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近日，索信达控股有限公司(以下简称“索信达”)在技术自主知识产权方面又取得新突破，由其旗下的深圳索信达数据技术有限公司自主研发的“一种基于数据样本图像化的数据甄别的方法与系统”，获得国家知识产权局颁发的发明专利证书。此项发明专利与之前已获得授权的发明专利“一种基于用户群微细分的信息推送方法及系统”，共同构成了索信达客户微细分仪产品的核心技术。
本发明公开了一种基于数据样本图像化的数据甄别的方法与系统，从服务器获取用户信息；对用户信息进行标准化处理，得到第一数据集；对第一数据集进行结构引力成像处理，将结构化数据转换为二维彩色等高线轮廓图；选取全部正样本对应的轮廓图，并使用GAN方法生成更多的正样本，以使得样本的正负比例趋于均衡；从二维彩色等高线轮廓图中提取低维特征向量，基于用户信息构建新的XGBoost第二XGBoost模型；基于新的XGBoost第二XGBoost模型进行数据甄别。本发明可以生成图像的方式产生更多的正样本，达到正负样本的均衡，避免了常规的SMOTE等基于线性插值的过采样方法引入的额外的偏差，使得甄别结果更加精确，性能更优。
此前获得授权的发明专利“一种基于用户群微细分的信息推送方法及系统”从服务器获取用户信息及其对应的产品信息；对所述用户信息及其对应的产品信息进行标准化处理，得到第一数据集；对所述第一数据集进行结构引力成像处理，将结构化数据转换为二维彩色等高线轮廓图；从所述二维彩色等高线轮廓图中提取低维特征向量；根据所述低维特征向量采用密度聚类的方法对用户群进行微细分以形成用户微细分簇群；将所述低维特征向量及用户微细分簇群的提升度用于优先推荐模型的优化提升；基于所述优先推荐模型的预测结果向用户群进行相应产品的信息推送。该发明可以通过识别用户深层特征并进行用户群微细分以进行精准信息推送。
索信达基于上述发明专利研发出“客户微细分仪”，创新性地提出结构引力成像技术，实现结构化数据和深度学习算法的有机融合，打造金融场景下的战术级客户分群新思路，通过把单调繁琐的数据通过特定算法图像化，真切的做到了从细分客户的现状出发，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带来更为有价值的参考数据，为金融机构提供具有极大价值的新型数字化营销模型。在实际应用案例中，营销名单中前10%的客户命中率提高了 20%~40%，前5%的客户命中率最高提升了75%，直接产生的营销效益高达千万级别。
索信达客户微细分仪拥有如下业务优势：
第一，“战术级微细分群”效果，可将总体分为成百上千个高纯度客群，精准找出目标营销群体，可按群制定有效营销策略；
第二，分群过程高度自动化，标准化，速度快，降低分群任务对业务经验的依赖；
第三，分群结果直观，易复用，大幅减少建模的次数。
作为一家高新技术企业，索信达高度重视并不断加大在技术研发和产品创新方面的投入力度，推进人工智能、大数据技术的自主研发及推广应用，不断升级优化产品组合。2021年，公司研发投入同比增加约45.8%。目前已申请专利100件，其中发明专利76件。获得计算机软件著作权130件。
今后，索信达将继续专注于数据智能和营销科技领域，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，赋能金融行业数字化转型和业务创新。