Публикации по теме 'banking'
Руководитель группы специалистов по обработке и анализу данных Itaú Unibanco обсуждает важность моделей машинного обучения в банковской сфере
Пришло время финансовым учреждениям извлечь выгоду из потенциала AIML
Модели машинного обучения и глубокого обучения привели к огромным изменениям в основных отраслях, поскольку они позволяют принимать более быстрые, разумные и эффективные бизнес-решения.
Банки входят в число организаций, которые своими глазами увидели эти изменения. BCG подсчитала, что предприятия и банки, внедряющие ИИ, могут увеличить свою прибыль на 15–20% за один-два года. По данным McKinsey, технологии..
Синергия данных и ИИ делает транзакции точными и эффективными.
Классификация транзакций помогает получить представление о личных финансах, чтобы облегчить эффективное управление финансами и дать возможность принимать обоснованные финансовые решения в соответствии с целями. Искусственный интеллект (ИИ) играет решающую роль в категоризации транзакций для управления личными финансами. Благодаря ИИ процесс категоризации транзакций становится автоматизированным и эффективным.
Приложение My Banker от Blinx AI, работающее на основе искусственного..
Путь предприятия к декомпозиции банковского ядра COBOL на Java — взгляд разработчика…
Столкнулись с проблемой автоматического перевода кода и не умерли в попытке. Часть 3 из 5. — Коэффициент отказов и автоматический перевод.
С момента запуска проекта прошло 2 месяца, мы рассмотрели несколько альтернатив, в том числе пытались отслеживать каждую переменную в Cobol, чтобы понять логику программы, а также мы извлекли предложения SQL в каждом файле, чтобы полностью эмулировать исходную банковскую транзакцию, несмотря на то, что какое-то странное чувство сохраняется...
Как DBS расширяет предварительную подготовку Google BERT с помощью тематического словаря казначейства и рынков
Этот метод также можно расширить, включив его в другие варианты использования в конкретных предметных областях
Децзе Лин
Большие предварительно обученные модели, такие как Google BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформеров), достигли больших успехов во многих задачах обработки естественного языка (NLP). Однако, когда они применяются в определенных областях, эти модели страдают от смещения предметной области и не могут достигать удовлетворительных..
Машинное обучение для утверждения банковских кредитов
Чтобы помочь банкам в санкционировании или отклонении кредитов на основе данных клиентов
Абстрактный
Этот блог содержит подробную информацию о создании системы машинного обучения, которая может иметь интеллектуальные возможности для прогнозирования того, может ли быть одобрена заявка на получение кредита конкретного клиента на основе доступной информации.
Введение
В настоящее время мы видим, что потребительская потребность в кредитах для нескольких целей, таких как жилищные кредиты,..
ИИ: будущее финтеха
ИИ: будущее финтеха
Искусственный интеллект в финтех-индустрии продвигают инвесторы, предприятия, новаторы и обычные пользователи. Технология интеллектуального управления финансами экономит деньги, упрощает управление денежными средствами и помогает как компаниям, так и частным лицам зарабатывать больше. Если вы хотите проникнуть в эту область, в этой серии блогов, состоящей из двух частей, будут обсуждаться рыночные условия и перспективные ниши, которые стимулируют рост в этом..
Преимущества ИИ в банковской сфере-2
Улучшение принятия решений по кредитам и кредитам
Точно так же банки используют системы на основе ИИ, чтобы помочь принимать более обоснованные, безопасные и выгодные кредитные и кредитные решения. В настоящее время многие банки все еще слишком ограничены использованием кредитных рейтингов, кредитной истории, отзывов клиентов и банковских транзакций, чтобы определить, является ли лицо или компания кредитоспособным.
Однако, как подтвердят многие, эти системы кредитной отчетности..
