面向序列数据的 AOI 动态规划算法，用起来还挺香的，尤其是你在搞信用卡数据挖掘的时候。AOI 方法本来就擅长找泛化特征，但之前只能没啥顺序的静态数据。现在加上动态规划，就能搞定连续的序列，能抓住那种一连好几个时间段里的模式。比如用户消费、还款、逾期这些连续动作，全都能一锅端。

银联的信用卡数据那块，场景就挺典型。比如你想找出“连续三个月逐步提高额度又没逾期的用户”，以前用普通算法要不就是太粗，要不就是太慢。这个算法就可以通过动态规划，把连续K个区间的泛化特征统统挖出来，还挺高效，响应也快。

用的时候注意一点：AOI 本身还是挺依赖特征归纳质量的，前期数据预要下点功夫。还有，K 值的选取挺关键的，别瞎设，一般推荐先用K=3或K=5试试。

如果你经常做金融数据建模、信用卡客户行为，或者在搞风控建模、欺诈检测，这个方法都可以派上用场，尤其是那种时序数据，优势蛮的。

相关的文章你也可以看看，像是动态规划算法实现和信用卡评分建模流程这些，都挺有参考价值的。

如果你对序列数据建模还没啥好思路，可以从这个 AOI 动态规划方案入手，简单又不失效果，挺值得一试的。