Белорусским разработчикам удалось отыскать нестандартные решения для применения больших массивов данных — Big Data. Среди идей – распознаватель кредитополучателей по страничкам в соцсетях, оплата мобильной связи в виде кэшбэка и др. Разработки были представлены на прошедшем в Минске хатаконе, который поддерживал Приорбанк.
За 48 часов разработчикам Беларуси удалось придумать и представить алгоритмы, позволяющие обрабатывать обобщенные данные о банковских клиентах. Портал Myfin.by выделил наиболее интересные прототипы, которые удалось создать участникам специализированного хатакона.
Диагноз по интернету
Гран-при и поездка досталась команде Doc AI. Их наградили также поездкой в Эстонию на Startup Nation в период проведения всемирной недели предпринимательства. Базовым материалом для разработок команды были 50 тыс. текстовых записей пациентов, повествующих о проблемах со здоровьем.
[image1]
Работа Doc AI выделялась среди других подходом к проблеме. В итоге созданная нейронная модель может анализировать в реальном времени к какому из специалистов следует обратиться больному. Точность составляет 75%. Есть надежда, что благодаря разработке команды в будущем пациенты смогут записываться к профильному врачу посредством отправленного в чат-бот поликлиники сообщения.
Кредит в помощь
Победителем состязаний стала команда Max & Friends, научившаяся распознавать потенциальных заемщиков на основе анализа информации о платежах. Разработка дает возможность выявить людей, не интересующихся кредитованием (точность – 80%). Решение программы базируется на обработке демографических данных и средних чеках на покупку.
Помимо этого, юные разработчики с помощью алгоритмов обработки данных проверили построенные гипотезы. Выяснилось, что потребители легального контента в сети предпочитают спорт и оплату такси через мобильные приложения. Покупатели онлайн-валюты для соцсетей часто тратят средства на казуальные игры, а почитатели фастфуда питаются в одних и тех же точках общепита и не заглядывают к их конкурентам.
Разработчики создали карту оплат, иллюстрирующую определенные закономерности. На ее основе банкиры могут привлекать потенциальных заемщиков: достаточно лишь составить для таких групп клиентов уникальные сообщения. Команде удалось получить данные, которые уже сегодня можно применять на практике.
Требовательное жюри отметило слаженную командную работу Max & Friends и реальные результаты разработчиков. Новым проектом уже заинтересовались в Приорбанке.
«Команды работали с обезличенными банковскими данными и поэтому смогли предложить жизнеспособные идеи, которые можно использовать для повышения продаж. Безусловно, многое из представленного уже было нами реализовано.
Но в работах победителей и призеров мы увидели нетрадиционные методы анализа, которые могут повысить эффективность работы банков», – констатировали финансисты.
Покупки с возвратом
Прекрасно показала себя команда PRAid, решившая при помощи алгоритмов Big Data определить банковских клиентов, которых должны заинтересовать карты с кэшбэком. Среди клиентов Приорбанка ребята быстро отыскали такие группы: кто-то много тратит на АЗС, другие часто снимают наличность, третьи переводят рубли в инвалюту.
Высока вероятность, что каждая из таких аудиторий с удовольствием перейдет на карты с кэшбэком для получения постоянного дохода.
Постоянные клиенты
Команда PRIority разрабатывала модель приоритетных клиентов. Анализ Big Data позволил отыскать граждан, постоянно нуждающихся в банковских услугах. Ребята научились с большой долей вероятности определять: перейдет ли клиент в иной банк, а также выискивать потребителей, которые наверняка заинтересуются персональными предложениями о новых услугах.
Потенциальные «перебежчики»
В период хатакона юным специалистам были доступны обобщенные данные об абонентах операторов мобильной связи. Команде KB удалось разработать концепцию механизма добавления в CRM сведений о пользователях, способных к «миграции» к конкурентам.
А члены команды INMotion предложили группировать пользователей гаджетов по психотипам. Такая классификация поможет сотрудникам точек продаж удерживать клиентов от импульсивных желаний приобрести пакет иного оператора.
Связь за бонусы
Участники Induto решили на основе технологий Data Science отыскать группы пользователей мобильной связи, которым необходимо вовремя менять тарифы во избежание чрезмерных расходов. В итоге нейронная сеть научилась предсказывать поведение абонента.
Команда TopTop предложила создать приложение с персональными скидками для клиента. Благодаря новации можно оплачивать связь за счет кэшбэка, формирующегося при оплате картой банка в супермаркетах и гипермаркетах.
Искусственный интеллект уже рядом
В Приорбанке считают, что роль информационных сетей и искусственного интеллекта будет расти стремительными темпами. Чат-боты уже сейчас дают готовые ответы на частые запросы пользователей. В недалеком будущем самообучающиеся системы смогут сами решать задачи обслуживания на базе имеющихся о клиенте данных.
Прогрессивные банки во всем мире уже сейчас отслеживают перспективные проекты в сфере Data Science and Big Data. Белорусский Приорбанк также решил не отставать от вызовов времени.
Напомним, Datathone проходил в столице Беларуси 28-30 июля. Два дня программисты, финансисты, математики, бизнес-аналитики при помощи технологий анализов больших массивов информации решали непростые, но захватывающие задачи.
- Ваш комментарий будет первым...