Abstrato

Aprendizagem automática 2018: aplicações de aprendizagem automática no domínio do cartão de crédito - Jayatu Sen Chaudhury-American Express

Jayatu Sen Chaudhury

Dados os enormes volumes de informação acessível (organizada e não organizada) para os utilizadores do cartão American Express, a American Express adotou a IA em geral como o seu centro de procedimentos comerciais de crédito e risco de extorsão para o conselho, promovendo investigações e atividades. O trabalho envolveu a estruturação de centros internos de distribuição de informação com o grau correto de controlos de segurança nesse ponto, utilizando cálculos de IA de condição artesanal de fontes abertas para resolver problemas de negócio extraordinários em diferentes verticais de negócio. A seleção da IA ??garantiu o funcionamento de modelos financeiros sólidos, utilizando os dados menos difíceis concebíveis, transmitindo a melhor força presciente com a mais extrema precisão. Os modelos são atualizados com a melhor recorrência concebível, garantindo que os modelos se juntam aos principais dados tardios. Isto levou a uma enorme melhoria nos controlos de risco de deturpação e também melhorou o foco das secções correspondentes com uma precisão muito maior na promoção. Como parte da introdução, serão discutidos 3-4 exemplos reais de utilização dos procedimentos centrais da American Express e a forma como a IA mudou totalmente o jogo. A conversa também incorporará as novas zonas onde a organização está a considerar fazer pesquisas e trazer o incentivo menos difícil para os utilizadores dos seus cartões Dados os enormes volumes de informação acessível (organizada e não organizada) para os membros do cartão American Express, a American A Express recebeu o Machine Aprendendo a fundo os seus procedimentos comerciais centrais de Gestão de Risco de Crédito e Fraude, Análise de Marketing e Operações. O trabalho envolveu a estruturação de stocks de informação internos com o nível correto de controlos de proteção nesse ponto, utilizando condições de cálculos de IA artesanais de fontes abertas para destrinçar problemas de negócio únicos em diferentes verticais de negócio. o funcionamento de modelos monetários sólidos utilizando os dados mais diretos concebíveis, transmitindo a melhor força presciente com a mais extrema exatidão. Os modelos são atualizados com a melhor recorrência concebível, garantindo que os modelos fundam os principais dados contínuos. Isto levou a melhorias críticas nos controlos de risco de fraude e, além disso, melhorou o foco de fragmentos adequados com uma precisão muito maior na publicidade. centrais da American Express. A conversa também incorporará as novas regiões onde a organização está a considerar fazer investigação e trazer o incentivo menos complexo para os seus membros de cartão. "Ultimamente, foram criadas várias aplicações eficazes de IA, começando por programas de mineração de informação que descobrem como distinguir trocas enganosas. de mastercard,a estruturas de triagem de dados que se familiarizam com as inclinações de compreensão dos clientes, a veículos independentes que descobrem como conduzir em vias abertas. "A IA está ligada à compreensão do passado para enquadrar previsões sobre o prazo mais longo - e algumas dessas expectativas será errado. A lógica de regras imprecisas pode resultar em despedimentos de trocas substanciais ou "falsos negativos", causando infortúnio de rendimento ou insatisfação do cliente. Lembre-se sempre que a IA, semelhante a todos os aparelhos ou inovações, existe para atender às necessidades do negócio. os cálculos devem ser precisos:Algoritmos também firmemente ligados à conduta passada são "demasiado preparados". Os algoritmos também ligados livremente à conduta passada são "preparados insuficientes". aprovadas). Os algoritmos são frequentemente re-preparados regularmente, tão importantes para estar atento às mudanças nos padrões da situação do negócio.  

Biografia:

Jayatu Sen Chaudhury é vice-presidente global de ciência de dados comerciais e mercantis e responsável pela Enterprise Digital & Analytics India na American Express, Índia. Antes desta função, foi Chefe de Gestão Global de Informação, Laboratórios de Big Data e Capacidades Avançadas de Risco. Faz parte da American Express desde 2001, trabalhando em diversas funções de ciência de decisão para os mercados dos EUA e internacionais. Obteve o seu doutoramento em Economia Financeira pelo IGIDR, Instituto de Investigação Económica financiado pelo Banco Central do País (Reserve Bank of India). Antes de se juntar à American Express, trabalhou em ciência da decisão durante dois anos na GE Capital e no ICICI Bank.