フィンテック

フィンテックは貸し付け業務を根底から変えました。そこで、リーダー企業にとっての革新的なテクノロジとして機械学習が脚光を浴びています。業務遂行におけるスマートな意思決定や貸し手と消費者の間におけるサービス利用の煩雑さの解消、新規顧客の識別、既存の顧客ベースにおける離脱の削減など、DataRobot の機械学習自動化プラットフォームは、フィンテックの貸し付け組織がより精度の高い予測をより迅速に行う助けになります。使用事例: クレジットデフォルト率

国境を越えた資本移動の効率化は、フィンテックの最も大きなメリットの 1 つです。これにより、企業と消費者は刺激的な新しい方法で金融エコシステムに参加できるようになります。ただし、重要な課題が残っています。不正取引は常に、銀行をはじめ金融業界の懸念材料の 1 つでした。DataRobot の機械学習自動化プラットフォームを導入すれば、企業は、人手によるより入念な検査を必要とする支払い取引を識別するための予測モデルを構築できます。DataRobot は、本番環境でリアルタイムに機械学習モデルを展開して、企業が永久的な損害を被る前に不正利用者を見つけ出すことができるよう支援します。使用事例: ダイレクトマーケティング

個人向けウェルスアドバイザに独占されている業界では、当初、フィンテックはアドバイザと消費者とのやり取りを自動化することで、透明性を高め、取引手数料を下げるようにするためのものでした。デジタルウェルス市場の進展に伴い、「ロボアドバイザ」が顧客とやり取りする頻度が増えつつある今、機械学習は、ポートフォリオ管理の自動化を進める必要性に対処するという主要な役割を担います。DataRobot の機械学習自動化プラットフォームは、各自のリスク許容度と財務状況に合った適切な機会を消費者に提供する上で重要な役割を果たします。使用事例: デジタルウェルスマネジメント

暗号通貨と分散型記録技術は、フィンテックの最も刺激的な開発成果の 1 つです。ブロックチェーンテクノロジは、まだ初期開発段階にあり、機械学習ソリューションの最適な候補と考えられています。これらの初期の使用事例には、個人情報窃盗、サイバー攻撃、不正取引、不法なブロックチェーン取引の検出が含まれます。DataRobot は、ブロックチェーンを重視する企業がこれらすべての脅威をリアルタイムで検出するモデルを構築できるほど十分な柔軟性を備えています。