赋能提效,防微杜渐

链家网-数据策略部|高级技术总监冯扬基于数据和机器学习的经纪人管理自我介绍冯扬(Young)2006/09~2010/12:北京理工大学攻读博士学位2011/03~2013/05:新浪微博-搜索-推荐,推荐算法设计以及推荐系统研发2013/05~2014/09:腾讯SOSO&搜狗-社区搜索部,问答社区推荐系统研发2014/09~2017/07:新浪微博-推荐产品部,微博推荐平台设计及研发,视频推荐2017/07~:链家网-产品技术中心-数据策略部,高级技术总监内容提要背景、问题、挑战解决方案:数据+机器学习应用案例:提升效率,防范风险010203房产交易领域中"人"的因素房人(经纪人)客通过"人"连接"房"与"客"经纪人的质量决定了服务的质量经纪人管理的成本是企业成本中的大头15万+经纪人分布于32个城市房产经纪人管理中的挑战数量多、分布广个体、地域、类型差异大培养成本高,流失率高利益巨大,违规风险高认:客观性评估和刻画帮:提升经纪人工作、成长效率防:风险预测及防范数据的问题经纪人信息、行为的采集数据规范化&再组织挖掘的问题发掘最大模式寻找显著特性预测的问题对模式进行判定对风险进行评估经纪人评价及管理平台技术架构大数据平台经纪人画像群体分析能力模型数据建设挖掘计算预测计算TensorflowXGBoostScikit-learnLightGBM…LiblinearKafkaHadoopKylinSparkZookeeperHive成长路径预测能力判定房源验真辅助离职风险预测房源泄露风险预测…结果应用CRMLink反作弊人事系统培训系统…解决数据的问题:数据建设链家大数据平台解决挖掘的问题:经纪人画像作业行为业绩客户评价知识贡献IM对话属性信息成长轨迹房源信息客源信息门店、团队组织结构个体结构化数据个体非结构化数据关系型数据标签补充&权重调整基本信息&业绩统计性别:女出生日期:1990-11-09岗位:综合经纪人级别:M10运营区域:京北区房源实勘业绩:10589房源速销业绩:27065客源成交业绩:753271……标签信息关系拓扑从个体刻画到群体刻画基本信息业绩统计客源标签房源标签行为标签店组标签…个体关系拓扑群体专业技能力服务品质力创新力个人成长力团队贡献力能力等级能力标签状态等级群体差异性分析解决预测的问题:机器学习经纪人画像房源画像客户画像市场行为场景环境…特征提取预测模型离线效果评估线上验证&应用LinkCRM反作弊人事系统培训系统…应用方向:状态判定、成长预测赋能提效违规风险预测状态判定实例:经纪人离职风险预测收入过低39%没有假期20%管理制度8%工作环境8%结婚生子7%时间浪费6%身体健康5%考研深造2%离家太远2%个人创业2%违纪辞退1%收入过低没有假期管理制度工作环境结婚生子时间浪费身体健康考研深造离职原因调研个体画像特征行为特征业绩特征展位特征群体门店特征区域特征转正期特征试用期特征市场市场特征特征离职风险=>未来60天离职判定010002000北京离职人数经纪人离职风险预测效果离线评估实际验证北京地区评估(北京8万经纪人)被识别出来的经纪人三分之二以上会在60天内提出离职(准确率≈69%)有五分之一以上的离职经纪人在预测列表中(召回率>20%)结果应用对大区、门店生成离职预估报告,辅助线下管理,降低离职率针对城市分析离职原因,改善经纪人招聘、培养环节潜在问题经纪人离职风险预测效果附能提效案例:房源验真辅助房源属性经纪人维护行为业主行为…循环验真判定任务分发LinkCRM案例反馈判真存疑房源举证真/假纯人工回访的问题监管覆盖10%房源300套/人/天,无效回访35%超过87%的假房源举报来自监管未覆盖房源对TopN%的存疑房源进行举证及回访,提升人效假房源识别=>房源存疑风险排序存疑房源识别关键问题解决样本分布极度不平衡,正(假房源)负样本比例1:22排序问题中TopN%的选择样本不平衡案例反馈数据合成最优化目标函数时考虑样本权重TopN%,N=4房源验真辅助效果离线评估(存疑房源识别)结果应用监管覆盖100%房源节省人力超过90%房源回访效率提升4倍违规风险预测案例:房源泄露行为预测难点:特征不明确结果需要强解释性经纪人属性特征业绩特征房源特征行为特征设备特征环境特征……房源信息试探调研特征泄露行为风险预测日志数据人事系统证据链回溯人工处理案例反馈画像数据房源数据对未来的思考特征学习vs.
特征工程迁移学习的可能性和成本统一的评价体系010203数据算法模型对外:行业输出对内:管理提效Thankyou!