ეს სტატია შეიცავს ინფორმაციას მანქანური სწავლების სრულ სახელმძღვანელოზე საბანკო, ფინანსურ მომსახურებასა და ინვესტიციებში.
მანქანათმცოდნეობა არის მანქანაზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს და გაუმჯობესდეს ცალსახად დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა განხორციელდა საბანკო, ფინანსურ სერვისებსა და ინვესტიციებში ბოლო რამდენიმე ათწლეულის განმავლობაში. იგი გამოიყენებოდა საკრედიტო ქულების შედგენის, თაღლითობის გამოვლენისა და რისკის შეფასების დროს.
მანქანათმცოდნეობა გამოიყენება გადაწყვეტილების მიღების პროცესების ავტომატიზაციისთვის საბანკო, ფინანსურ სერვისებსა და ინვესტიციებში. ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული გამოყენება მოიცავს საკრედიტო ქულას, თაღლითობის გამოვლენას და რისკების შეფასებას.
მანქანათმცოდნეობა არის ძლიერი ინსტრუმენტი ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიაში. ის გამოიყენებოდა თაღლითობის პროგნოზირებისთვის, დეფოლტის რისკის ქვეშ მყოფი მომხმარებლების იდენტიფიცირებისთვის და სავაჭრო სტრატეგიების ოპტიმიზაციისთვის. მანქანათმცოდნეობა არის ძლიერი ინსტრუმენტი ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიაში. ის გამოიყენებოდა თაღლითობის პროგნოზირებისთვის, დეფოლტის რისკის ქვეშ მყოფი მომხმარებლების იდენტიფიცირებისთვის და სავაჭრო სტრატეგიების ოპტიმიზაციისთვის.
ამ სახელმძღვანელოში განვიხილავთ მანქანური სწავლების სხვადასხვა ტიპის ალგორითმებს, რომლებიც დღეს გამოიყენება საბანკო, ფინანსურ სერვისებსა და ინვესტიციებში. ჩვენ ასევე განვიხილავთ, თუ როგორ შეიძლება მანქანური სწავლების გამოყენება კონკრეტული გამოყენების შემთხვევებზე, როგორიცაა საკრედიტო ქულები, თაღლითობის გამოვლენა, ვაჭრობის ოპტიმიზაცია, მომხმარებელთა მიზნობრივი მიზნები და მრავალი სხვა!
რა არის მონაცემთა მეცნიერება საბანკო და ფინანსურ სერვისებში?
მონაცემთა მეცნიერება არის დიდი მონაცემთა ნაკრების ანალიზის პროცესი, რათა აღმოაჩინოს ნიმუშები და შეხედულებები. დიდი მონაცემები არის ტერმინი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ნაკრების აღსაწერად, რომლებიც ძალიან დიდია მონაცემთა ბაზის მართვის ტრადიციული ინსტრუმენტებისთვის. AI ეხება ხელოვნურ ინტელექტს, რომელიც მოიცავს მანქანურ სწავლებას, ღრმა სწავლებას და კოგნიტურ გამოთვლებს.
საბანკო და ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიაში მონაცემთა მეცნიერება გახდა მუშაობის განუყოფელი ნაწილი. ის ყველგან გამოიყენება, რისკის მოდელირებიდან მომხმარებელთან ურთიერთობის მენეჯმენტამდე. ეს სტატია განიხილავს რა არის მონაცემთა მეცნიერება საბანკო ინდუსტრიაში და როგორ ცვლის ის ბანკების ბიზნესის კეთებას.
მონაცემთა მეცნიერება საბანკო და ფინანსურ მომსახურებაში არის კომპიუტერული მეცნიერების დისციპლინა, რომელიც ეხება ცოდნის ამოღებას მონაცემებიდან. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ისინი პასუხის გასაცემად ისეთ კითხვებზე, როგორიცაა "რა არის ჩემი ბიზნესის მუშაობის ძირითადი ინდიკატორები?" და "როგორ შემიძლია გავაუმჯობესო ჩემი მარკეტინგული სტრატეგია?" რაც შეეხება საბანკო და ფინანსურ მომსახურებას, მონაცემთა მეცნიერებს ჩვეულებრივ აგროვებენ ბანკები ან საინვესტიციო ფირმები. ისინი იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს, რათა იწინასწარმეტყველონ, თუ რამდენ ფულს გამოიმუშავებს კლიენტი სესხზე ან რამდენად სავარაუდოა, რომ ისინი არ დაასრულებენ გადახდებს.
