Знаем ли мы, сколько зарабатывают клиенты?
Вопрос о доходах — дело тонкое. На Патриках, может, и прилично обсудить, но банкам нужны точные данные, а не слова. История прогнозирования доходов прошла путь от анкет и самооценок до сложных ML-моделей, работающих с big data ⚡️
Дмитрий Светлов, руководитель направления интеллектуального анализа данных, в новой статье на Хабре рассказал, как раньше пытались определить доходы клиентов, почему простые методы не работают и с какими трудностями столкнулись при разработке модели.
Разработанная нами модель доказала свою эффективность, принося значительный финансовый эффект. Она оказалась высокодоходной, существенно улучшив точность прогнозов и результаты для бизнеса.
Для банков доходы клиентов — не просто цифры, а основа для продуктов, лояльности и кредитных решений. Читайте, как модели меняют подход к работе 🚀
#aaa_hardposting
Вопрос о доходах — дело тонкое. На Патриках, может, и прилично обсудить, но банкам нужны точные данные, а не слова. История прогнозирования доходов прошла путь от анкет и самооценок до сложных ML-моделей, работающих с big data ⚡️
Дмитрий Светлов, руководитель направления интеллектуального анализа данных, в новой статье на Хабре рассказал, как раньше пытались определить доходы клиентов, почему простые методы не работают и с какими трудностями столкнулись при разработке модели.
Разработанная нами модель доказала свою эффективность, принося значительный финансовый эффект. Она оказалась высокодоходной, существенно улучшив точность прогнозов и результаты для бизнеса.
Для банков доходы клиентов — не просто цифры, а основа для продуктов, лояльности и кредитных решений. Читайте, как модели меняют подход к работе 🚀
#aaa_hardposting
🔥22❤9🤩8👏1😁1
tgoop.com/aaanalytics/652
Create:
Last Update:
Last Update:
Знаем ли мы, сколько зарабатывают клиенты?
Вопрос о доходах — дело тонкое. На Патриках, может, и прилично обсудить, но банкам нужны точные данные, а не слова. История прогнозирования доходов прошла путь от анкет и самооценок до сложных ML-моделей, работающих с big data ⚡️
Дмитрий Светлов, руководитель направления интеллектуального анализа данных, в новой статье на Хабре рассказал, как раньше пытались определить доходы клиентов, почему простые методы не работают и с какими трудностями столкнулись при разработке модели.
Разработанная нами модель доказала свою эффективность, принося значительный финансовый эффект. Она оказалась высокодоходной, существенно улучшив точность прогнозов и результаты для бизнеса.
Для банков доходы клиентов — не просто цифры, а основа для продуктов, лояльности и кредитных решений. Читайте, как модели меняют подход к работе 🚀
#aaa_hardposting
Вопрос о доходах — дело тонкое. На Патриках, может, и прилично обсудить, но банкам нужны точные данные, а не слова. История прогнозирования доходов прошла путь от анкет и самооценок до сложных ML-моделей, работающих с big data ⚡️
Дмитрий Светлов, руководитель направления интеллектуального анализа данных, в новой статье на Хабре рассказал, как раньше пытались определить доходы клиентов, почему простые методы не работают и с какими трудностями столкнулись при разработке модели.
Разработанная нами модель доказала свою эффективность, принося значительный финансовый эффект. Она оказалась высокодоходной, существенно улучшив точность прогнозов и результаты для бизнеса.
Для банков доходы клиентов — не просто цифры, а основа для продуктов, лояльности и кредитных решений. Читайте, как модели меняют подход к работе 🚀
#aaa_hardposting
BY Alfa Advanced Analytics
Share with your friend now:
tgoop.com/aaanalytics/652