Системы поддержки принятия решений (СППР) обрабатывают большие данные и формируют рекомендации на основе продвинутых алгоритмов машинного обучения.
Среди ключевых направлений применения СППР в банках:
❶ Автоматизация процессов скоринга и андеррайтинга
❷ Оценка кредитоспособности клиентов
❸ Выявление подозрительных транзакций и заявок
❹ Оптимизация персонализированных предложений и коммуникаций с клиентами
До недавнего времени рынок СППР в России был сильно консолидирован, а его лидерами были западные компании: SAS, Experian и FICO. Однако сегодня использование этих продуктов накладывает серьезные ограничения, и проблема не только в отсутствии обновлений или прекращении техподдержки, но и в том, что код стратегий (пайплайнов, отображающих структуру производимых системой расчетов), бизнес-правил и интеграции невозможно перенести автоматически.
Таким образом, банкам нужно не просто заменить одну систему на другую, но и переконфигурировать свои процессы, адаптировать стратегии и обучить сотрудников.
Как это сделать?
❶ Выбрать вендора, соответствующего вашим критериям
❷ Минимизировать риски при миграции: автоматизация тестирования, гибкая маршрутизация и синхронизация контента — три кита, на которых строится успешная миграция
❸ Сделать все возможное для сокращения сроков и ресурсоемкости миграции:
— использовать готовые шаблоны миграции
— применять комплексные программы обучения сотрудников от вендора
— использовать трансляторы кода, позволяющие автоматически конвертировать правила и логику из старой системы в новую
Какие перспективы у импортонезависимых СППР?
ИИ открывает перед СППР новые возможности для автоматизации задач разработки, тестирования и актуализации стратегий, используемых в СППР.
Например, ИИ-помощники позволяют:
— автоматизировать создание бизнес-правил и кода;
— сократить время на разработку и тестирование;
— повысить гибкость и адаптивность систем.
Поэтому новые отечественные СППР способны не просто стать заменой зарубежным решениям, но и в ряде случаев превзойти их по функционалу.
Чтобы узнать больше, прочитайте полную версию статьи Артема Глазкова на сайте AXENIX >
#AXsoft
Среди ключевых направлений применения СППР в банках:
❶ Автоматизация процессов скоринга и андеррайтинга
❷ Оценка кредитоспособности клиентов
❸ Выявление подозрительных транзакций и заявок
❹ Оптимизация персонализированных предложений и коммуникаций с клиентами
До недавнего времени рынок СППР в России был сильно консолидирован, а его лидерами были западные компании: SAS, Experian и FICO. Однако сегодня использование этих продуктов накладывает серьезные ограничения, и проблема не только в отсутствии обновлений или прекращении техподдержки, но и в том, что код стратегий (пайплайнов, отображающих структуру производимых системой расчетов), бизнес-правил и интеграции невозможно перенести автоматически.
Таким образом, банкам нужно не просто заменить одну систему на другую, но и переконфигурировать свои процессы, адаптировать стратегии и обучить сотрудников.
Как это сделать?
❶ Выбрать вендора, соответствующего вашим критериям
❷ Минимизировать риски при миграции: автоматизация тестирования, гибкая маршрутизация и синхронизация контента — три кита, на которых строится успешная миграция
❸ Сделать все возможное для сокращения сроков и ресурсоемкости миграции:
— использовать готовые шаблоны миграции
— применять комплексные программы обучения сотрудников от вендора
— использовать трансляторы кода, позволяющие автоматически конвертировать правила и логику из старой системы в новую
Какие перспективы у импортонезависимых СППР?
ИИ открывает перед СППР новые возможности для автоматизации задач разработки, тестирования и актуализации стратегий, используемых в СППР.
Например, ИИ-помощники позволяют:
— автоматизировать создание бизнес-правил и кода;
— сократить время на разработку и тестирование;
— повысить гибкость и адаптивность систем.
Поэтому новые отечественные СППР способны не просто стать заменой зарубежным решениям, но и в ряде случаев превзойти их по функционалу.
Чтобы узнать больше, прочитайте полную версию статьи Артема Глазкова на сайте AXENIX >
#AXsoft
tgoop.com/Axenix_Ru/1864
Create:
Last Update:
Last Update:
Системы поддержки принятия решений (СППР) обрабатывают большие данные и формируют рекомендации на основе продвинутых алгоритмов машинного обучения.
