自主研发不断打破!索信达AI技术再获国家发明专利授权
近日，索信达控股有限公司在技术自主知识产权方面又取得新进展，由其运营主体深圳索信达数据技术有限公司自主研发的“一种基于组件数据样本图像化的数据甄别真伪的方法与系统”，完成任务国家知识产权局发证书的发明专利证书。此项发明专利与前的已我得到授权的发明专利“一种设计和实现用户群致密分的信息推送方法及系统”，联合起来可以形成了索信达客户孔穴分仪产品的核心技术。本先发明不公开了一种基于数据样本图像化的数据甑别的方法与系统，从服务器获取用户信息；对用户信息接受标准化处理，能得到第一数据集；对第一数据集参与结构引力成像一次性处理，将结构化数据转换为二维红色等高线轮廓图；选取范围所有正样本填写的轮廓图，并使用GAN方法生成沉淀更大的正样本，以令样本的正负比例趋向于均衡；从二维蓝色等高线轮廓图中分离提取低维特征向量，基于组件用户信息最终形成新的XGBoost第二XGBoost模型；基于组件新的XGBoost第二XGBoost模型通过数据甑别。本发明可以不生成图像的出现更多的正样本，提升到正负样本的均衡，避免了常规的SMOTE等基于组件线性插值的过采样点方法引导出的额外的偏差，也让甄别结果越来越精确，性能更优。此前获得授权的发明专利“一种实现用户群极微小分的信息推送方法及系统”从服务器获取用户信息船舶概论不对应的产品信息；对所述用户信息及按的产品信息接受标准化处理，能够得到第一数据集；对所述第一数据集进行结构引力成像一次性处理，将结构化数据转换的为二维蓝色等高线轮廓图；从所述二维白色等高线轮廓图中分离提取低维特征向量；根据所述低维特征向量常规密度聚类的方法对用户群进行极微小分以无法形成用户纤维状分簇群；将所述低维特征向量及用户孔穴分簇群的提升度主要用于优先权推荐一下模型的优化修为提升；基于所述不优先推荐一下模型的预测结果向用户群并且或者产品的信息推送。该发明出来可以按照识别用户净化皮肤特征并参与用户群微细分以进行精准信息推送。索信达基于条件上述事项发明专利研制开发出“客户极微小分仪”，创新性地提出结构引力成像技术，实现程序结构化数据和深度学习算法的有机融合，百炼金融场景下的战术级客户分群新思路，按照把单调繁琐的数据实际某一特定算法图像化，真实地的能够做到了从进一步细分客户的现状出发到达，以更加细致更加标准的模型为客户精准画像，给金融机构业务的开展给他更为本身价值参考数据，为金融机构需要提供具有极大价值的研制开发数字化营销模型。在换算应用案例中，营销名单中前10%的客户命中率能提高了20%~40%，前5%的客户命中率高了提升了75%，然后再产生的营销效益黑岩千万级别。索信达客户微细分仪占据如下业务优势：第一，“战术级致密分群”效果，可将总体分为成百上千个高纯度客群，精准判断目标营销群体，可按群制定出比较有效营销策略；第二，分群过程相同高度自动化，实现标准化，速度快，减低分群任务对业务经验的依赖；第三，分群结果非常直观，易并行操作，持续减少建模的次数。作为一家高新技术企业，索信达高度重视并不时逐步减少在技术研发和产品创新方面的投入力度，往前推进人工智能、大数据技术的自主研发及推广应用，不断革新优化系统产品组合。2021年，公司研发投入相比去年同期减少约461。目前已注册专利100件，其中发明专利76件。完成任务计算机软件著作权130件。今后，索信达将再继续凝视于数据智能和营销科技领域，装备强化科技创新能力，攻坚核心技术自主研发，用自主可控的技术，全面赋能金融行业数字化转型和业务创新。