银行业

研究Prevision.io的自动化机器学习平台如何帮助商务分析师在日常业务利用数据科学。

挑战

银行业面临的道路

对于从事金融服务或者银行业的企业来说,在管理高风险的同时还要保持竞争力和遵从法规是一个复杂的多方面问题。打击欺诈,分析信用风险,提高客户参与度,这些都需要采用一种灵活的数据策略和商务分析方法,而不是遵守陈规旧习。Prevision.io是一种自动化机器学习平台,基创建是为了快速部署和扩展银行业及金融服务业的预测模型。

机会

自动化机器学习的价值

机器学习技术可以用于分析巨量的交易和金融数据。在交易、企业融资或消费银行业利用人工智能型预测模型,可以优化计划方案,赢得客户份额,以保护保持竞争优势。

为什么选择prevision.io

为什么Prevision.io可用于银行业

我们相信,创建的高效预测模型可供任何没有数据科学背景的用户立即部署、缩放和访问。Prevision.io 可以帮助业务分析师使用机器学习模型,并节省在实施上耗费的时间,从而帮助金融服务公司加速完成数据科学项目。

开始利用Prevision.io建造和部署机器学习模型

欺诈识别

欺诈识别

诈骗者所用手段的效率和匿名性已经达到一个新的高度。但是,利用自动化机器学习来识别欺诈可以取得良好的成果。当怀疑存在欺诈时,可以利用欺诈识别算法给某个交易打分,并在该交易上做标记或者立即拒绝。Prevision.io生成的预测模型或要实时发现危险,对欺诈活动采取事先防范。 查看用例

贷款收回率

贷款收回率

银行始终面临客户不按时还款的问题。直到现在,识别风险客户仍然主要依赖于收债人的专业知识。利用无监督机器学习可以使公司的收债工作变得更简洁,也更方便管理贷款持有人,同时还提高了贷款回收速度。Prevision.io生成的预测模型可优化贷款收回率以及推动金融服务企业的业务发展 查看用例

信用评分

信用评分

预测建模与机器学习结合,为那些希望提高信用评分能力的银行提供了非常不错的解决方案。 为了生成非常精确的信用风险模型,Prevision.io考虑了所有的客户数据。使贷款机构能够在不增加风险的情况下做出更好的贷款发放决定,并使贷款机构了解如何利用平台本身做出信用决定。自动化机器学习加速完成整个信用评分流程,并且帮助贷款机构做出更明智的决定。 查看用例

在2018年,公司将重点关注人工智能的运营,尤其是在云中的使用,从而更方便地创建、细化、部署和改善机器学习环境.

– Scott Zoldi, 首席分析官 chez FICO (NYSE: FICO) –
FICO新闻编辑室,1月11日,2018

成为你所在公司的首位公民数据科学家