3.1　智能推薦的底層邏輯

智能推薦是基于大數據和人工智能技術建立的一套滿足自身業務需求的推薦服務框架。行業中比較出名的智能推薦引擎有阿里云智能推薦、字節跳動靈駒、騰訊廣點通、百度鳳巢系統等。

常見的智能推薦方式包括精確匹配、短語匹配、核心詞匹配、智能匹配，如圖3-1所示。其中，智能匹配是一種比短語匹配覆蓋流量更大的匹配方式，為客戶提供個性化推薦服務。智能匹配由系統智能理解并匹配客戶的關鍵詞來自動觸發搜索結果，從而幫助客戶找到所需。

圖3-1　智能推薦的匹配方式

以華創金融的貸款推薦為例，其利用自然語言處理、深度學習、知識圖譜等技術，針對客戶特征、訪問行為和貸款數據等各類關鍵信息，抽取大量的金融文本數據和客戶標簽畫像來構建貸款推薦引擎，如圖3-2所示。該產品利用系統的快速識別和精準分發能力，給客戶推薦有針對性的貸款內容，讓客戶快速找到符合自己意愿的貸款產品，從而更精準地定位潛在客戶，降低轉化成本，提高投資回報率。

圖3-2　貸款產品推薦邏輯

個性化智能推薦引擎這種數據服務平臺是建立在海量數據挖掘基礎上的，為客戶提供個性化內容推薦、決策支持和信息分發。構建智能推薦引擎的關鍵在于挖掘數據，構建模型，推薦場景并進行指標分析。