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原创|基于KYC和KYP的智能营销 - 知乎
原创|基于KYC和KYP的智能营销 - 知乎切换模式写文章登录/注册原创|基于KYC和KYP的智能营销和合信诺深圳市和合信诺大数据科技有限公司官方账号面对竞争日益激烈的环境和格局下,商业银行的对公业务在面对着内外部各方的挑战。企业客户做为商业银行的压舱石,如何有效获取和留存企业客户是当前商业银行仍然关注的焦点和热点。伴随着金融业务的多元化,现实工作中对公营销仍然存在诸多尴尬和难点。比如作为对公营销的客户经理而言,客户经理需要管理千户体量的客户,无法逐一的形成有效互动;客户经理为企业客户营销金融产品时,无法快速获取多类信息分析企业的情况,以致于无法推荐更为合适的产品给到企业客户;客户经理在挖掘存量客户时,仍需要人工查询多方信息和数据才能进行存量营销。反之作为企业客户而言,所带来的则是服务响应速度跟不上,咨询和寻求服务等待时间长以致于体验差。与此同时,金融产品的同质化程度高,无法快速满足企业核心诉求,导致客户流失率较高。做为营销端来讲,能够构建出一套自有的企业画像框架体系,并基于KYC(了解你的客户-know your customer)、KYCC(了解你的客户的客户-know your customer’s customer)和KYP(了解你的产品-know your products)的大数据技术应用,通过分析企业客户的资金往来关系,结合内外部数据智能匹配和推荐适配的企业客户,针对性的营销来提升业务流程和客户管理效能方面发挥着极大的作用。企业客户的交易流水是银行得天独厚的黄金资源。结合企业客户的融资情况、纳税情况、采购情况和收入情况等等都能从中获取很多的信息并能挖掘出潜在的商机。在智能营销的尝试中,和合信诺利用自身积累的大数据优势,依托Dora的量化分析平台,构建企业画像框架体系,再基于KYC和KYP的大数据技术应用通过分析企业客户的资金往来关系,结合外部工商、舆情等数据,针对性的营销从而提升业务效能和提高客户响应速率。具体来讲,我们通过企业的交易流水的备注和往来记录,可以很容易了解企业之间的供销关系,再将银行内部数据(如银行担保信息、关联交易信息、银行客户财务报表等等)与外部数据(行业信息、舆情信息、工商信息和法律诉讼等)结合,自动实时生成潜在商机列表和潜在风险列表并与产品画像相适配,最终将企业和企业周边的潜在商机推送给客户经理,真正实用且合适的产品推荐给客户。在整个业务链条中,我们还可以加入KYCC以分析出企业的供销关系、企业投/融资关系和企业贸易往来关系等等,根据关系网去发现潜在的企业客户,银行则更有机会建立更多的商务关系,由此从单一企业服务成为产业链的服务。比如上图的用户案例,基于存量客户流水推荐存款业务:这是一家才开始营业的小企业,目前无销售收入,账户有一定存款,就可将其闲置的资金进行无风险保本的投资。所以推荐的是对银行无风险的存款和理财业务。再如下图中的案例,基于存量客户流水推荐存款业务并挖掘潜在客户:这是一家中小型企业,营业时间超过10年,账上停留现金比较稳定,获得政府招投标项目,并且和另外一家企业有非常稳定的供销交易,除了对银行无风险的贷款、存款和理财外,还深度挖掘出了另外一家与这个企业长期有采购关系的企业。上述案例即是通过大数据分析企业信息而做出的智能营销,它能够快速帮助客户经理更快的获悉客户画像和适合客户的金融产品,告别以往不知道推什么,怎么推,有哪些客户可以推的现象。展望未来,随着大数据和人工智能在应用场景的发展和深化,基于对金融本质与市场需求的深刻理解,智能营销的应用将带来理念和手段的不断升级。构建合理科学的企业画像,再结合 KYC、KYCC和KYP的智能匹配,我们相信最终能够落地以企业画像为基石,产品画像为驱动,借助科技金融,真正实现降本增效的业务目标和智能转型的发展目标。本期作者周韩 如您有任何疑问和需求可联系:han.zhou@hexasino.com发布于 2020-09-02 15:35智能营销客户管理赞同 2添加评论分享喜欢收藏申请
波波夫 (POPOV)超稳定性理论该怎么理解? - 知乎