Среди ключевых направлений применения СППР в банках:
❶ Автоматизация процессов скоринга и андеррайтинга
❷ Оценка кредитоспособности клиентов
❸ Выявление подозрительных транзакций и заявок
❹ Оптимизация персонализированных предложений и коммуникаций с клиентами
До недавнего времени рынок СППР в России был сильно консолидирован, а его лидерами были западные компании: SAS, Experian и FICO. Однако сегодня использование этих продуктов накладывает серьезные ограничения, и проблема не только в отсутствии обновлений или прекращении техподдержки, но и в том, что код стратегий (пайплайнов, отображающих структуру производимых системой расчетов), бизнес-правил и интеграции невозможно перенести автоматически.
Таким образом, банкам нужно не просто заменить одну систему на другую, но и переконфигурировать свои процессы, адаптировать стратегии и обучить сотрудников.
Как это сделать?
❶ Выбрать вендора, соответствующего вашим критериям
❷ Минимизировать риски при миграции: автоматизация тестирования, гибкая маршрутизация и синхронизация контента — три кита, на которых строится успешная миграция
❸ Сделать все возможное для сокращения сроков и ресурсоемкости миграции:
— использовать готовые шаблоны миграции
— применять комплексные программы обучения сотрудников от вендора
— использовать трансляторы кода, позволяющие автоматически конвертировать правила и логику из старой системы в новую
Какие перспективы у импортонезависимых СППР?
ИИ открывает перед СППР новые возможности для автоматизации задач разработки, тестирования и актуализации стратегий, используемых в СППР.
Например, ИИ-помощники позволяют:
— автоматизировать создание бизнес-правил и кода;
— сократить время на разработку и тестирование;
— повысить гибкость и адаптивность систем.
Поэтому новые отечественные СППР способны не просто стать заменой зарубежным решениям, но и в ряде случаев превзойти их по функционалу.
Чтобы узнать больше, прочитайте полную версию статьи Артема Глазкова на сайте AXENIX >
#AXsoft
Среди ключевых направлений применения СППР в банках:
❶ Автоматизация процессов скоринга и андеррайтинга
❷ Оценка кредитоспособности клиентов
❸ Выявление подозрительных транзакций и заявок
❹ Оптимизация персонализированных предложений и коммуникаций с клиентами
До недавнего времени рынок СППР в России был сильно консолидирован, а его лидерами были западные компании: SAS, Experian и FICO. Однако сегодня использование этих продуктов накладывает серьезные ограничения, и проблема не только в отсутствии обновлений или прекращении техподдержки, но и в том, что код стратегий (пайплайнов, отображающих структуру производимых системой расчетов), бизнес-правил и интеграции невозможно перенести автоматически.
Таким образом, банкам нужно не просто заменить одну систему на другую, но и переконфигурировать свои процессы, адаптировать стратегии и обучить сотрудников.
Как это сделать?
❶ Выбрать вендора, соответствующего вашим критериям
❷ Минимизировать риски при миграции: автоматизация тестирования, гибкая маршрутизация и синхронизация контента — три кита, на которых строится успешная миграция
❸ Сделать все возможное для сокращения сроков и ресурсоемкости миграции:
— использовать готовые шаблоны миграции
— применять комплексные программы обучения сотрудников от вендора
— использовать трансляторы кода, позволяющие автоматически конвертировать правила и логику из старой системы в новую
Какие перспективы у импортонезависимых СППР?
ИИ открывает перед СППР новые возможности для автоматизации задач разработки, тестирования и актуализации стратегий, используемых в СППР.
Например, ИИ-помощники позволяют:
— автоматизировать создание бизнес-правил и кода;
— сократить время на разработку и тестирование;
— повысить гибкость и адаптивность систем.
Поэтому новые отечественные СППР способны не просто стать заменой зарубежным решениям, но и в ряде случаев превзойти их по функционалу.
Чтобы узнать больше, прочитайте полную версию статьи Артема Глазкова на сайте AXENIX >
#AXsoft
BY Axenix: ИТ, стратегии и консалтинг
Share with your friend now:
tgoop.com/Axenix_Ru/1864