Как с вами связаться

Введите сообщение

Войти

Как с вами связаться

Введите сообщение

Войти
Аватар сообщества СБЕРБАНК [новости]

СБЕРБАНК [новости]

НОВОСТИ АКЦИЙ РФ

Нейросети для банков

92
Нейросети для банков

Нейросети для банков: как учёные из Сбера и Сколтеха повысили их точность на 20%. Разработан метод для оптимизации бизнес-процессов, повышения безопасности и качества обслуживания клиентов в банках. Специалисты Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и Сколтеха создали алгоритм обучения нейронных сетей, учитывающий общие и специфические данные о банковских операциях. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале International Journal of Information Management Data Insights. Авторы предложили способ оценки моделей для обработки последовательностей событий и разделили задачи на глобальные, локальные и динамические. Глобальные задачи требуют анализа неизменных характеристик, например, возраста клиента или платёжеспособности. Локальные и динамические задачи основаны на изменяющихся характеристиках, например, предсказании следующего события или определении смены страны проживания. Для решения задач протестирован широкий спектр передовых методов, на основе которых разработана новая методика анализа последовательных данных с учётом контекстной информации о клиентах. Такой подход улучшает показатели моделей на 20%. Андрей Савченко, доктор технических наук, научный руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка: «Большинство задач до начала исследования были глобальными, но мы разработали алгоритмы для локальных задач. Сейчас большинство задач скорее локальные, и у нас уже есть готовое решение. Это отличает нашу работу от большинства журнальных статей по искусственному интеллекту, которые устаревают к моменту публикации». Алексей Зайцев, кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории прикладных исследований «Сколтех-Сбербанк» Центра искусственного интеллекта Сколтеха, руководитель проекта: «Нейронные сети уникальны своей универсальностью и способностью адаптироваться к различным задачам без дополнительных затрат. В нашей работе мы описали широкий спектр задач и предложили решения, которые хорошо справляются с ними, даже если поведение пользователя меняется со временем. Мы гордимся тем, что учли поведение похожих пользователей для улучшения качества модели. В планах — применение метода для новых типов данных и повышение устойчивости нейросетей к аномалиям». Источник: www.sberbank.ru**

#сбер #сколтех
Войти

Войдите, чтобы оставлять комментарии

Другие новости сообщества / НОВОСТИ АКЦИЙ РФ

Вы уверены, что хотите выйти из аккаунта?