波波夫 (POPOV)超稳定性理论该怎么理解? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册机器人控制系统自动控制自控原理控制理论波波夫 (POPOV)超稳定性理论该怎么理解?是否有直观的描述呢?在物理世界怎么理解?关注者161被浏览98,229关注问题写回答邀请回答好问题 5添加评论分享5 个回答默认排序小狐狸M我仿佛看到Kalman当年神采奕奕的样子。 关注随便写一些,已经有回答写的很好,我补充几点。反馈控制在30年代左右主要以Nyquist-Bode频域方法为主,主要处理线性时不变系统。状态空间方法则要追溯到Poincare和Lyapunov,状态空间方法不但可以处理线性模型,还可以处理非线性模型。而这一方向上的一个重要进展就是对Lure系统绝对稳定性的讨论。简单来说,绝对稳定性问题是说:一个线性系统,在一个扇区非线性反馈下,实现稳定的条件。之所以称之为“绝对”稳定性,是说对于扇区内的任意非线性,这种稳定性质都能保持,这实际上是在描述某种鲁棒稳定性。对这一问题有两个著名的猜想:Aizerman's conjecture 和 Kalman's conjecture。 不幸的是,这两个猜想都被证明是错误的:这个 文档里有对这两个猜想的具体说明和相应的反例。这个问题最终被Lure等人用Lyapunov方法解决了,但是得到的结果中的条件仍然很难以验证和解释。并且一段时间内,基于状态空间的绝对稳定性分析方法和频域法是作为两个分别独立的方法。这两种方法的独立性直到60年代初的时候才被Popov打破。除了用Lyapunov理论解决这一问题,Popov 1961 的文章里还提出一个漂亮的通过包含一个二次项和一个积分项的Lyapunov方程解决的方法,称为Popov criterion。这篇文章中,他已经使用了截断算子,扩展Lp空间等概念,这种分析方法直接影响了Kalman 1963, Brockett 1965, Yakubovich 1962, Zames 1966等的工作。在研究绝对稳定性的基础上,Popov 1964中进一步提出超稳定的概念和理论(或 Popov 1973)。关于超稳定性的提法部分 @何秀强 的答案里写的很详细了,我不再赘述。绝对稳定性中的扇区条件实际上是说,非线性需要被一三象限内的两条直线夹住。而超稳定性的适用范围延拓到满足Popov积分不等式的二四象限的区域。只要线性部分严无源,闭环系统就渐近稳定。这个结论今天来看很好理解,Popov积分不等式实际上是一种无源性条件,两个无源部分的反馈连接仍保持无源,ZSD条件也是显然的,Popov的工作在60年代启发了鲁棒控制中的一个重要反馈稳定性结果:KYP引理。KYP引理实际上是将无源性与线性系统二次Lyapunov函数的存在性联系起来。Popov的工作最关键的地方就是引入了无源性的概念,他对超稳定性的研究,包括后来KYP引理的非线性扩展在非线性控制领域直接启发了90年代一系列反馈无源化的构造设计方法。另一方面,模型参考自适应里面一个重要问题就是研究自适应率满足Popov不等式条件下的自适应增益。发布于 2018-11-08 00:13赞同 679 条评论分享收藏喜欢收起X HE苏黎世联邦理工学院博士后,未来电力系统稳定性 关注概述概括地说,超稳定性描述了系统的一种特性,它要求当系统的输入限定在所有可能输入集合的一个子集时,系统的状态向量应保持有界[1]。对于连续时间线性定常系统,超稳定性成立的条件有两个:1)输入输出积分满足Popov积分不等式,2)传递函数矩阵满足正实性。这两个条件非常强,因此一般不直接使用超稳定性理论判断线性定常系统的稳定性,而常常应用在,由线性正向环节和非线性反馈环节构成的闭环系统的稳定性分析中。这种系统中,用Lyapunov稳定性理论分析时,V函数一般不好找,而Popov稳定性理论则有一般性方法,尤其适用于模型参考自适应系统的设计。这时,第一个条件中,对线性正向环节输入输出乘积积分的限制,实际上转化为对非线性反馈环节输入输出乘积积分的限制。以下详述。Popov超稳定性描述考虑连续时间线性定常系统,\[\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dot x\left( t \right) = Ax\left( t \right) + Bu\left( t \right)}\\ {y\left( t \right) = Cx\left( t \right) + Du\left( t \right)} \end{array}} \right.