数据集
X_train, y_train = train_df['content'], train_df['label']
X_test = test_df['content']

# 进行 TF-IDF 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train).toarray()
X_test = vectorizer.transform(X_test).toarray()

# 训练模型
model = LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = sum([p == l for p, l in zip(predictions, test_df['label'])])/len(test_df)
print("Accuracy:", accuracy)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24