赋能提效,防微杜渐

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1、赋能提效，防微杜渐基于数据和机器学习的经纪人管理冯扬链家网-数据策略部

2、高级技术总监自我介绍冯扬（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01背景、问题、挑战02解决方案：数据+机器学习03应用案例：提升效率，防范风险房产交易领域中“人

3、”的因素15万+经纪人分布于32个城市房客人(经纪人)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房产经纪人管理中的挑战数量多、分布广数据的问题个体、地域、类型差异大经纪人信息、行为的采集数据规范化&再组织培养成本高，流失率高挖掘的问题利益巨大，违规风险高发掘最大模式寻找显著特性认：客观性评估和刻画预测的问题对模式进行判定帮：提升经纪人工作、成长效率对风险进行评估防：风险预测及防范经纪人评价及管理平台技术架构人事培训结果应用LinkCRM反作弊…系统系统房源泄XGBoostLightGBMLiblinear能

4、力成长路房源验离职风预测计算露风险…判定径预测真辅助险预测Scikit-预测Tensorflow…learn挖掘计算经纪人画像群体分析能力模型HadoopSparkHiveKafkaKylinZookeeper数据建设大数据平台解决数据的问题：数据建设链家大数据平台解决挖掘的问题：经纪人画像基本信息&业绩统计个体结构化性别：女数据成长轨迹属性信息出生日期：1990-11-09关系型数据业绩岗位：综合经纪人级别：M10门店、团队作业行为运营区域：京北区房源实勘业绩：10589组织结构房源速销业绩：27065客户评价客源信息关系拓扑客源成交业绩：753271……知识贡献房源信息个体非结构IM对话

5、标签信息化数据标签补充&权重调整从个体刻画到群体刻画个体关系拓扑群体基本信息业绩统计客源标签房源标签行为标签店组标签…能力标签能力等级状态等级专业技能力群体差异性分析服务品质力创新力个人成长力团队贡献力解决预测的问题：机器学习线上验证经纪人画像&应用Link应用方向：房源画像状态判定、成长预测客户画像CRM赋能提效离线特征预测违规风险预测效果反作弊提取模型评估市场行为人事系统场景环境培训系统……状态判定实例：经纪人离职风险预测北京离职人数特征2000个体画像特征行为特征业绩特征展位特征10000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离职原因调研离家太远个人创业考研深造2%

6、违纪辞退收入过低2%1%身体健康2%没有假期5%离职风险=>未来60天离职判定时间浪费收入过低管理制度6%39%工作环境结婚生子7%结婚生子工作环境8%时间浪费管理制度身体健康8%没有假期考研深造20%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：房源验真辅助经纪人维房源属性业主行为…护行为判真循环

7、验真判定存疑房源案例反馈真/假CRM任务分发纯人工回访的问题监管覆盖10%房源举证Link300套/人/天，无效回访35%超过87%的假房源举报来自监假房源识别=>房源存疑风险排序管未覆盖房源对TopN%的存疑房源进行举证及回访，提升人效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%的选择案例反馈TopN%，N=4样本不最优化目标函数时平衡考虑样本权重数据合成房源验真辅助效果离线评估（存疑房源识别）监管覆盖100%房源结果应用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

8、释性房源信息试探调研特征经纪人属性特征房源数据业绩特征泄露行为房源特征证据链回溯日志数据风险预测行为特征画像数据案例反馈设备特征环境特征人工处理人事系统……对未来的思考对内：管理提效01特征学习vs.特征工程？02迁移学习的可能性和成本？数据算法模型03统一的评价体系对外：行业输出Thankyou!