在 Off-Line 顧客消費行為建模中，時間、空間、金額、類別等不同隨機變數之間關聯緊密，我們利用推論演算法學習，同時與玉山銀行的專家合作，建立更符合實際應用的模型，分析顧客消費金額、地點、時段等。

考慮使用者過去行為，含 Spatio、Temporal、Payment、Category 四大類的特徵，例如：消費時間是假日或非假日、每月交易額度、常去區域、常消費類別、最近消費紀錄模式形成的馬可夫鏈、週期等。我們觀察相關資料分布，建立機率模型，預測可能消費類別和地區，可應用於廣告精準行銷，對準消費機率高的潛在顧客，提高整體簽帳金額。