基于安全性、模型算法能力,将多方数据进行融合清洗,

模型训练并进行建模计算,最终完成模型部署的全流程服

务。可用于金融风险场景及营销场景,实现数据价值应用。

基于安全性、模型算法能力,将多方数据进行融合清洗,模型训练并进行建模计算,最终完成模型部署的全流程服务。可用于金融风险场景及营销场景,实现数据价值应用。

联合建模方式
通过特征数据回溯结果并回传给机构,在机构本地进行模型开发和部署工作。
联合建模方式
通过特征数据回溯结果并回传给机构,在机构本地进行模型开发和部署工作。

高可用楼盘指标数据

模型算法团队

行业经验

将多方数据安全“融合”及建模计算的过程部署在本地终端设备上,而不是在云端服务器上。这样可以有效保障数据安全和用户隐私,同时提高模型的性能和效率。

高可用楼盘指标数据

模型算法团队

行业经验

将多方数据安全“融合”及建模计算的过程部署在本地终端设备上,而不是在云端服务器上。这样可以有效保障数据安全和用户隐私,同时提高模型的性能和效率。

数据准备

数据融合

数据构建/优化

模型训练

模型评估/发布

流程图

数据准备

数据融合

数据构建/优化

模型训练

模型评估/发布

案 例
国有大行级联模型建设
国有大行与全国上百个地市政府签订住房租赁合作协议,希望通过精准的地址数据及专业的智能算法,建设自有模型评估租金。从制度保障、平台建设、房源供给、运营监管、金融服务等多维度综合分析,为“房住不炒”提供切实可行的综合解决方案。 通过引入更完善、充分的大数据以及科学的建模方法,建立一套能够逐步迭代优化的租赁估值模型,并应用于住房租赁业务中的各个环节,为政府、企业和个人客户以及客户经理提供决策参考。 提供技术支持并派驻算法专家驻场进行联合建模,最终完成多个城市数据建模,测试结果达到预期目标并验收,租金估值准确率高达95%以上。

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