«Умные» кредиты и бесплатная мобильная связь. Как Big Data поможет белорусам

11:04 01.08.2017

Распознатчик кредитополучателей по профилям в соцсетях, мобильная связь с оплатой в виде кэшбэка и медицинские чат-боты – белорусские разработчики нашли нестандартные способы использования Big Data (больших массивов данных). Близкие идеи и разработки они представили на специализированном хакатоне Datathon, что прошел в Минске при поддержке Приорбанка.

Название «Datathon» (с слов «data» и «hackathon») в точности передает смысл происходящего. За короткий срок в 48 часов белорусские разработчики пришлось попридумать и представить алгоритмы для обработки обобщенных данных о клиентах мель.

«На выходе» – жизнеспособные модели анализа информации, которые помогают отнюдь не только компаниям, но и обычным потребителям. Мы выделили самые интересные прототипы, созданные участниками необычного хакатона.

Ласковый доктор интернет

Гран-при и поездку в Эстонию для Startup Nation во время всемирной недели предпринимательства выиграла братия Doc AI. Работа команды отличалась как тематикой, так и подходом. Исходным материалом послужили 50 тыс. текстовых записей, в которых пациенты описывают проблемы со здоровьем.

Нейронная схема в режиме реального времени анализирует нечисловые данные. И в результате сообщает пациенту с точностью 75%, к врачу кой специализации (из 37 возможных вариантов) ему время обратиться. Предполагается, что в будущем, чтобы записаться к профильному врачу,  хватает будет отправить сообщение в чат-бот поликлиники.

Когда-никогда кредит не повредит

Победителем хакатона стала теплая компания Max & Friends, которая на основе анализа данных о платежах белорусов научилась чуять потенциальных кредитополучателей.

Разработка, в частности, позволяет с точностью перед 80% определить тех, кому точно не интересны банковские займы. Конспект выносит решение на основе обработки как демографических параметров (половая принадлежность и возраст), так и данных о покупке и среднем чеке.

Далее того, разработчики построили гипотезы и проверили их подле помощи алгоритмов обработки данных. Оказалось, например, по какой причине покупатели легального контента в сети (музыка, фильмы) предпочитают работать спортом, а за такси платят через мобильные приложения.

А до сего времени покупатели онлайн-валюты для социальных сетей чаще других готовы транжирить деньги на недорогие казуальные игры. Посетители нескольких сетей фастфуда принципиально ходят в одни и тёцка же заведения и не появляются у конкурентов.

Разработчики показали наглядную карту оплат, которая иллюстрирует новые и неожиданные закономерности.

Держи основе этого банки могут сделать клиенту персональное план. Тем самым не нужно проводить «ковровую бомбардировку», а в достаточной мере найти группы клиентов и составить для них уникальные сведения.

Члены жюри, в которое вошли аналитики Data Science, представители Приорбанка и других компаний, отметили Max & Friends по (по грибы) слаженную работу в команде и реальные результаты. Команде посчастливилось получить полезные данные, которые уже можно принять на вооружение в действующем бизнесе.

Проектом заинтересовался Приорбанк. «Команды работали с обезличенными банковскими данными и благодаря) (этого смогли предложить жизнеспособные идеи, которые можно проэксплуатировать для повышения продаж. Безусловно, многое из представленного сделано было нами реализовано.

Но в работах победителей и призеров пишущий эти строки увидели нетрадиционные методы анализа, которые могут поднять эффективность работы банков», – отметили в Приорбанке.

Давать взятку и возвращать

В шаге от победы оказалась команда PRAid. Возлюбленная поставила перед собой цель при помощи алгоритмов Big Data реквизи клиентов банка, которым могут понадобиться карты с кэшбэком.

Участники хакатона нашли одновременно несколько групп среди клиентов Приорбанка: одни расходуют взрослые суммы на АЗС, другие снимают много наличных, а третьи переводят белорусские рубли в валюту.

Каждая зрители с высокой долей вероятности перейдет на новые карточная игра с кэшбэком, что позволит постоянно получать дополнительный пенсион.

Пойми меня, если сможешь!

Разработчики команды PRIority трудились надо моделью определения приоритетных клиентов. Анализ «больших данных» позволил встретить тех, кто будет часто пользоваться услугами шайба. Более того, алгоритм позволяет определить сроки получения прибыли с клиентов.

При случае удалось найти и другие закономерности: например, останется ли контрагент или уйдет в другой банк. Также разработчики смогли фиксировать потенциальных потребителей новых услуг, которым следует откомандировать персональное предложение.

Потенциальные «мигранты»

Вот время хакатона разработчики могли использовать обобщенные данное о группах абонентов мобильных операторов. Команда КВ представила концепцию механизма добавления в CRM данных о пользователях, склонных к «миграции» в иные сети.

А вот ребята из INMotion предложили (с)группировать абонентов по психотипам, чтобы помочь специалистам точек продаж унять клиента при импульсивном желании отключиться.

Звоним после бонусы

Еще одна команда задалась целью возьми основе технологий Data Science найти группы абонентов, кому пристало вовремя менять тариф, чтобы избежать непредвиденных расходов. Induto использовали нейронную частик для повышения предсказуемости поведения абонента.

Интересным оказался вариант команды TopTop, которые предложили создать мобильное ливрезон с персональными скидками. С его помощью можно оплачивать служба связи за счет кэшбэка, который формируется рядом оплате банковской картой, например, в супермаркетах и гипермаркетах.

Бери пороге искусственного интеллекта

Как рассказали в Приорбанке, значение информационных систем в области нейронных сетей и искусственного интеллекта короче стремительно возрастать. Чат-боты уже предлагают готовые ответы возьми типичные запросы пользователей, а в будущем самообучающиеся системы станут единолично решать простые задачи обслуживания на основе накопленных данных о клиенте.

Вот п наиболее продвинутые банки в мире и Беларуси, в том числе и Приорбанк, ранее стараются отслеживать перспективные проекты в области Data Science and Big Data.

Datathone прошел с 28 до 30 июля при поддержке Приорбанка. В течение двух дней программисты, математики, финансисты и гешефт-аналитики решали задачи с помощью последних технологий анализа больших массивов.

Источник: Myfin.by

Источник

Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*