РИТ++ 2017 завершён!

Cкоринговые модели нового типа: анализируем действия клиентаМашинное обучение

Доклад принят в программу конференции
Максим Савченко
Сбербанк

Руководитель разработки моделей.

Тезисы

Кейс 1: как обеспечить максимально быструю (без привлечения людей-экспертов), удобную (радикальное сокращение экранных форм) и эффективную оценку клиентов за счет анализа поведенческой информации клиентов (в частности, истории финансовых транзакций).

Кейс 2: сегментация клиентов на основе их финансового поведения (анализ данных высокой размерности и большого размера).

Доклад посвящен обзору некоторых приемов машинного обучения, которые используются для решения этой задачи

Другие доклады секции Машинное обучение