\] ,输入为u,输出为y,状态变量为x,假定(A,B)完全能控,(C,A)完全能观,则上述状态方程为系统最小实现,且传递函数矩阵为G(s)=D+C(sI-A)-1B。以下讨论基于此。超稳定性描述了系统的一种特性,它要求,当系统的输入u限定在所有可能输入集合的一个子集时,状态向量应保持有界。那么,输入u有何限定呢?需满足对所有的T,\[\int_0^T {{u^{\rm{T}}}\left( t \right)} y\left( t \right)dt \le \delta \left( {\left\| {x\left( 0 \right)} \right\|} \right)\mathop {\sup }\limits_{0 \le t \le T} \left\| {x\left( t \right)} \right\|\] ,其中\[\delta \left( {\left\| {x\left( 0 \right)} \right\|} \right)\] 表示依赖于初始状态\[x\left( 0 \right)\] 的正常数。然后,状态向量如何保持有界?对于上述满足限制的任意输入,存在正常数K,使状态向量满足\[\left\| {x\left( t \right)} \right\| \le K\left( {\left\| {x\left( 0 \right)} \right\| + \delta } \right)\] 。如果是渐近超稳定,则状态向量趋近于零向量。正实性概念及定义论及超稳定性,不得不提正实性。正实性概念,最初是在网络分析与综合中提出来的,数学上的正实性的概念与物理上的无源网络的概念密切相关。由无源元件如电阻、电感、电容及变压器等构成的网络,总是要从外界吸收能量,因此,无源性表示了网络中能量的非负性,即无源网络不能自身产生能量[2]。用数学表述为,对于某一有理分式矩阵G(s),如果是正实函数矩阵,则要求1)在右半开平面,G(s)的每个元素都是解析的,即每个元素在右半平面都没有极点;2)对于右半平面上所有的s,\[G\left( s \right) + {G^{\rm{H}}}\left( s \right)\]是半正定的Hermite矩阵。严格正实函数的定义类似,不同之处在于要求右半闭平面。 正实性引理正实性引理是说,如果系统为连续时间线性定常系统,则上述正实性的数学表述有等价表述。系统的传递函数矩阵为正实函数矩阵的充要条件为,存在对称正定矩阵P和实矩阵K和L,满足\[\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {PA + {A^{\rm{T}}}P = - L{L^{\rm{T}}}}\\ {{B^{\rm{T}}}P + {K^{\rm{T}}}{L^{\rm{T}}} = C}\\ {{K^{\rm{T}}}K = D + {D^{\rm{T}}}} \end{array}} \right.\] 为严格正实矩阵,则除了上述条件,还需存在对称正定矩阵Q,满足\[PA + {A^{\rm{T}}}P = -Q\]。Popov超稳定性定理 若系统的输入输出乘积满足如上积分值的限定,则系统的传递函数矩阵为(严格)正实函数矩阵,等价于系统是(渐近)超稳定的。该定理实际上就是对超稳定性的成立提出了两个条件。如何理解关于Popov的超稳定性,定义描述、定理证明都挺复杂,而且不太直观,因此我只定性地说明其本质,希望帮助你理解。1) Popov超稳定性本质上属于一类特殊的稳定性。特殊性体现在两方面,其一在于对输入输出积分的限制,其二在于对传递函数矩阵的正实性要求。系统的稳定性则依然体现在状态向量的有界性,渐近超稳定性依然描述的是状态向量趋近于零的特性,这与我们平时所说的Lyapunov意义上稳定性与渐近稳定性的含义是完全一致的。2) 实际上,若传递函数矩阵严格正实,则可知存在对称正定的矩阵P和Q满足\[PA + {A^{\rm{T}}}P = -Q\] ,而这恰好是Lyapunov渐近稳定的充要条件,因此这说明,如果传递函数矩阵严格正实,则系统渐近稳定(反之不一定成立,如G(s)=1/(s^2+s+1)渐近稳定但非正实)。这一点也能从物理机制上理解,严格正实说明系统无源且消耗能量,因此在零输入情况下,系统储存的能量是有界的且逐渐趋于零,这说明系统是Lyapunov意义下渐近稳定的。3) 再反观上述超稳定性定理,渐近超稳定等价于,输入输出积分限制条件下传递函数严格正实。实际上,从2)中可以看出,传递函数严格正实已经足够说明系统渐近稳定!那为何还要对输入输出积分作限制呢?3) 为什么要对输入输出积分做限制?从正反两方面理解:第一,Lyapunov渐近稳定性是定义在自治系统上的,即系统输入为零,考察在某一初始状态下的状态轨迹的有界性与渐近性。那如果考虑系统输入呢?实际上,若系统完全能控且完全能观,则渐近稳定性等价于BIBO稳定性,也就是说有界输入下,输出一定有界,而且状态也必然有界。那么,如果输入不满足有界性呢?例如在某些时刻是冲击函数,状态是否有界呢?Lyapunov稳定性理论回答不了这个问题,但Popov理论可以。即只要输入输出的积分满足条件,系统就是稳定的。也就是说,Popov稳定性允许系统某些时刻的输入存在无穷大的情况,但整体上的积分仍需满足有界性。(文献[1]提到,若系统传递函数为正实的,则系统仅由无源元器件组成,只要输入输出和状态向量均选取合理,则输入输出的积分能够描述注入系统的能量大小,而状态向量(欧式范数的平方)能够描述系统某时刻储存能量的大小。因此,限制注入系统能量的大小,就可能使得系统任意时刻储存的能量有界,而不是趋向无穷大,即状态向量有界,即系统稳定。)第二,实际上,超稳定性理论要解答的问题并非上面那样简单。一般地,系统中总含有非线性部分,因此若将系统划分为线性定常部分和非线性部分,并且前者位于正向环节,而后者位于反馈环节上,这时Popov超稳定性理论非常适合于分析这类系统的稳定性。正向环节超稳定成立的条件:输入输出积分限制+传递函数正实。在闭环系统中,第一个条件可转化为对非线性反馈环节提出的要求,即非线性反馈环节的输入输出积分有所限制。这时,如果正向环节满足正实性,则是超稳定的,因此闭环系统就是稳定的(超稳定)[3]。这在模型参考自适应控制系统的设计中非常有用!综上,Popov超稳定性只是一种特殊的稳定性,不同于BIBO稳定或Lyapunov稳定,限制输入是所有可能输入的一个子集,但允许输入和输出在某些时刻无界。超稳定性成立条件很高,因为传递函数矩阵满足严格正实性,则必然满足渐近稳定性,反之则不一定成立。Popov超稳定与Lyapunov稳定没有明确的包含关系,前者考虑输入输出,后者只考虑自治系统本身。当然若系统完全能控能观,则Lyapunov稳定等价于BIBO稳定,但仍限于有界输入。总之Popov稳定性理论因为在分析系统本身的同时考虑输入输出,因此可应用于非线性(线性亦可)闭环反馈系统中模型参考自适应的设计中,一般不直接使用它分析系统的稳定性。参考文献:[1] Anderson B D O. A simplified viewpoint of hyperstability[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1968, 13(3):292-294. [2] 柴天佑, 岳恒. 自适应控制[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. 147-150.[3] 朗道, I.D.). 自适应控制:模型参考方法[M]. 北京: 国防工业出版社, 1985. 编辑于 2019-03-22 16:35赞同 1147 条评论分享收藏喜欢
KYP定理怎么理解,能详细介绍一下吗? - 知乎
KYP定理怎么理解,能详细介绍一下吗? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册控制理论KYP定理怎么理解,能详细介绍一下吗?关注者3被浏览1,087关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享1 个回答默认排序时光冲散了路过 关注线性鲁棒控制发布于 2020-12-03 11:33赞同添加评论分享收藏喜欢收起-1.4
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