Инновационные приложения машинного обучения трансформируют множество различных отраслей, и розничные банки, которые предоставляют клиентам депозитные и кредитные услуги, имеют значительные возможности для извлечения выгоды из этой революционной технологии. Действующие банки сталкиваются с растущей конкуренцией со стороны компаний, занимающихся финансовыми технологиями, однако в гонке вооружений за повышение качества обслуживания клиентов у них есть важное преимущество - огромные объемы..

Выявление ранних признаков плохих кредитов может быть ключевым моментом Доктор Тарун Шарма Государственный министр финансов Анураг Тхакур недавно сообщил Раджья Сабха, что валовые неработающие активы (NPA) банков государственного сектора снизились до рупий. 6,09 крор в сентябре 2020 г. с 8,96 крор в марте 2018 г., где министр подчеркнул рекордное восстановление рупий. 2,54 миллиона крор за последние два финансовых года. Однако это был непростой период для банков государственного..

Я подумал, что в сегодняшней статье я рассмотрю возможность конвергенции, возникающую между машинным обучением, альтернативным кредитным скорингом, открытыми финансами и финансовым кредитованием. О чем все это? Ряд новых финтех-фирм (свяжитесь со мной, чтобы получить список) за последние три года успешно получили финансирование на основании того, что 1) Альтернативные данные, например данные о действиях со смартфона, и использование услуг подписки в качестве альтернативных типов..