Публикации по теме 'banking'
Решение головоломки истощения: создание и оценка модельного конвейера
Создание модели оттока кредитной карты
С постоянно растущим числом эмитентов кредитных карт банковская отрасль сталкивается с жесткой конкуренцией. Поэтому удержание клиентов стало приоритетом для банков. Одной из серьезных проблем, с которыми сталкиваются банки, является высокий уровень текучести среди держателей кредитных карт.
Отток клиентов по кредитным картам или процесс прекращения клиентами использования кредитных карт может оказать пагубное влияние на прибыльность банка...
GBM V / S Logistic (Пример использования в банковской сфере)
Машинное обучение - новое модное слово в городе. Каждая отрасль хочет использовать методы машинного обучения из-за их способности повысить точность и тем самым увеличить доход. Однако в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, где наряду с точностью жизненно важную роль играет рассуждение, использование этих методов является большим вопросом. Ниже приводится тематическое исследование, которое показывает, что произойдет, если методы машинного обучения будут использоваться в этих..
НЛП для банковских и финансовых услуг
Каждая крупная компания, предоставляющая финансовые услуги, реализует инициативы в области ИИ в 2022 году. Некоторые из них находятся на самых ранних стадиях. Другие инвестируют в технологию годами. Несмотря на это, все признают, что обработка естественного языка (NLP) является основополагающей возможностью для их долгосрочных бизнес-целей в области искусственного интеллекта. К сожалению, NLP все еще является новой технологией, и лучшие варианты ее развертывания не очевидны.
В этом..
Оптимизация усилий по привлечению клиентов с помощью машинного обучения: приложение для розничного банкинга
Фон
Телемаркетинг - это стратегия, которую обычно используют маркетологи для продвижения товаров или услуг клиентам, поскольку это более рентабельно, чем проведение роуд-шоу. Банки слишком часто используют телемаркетинг. Но этот пул клиентов может быть слишком большим, и связываться со всеми из них чрезвычайно ресурсоемко и неэффективно. Следовательно, если банки могут выяснить, кто из этого пула клиентов с большей вероятностью подписаться, и нацелить их на них, банки могут максимально..
Решения машинного обучения в банковском деле, финансах и страховании
Машинное обучение (ML) — это мощный инструмент, который все чаще используется в банковском, финансовом и страховом секторах (BFI). В этих отраслях машинное обучение можно использовать для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей и аномалий, прогнозирования и автоматизации процессов. Это может привести к повышению производительности, снижению затрат и повышению эффективности.
Некоторые примеры того, как ML можно использовать в BFI, включают:
Обнаружение мошенничества..
Умный банкинг с наукой о данных — Knoyd
В Knoyd мы постоянно пытаемся помочь нашим клиентам использовать данные, предсказывать будущее или, проще говоря, быть умными. В этом году два наших важных клиента пришли из банковского сектора, поэтому мы решили поделиться своим опытом и объяснить, как их бизнес стал умнее.
Чтобы узнать больше о случаях использования науки о данных в финтехе, вы также можете ознакомиться с нашими предыдущими статьями:
Снижение дефолтов благодаря идентификации игроков Наука о данных в банке:..
Борьба с отмыванием денег, почему машинное обучение работает лучше
Борьба с отмыванием денег, почему машинное обучение работает лучше
Алгоритмы машинного обучения и самообучения могут поддерживать и помогать автоматизировать ручные процессы во многих различных областях предприятия. Обнаружение мошенничества и борьба с отмыванием денег — идеальные приложения, но вы должны быть очень осторожны. Потому что любой просчет может обернуться либо большими финансовыми потерями, либо существенным ущербом для репутации компании. В приведенном ниже интервью..
