Uczenie maszynowe dla finansów, bankowości i FinTech. ML Software Services

Usługi Machine Learning (ML) pomagają generować cenne spostrzeżenia w oparciu o wewnętrzne i zewnętrzne zbiory danych w celu optymalizacji istniejących, czasochłonnych procesów, zapewnienia głębszego zrozumienia potrzeb klientów i poprawy obsługi klienta.

Powiedz nam, czego potrzebujesz, a my się z Tobą skontaktujemy.

Odkryj portfolio Ailleron w zakresie kompetencji AI/ML dla finansów

Konsultacja AI

Chcesz wprowadzić rozwiązania AI/ML w swojej firmie, ale nie wiesz od czego zacząć? Nasi eksperci doradzą:

w jakich obszarach można wykorzystać sztuczną inteligencję do rozwiązania istniejących problemów
jak określić wymagania dla takich systemów
jak oszacować koszty i zasoby do tworzenia, szkolenia i utrzymania modeli ML
jak wdrażać modele ML on-premise i w chmurze
jak zweryfikować modele/rozwiązania dostawców zewnętrznych

Modele Machine Learning

Posiadamy bogate doświadczenie w tworzeniu modeli oprogramowania Machine Learning w obszarze finansów i bankowości. W oparciu o istniejące rozwiązania możemy stworzyć model ML dedykowany Twoim potrzebom i dostosowany do wykorzystywanych przez Ciebie danych. Tworzone przez nas modele ML są kompleksowo testowane, aby zapewnić wysoką jakość ich działania.

ML-OPS i projektowanie systemów ML

Zapewniamy kompleksowe wsparcie przy tworzeniu systemów, które wykorzystują ML. W takich przypadkach, szkolenie modelu czy modeli ML to tylko część zadania. Dlatego pomożemy Ci zaprojektować systemy ML oraz wybrać najlepszy sposób wdrożenia modeli. Zapewniamy także monitorowanie jakości i szkolenie modeli, aby dobrze spełniały swoją rolę w dynamicznie zmieniającym się świecie.

NLP i chatbot

Jednym z kluczowych obszarów uczenia maszynowego (ML) jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Dostarczamy rozwiązania, które umożliwiają zrozumienie, analizę i biznesowe wykorzystanie złożonych, nieustrukturyzowanych informacji. Posiadamy autorskie rozwiązania, które redukują koszty i poprawiają jakość zaawansowanych scenariuszy konwersacji w chatbotach.

GraphML

Pomagamy w pełni zrozumieć informacje ukryte w danych. Dzięki synergii grafów i uczenia maszynowego wykorzystujemy nie tylko analizę danych, ale także złożone relacje między nimi (np. zakupy/sieci społecznościowe). Ta szeroka perspektywa analizy danych pozwala na odkrywanie nowych możliwości biznesowych, a także lepszą jakość modeli.

Przykłady obszarów biznesowych dla usług uczenia maszynowego Ailleron

Smart pricing - maksymalizacja zysków dla określonych produktów / usług na podstawie wrażliwości cenowej klientów
Przewidywanie zachowań związanych z odejściami, migracją klientów, sprzedażą łączoną.
Inteligentne alerty i automatyzacje w obszarze powtarzających się transakcji.
Analiza wydatków klientów i prognozowanie przepływów pieniężnych.
Rekomendacje produktów na podstawie potrzeb i zachowań klientów.
Wykrywanie anomalii w transakcjach klientów w celu poprawy bezpieczeństwa operacji online.
Wsparcie codziennego bankowania przy użyciu chatbotów.
Segmentacja klientów na podstawie zebranych informacji i czynników behawioralnych.
Zaawansowana klasyfikacja transakcji.
Analiza dokumentów.
Wykrywanie intencji klientów.
Klasyfikacja sprzedawców dla programów lojalnościowych i partnerskich.

Te modele uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do lokalizowania ofert odpowiednich dla rynku docelowego. Wyniki biznesowe, takie jak oferty produktów, ulepszenia usług konsumenckich i segmenty klientów, muszą być konsekwentnie dostarczane w ramach istniejących systemów informatycznych.

Powiedz nam, czego potrzebujesz, a my się z Tobą skontaktujemy.

Odkryj nasze EBOOKI na temat zastosowań uczenia maszynowego w finansach

Modele uczenia maszynowego coraz częściej wykorzystywane są do optymalizacji procesów operacyjnych i usprawniania obsługi klienta. Czytając nasze e-booki, dowiesz się więcej o zastosowaniach modeli ML w bankowości. [Materiały dostępne są w języku angielskim].

Jak pracujemy?

Warsztat z klientem

Zrozumienie potrzeb biznesowych i oczekiwań.

Koncepcje rozwiązań

Opracowanie podejścia od strony AI/ML, poprzez określenie danych potrzebnych do realizacji (dane wejściowe) oraz sposobu i efektu działania rozwiązania (dane wyjściowe oraz ich interpretacja).

Przygotowanie modeli ML

Wszelkie działania mające na celu przygotowanie skutecznego modelu ML takie jak: przygotowanie danych, analiza eksploracyjna danych, inżynieria danych, trenowanie modelu i jego weryfikacja.

Weryfikacja biznesowa i wdrożenie

Przekazanie modelu w celu jego weryfikacji po stronie klienta (Proof of Concept, PoC) oraz wdrożenie w infrastrukturze klienta - w przypadku pozytywnej decyzji.

W naszych projektach wykorzystujemy technologie: