Как вы определяете и предлагаете кредит нужным заемщикам? Как вы можете помочь своим андеррайтерам одобрять больше хороших заемщиков и меньше плохих? Недавно мы обсуждали с глобальным банком, что в команде андеррайтеров банка, состоящей из 25 человек, есть около 3 старших андеррайтеров, которые рассматривают квалифицированные заявки, которым требуется их опыт для тщательной оценки. Напротив, работа по устранению плохих потенциальных клиентов и передаче квалифицированных заявок старшим..

Почему ИИ так долго? Традиционные банки имеют два сильных конкурентных преимущества, которых обычно не имеют новички в отрасли: доверие и баланс. Те, у кого долгая история и сильный капитал, способны противостоять огромным экономическим потрясениям и успешно справляются с этим во время многочисленных кризисов. Однако, когда дело доходит до технологий, они отстают. Банки годами говорят об инновациях, и руководители четко понимают, что их конкурентные позиции будут поддерживаться..

Я работаю в сфере высокопроизводительных вычислений и хранения данных уже 20 лет. С акцентом (в течение последних 5 лет) на высокопроизводительную аналитику данных в финансах. И это привело меня к выводу, что вы можете улучшить соотношение цена/производительность хранилища в 4 раза. И вы можете сделать это сегодня! Существуют современные решения для хранения данных с лучшим соотношением цены и производительности, чем ваше текущее решение. С программным обеспечением, предназначенным..

· Этапы для системы/модели кредитного рейтинга: Определение начальных шагов, которые необходимо выполнить при создании нового приложения/системы/модели для ранжирования рисков Credit Score. Шаг 1. Исследование и очистка данных Шаг 2. Преобразование данных Шаг 3. Выбор функций Шаг 4. Подгонка и оценка модели Вышеупомянутые шаги определяют основу нашей системы. Каждый шаг имеет свою степень достоверности. Если мы рассматриваем систему/модель как машину, то эти шаги..

Промышленные записки Вкладывайте деньги туда, где у вас есть машинное обучение: укрепляйте доверие к критически важному для бизнеса ИИ В этой статье рассматривается вопрос о доверии искусственному интеллекту (ИИ) при обработке транзакций. За последние три десятилетия структура управления моделями претерпела изменения и стала напряженной из-за увеличения сложности модели, что сделало ее основные методологии непригодными. Оценивая, что значит доверять модели ИИ, мы рассмотрим..

2020 год заметно изменил операционную среду для финансовых учреждений. Как и многим компаниям в других отраслях, компаниям, предоставляющим финансовые услуги, пришлось принять цифровой подход, чтобы эффективно привлекать и обслуживать своих клиентов. Компании сделали шаг вперед, чтобы стать более технически подкованными, внедряя такие технологии, как квантовые и облачные вычисления, искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы предоставлять более эффективные и безопасные услуги...