როგორ შეუძლია მანქანათმცოდნეობა დაეხმაროს ბანკებსა და ფინანსურ ინსტიტუტებს რისკების მართვაში
მანქანათმცოდნეობა (ML) შეიძლება დაეხმაროს ბანკებსა და ფინანსურ ინსტიტუტებს რისკების მართვაში. ML არის ხელოვნური ინტელექტის ფილიალი, რომელიც გამოიყენება პრობლემების გადასაჭრელად მონაცემთა სწავლით. ბანკებს შეუძლიათ გამოიყენონ ML სესხის დაფარვის ალბათობის პროგნოზირებისთვის. მანქანათმცოდნეობას შეუძლია საბანკო საქმე უფრო ეფექტური, ეფექტური და უსაფრთხო გახადოს. მანქანური სწავლის დახმარებით, ბანკებს შეუძლიათ დარწმუნდნენ, რომ არ მიიღებენ არასაჭირო რისკებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ფულის დაკარგვა ან თუნდაც გაკოტრება.
მანქანური სწავლების ალგორითმი იყენებს წესების ერთობლიობას, რათა ისწავლოს მონაცემებიდან და შემდეგ გააკეთოს პროგნოზები მონაცემების შაბლონებზე დაყრდნობით, ადამიანის ჩარევის გარეშე. მანქანათმცოდნეობა ფართოდ იქნა მიღებული მრავალი ინდუსტრიის მიერ, როგორებიცაა ფინანსები, ჯანდაცვა, საცალო ვაჭრობა და წარმოება, რადგან მათ შეუძლიათ უკეთეს აზრების მიწოდება, ვიდრე მარტო ადამიანები.
როგორ შეუძლია მანქანათმცოდნეობა დაეხმაროს ბანკებსა და ინსტიტუტებს რეპუტაციის მენეჯმენტში?
მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს მონაცემებიდან, რაც პროგნოზების გაკეთების საშუალებას აძლევს. ბანკები და ინსტიტუტები სულ უფრო ხშირად იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს თავიანთი რეპუტაციის უკეთ სამართავად. მანქანათმცოდნეობა არის ერთგვარი სახეობა ხელოვნური ინტელექტი საცალო ბიზნესში რომელსაც შეუძლია ისწავლოს მონაცემებიდან, რაც პროგნოზების გაკეთების საშუალებას აძლევს. ბანკები და ინსტიტუტები სულ უფრო ხშირად იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს თავიანთი რეპუტაციის უკეთ სამართავად.
ბანკები და ინსტიტუტები წლების განმავლობაში იყენებენ მანქანურ სწავლებას მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად, მაგრამ ამ სფეროში ბოლოდროინდელმა მიღწევებმა აიძულა ისინი შეხედონ ამ ტექნოლოგიას, როგორც ინსტრუმენტს საკუთარი რეპუტაციის ონლაინ მართვისთვის.
ამ ალგორითმებს შეუძლიათ აღმოაჩინონ შაბლონები ონლაინ მიმოხილვებში და გამოავლინონ უარყოფითი მიმოხილვები, სანამ ისინი ძალიან გავრცელდებიან, რაც ბანკებსა და ინსტიტუტებს უბიძგებს მიიღონ ზომები, სანამ ზიანი ძალიან დიდი გახდება.
მანქანათმცოდნეობა არის ტექნოლოგია, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ ცალსახად დაპროგრამების გარეშე. ალგორითმები ეფუძნება მონაცემებს და სტატისტიკურ ანალიზს. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მიზნებისთვის, როგორიცაა თაღლითობის გამოვლენა, სურათის ამოცნობა ან თარგმნა. მანქანათმცოდნეობას აქვს პოტენციალი, დაეხმაროს ბანკებსა და დაწესებულებებს რეპუტაციის მართვაში თაღლითური მოქმედებების გამოვლენით და მომხმარებელთა ბაზის შესახებ ინფორმაციის მიწოდებით.
დატოვე პასუხი