Finance신용점수 예측
신용 점수 예측 모델은 고객의 신용에 의해 발생할 수 있는 이벤트(예:파산, 의무 불이행, 지불 불이행 등)를 유발할 수 있는 경우를 대비해서 대출 기관은 채무불이행 위험이 높은 신청자와 신용 가치는 있지만 광범위한 신용 기록이 없는 신청자를 식별하여 신용 위험 및 손실에 대한 노출을 줄입니다.
수집된 고객 신용 데이터를 사용하여 해당 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준 및 기타 지표를 이용하여 신용 점수 예측을 함으로써 신용 승인을 간소화하면서 리스크를 정확하게 평가하기가 가능해 집니다. 기존 신용 채점 모델보다 정확도와 회상률이 더 높으며 금융 위험 관리 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Finance대출 상환 여부 예측
금융상품을 거래함에 따라 금융회사 경영에 있어 리스크 관리는 중요한 부분입니다. 리스크 관리자가 리스크 관리하는데 시간을 소비하지 않고 고객의 소득 상태, 신용 내역, 지불 수준, 외부 신용 평가 자료 및 기타 지표를 이용하여 고객의 대출 상환 여부를 판단하여 은행의 손실을 사전에 예방을 할 수 있습니다. 금융 서비스 회사의 대출 승인 여부 판단을 위한 시간과 비용을 절약 하고 빠르게 고객의 상환 능력을 예측하여 리스크를 관리 할 수 있습니다.
Finance금융 상품 추천
고객에게 상품을 추천 함으로써 자신에게 필요한 상품이 어떤 건지 모르는 고객에게 맞춤형 마케팅을 취하면서 이탈할 고객을 방지를 할 수 있습니다. 고객의 개인 정보, 소비 패턴, 재무 실적 등의 데이터를 기반으로 고객에게 맞는 신용 카드, 적금, 예금 등의 제품 소개를 함으로써 개인화 맞춤 서비스가 가능합니다. 이를 통해 차별화 된 상담 서비스를 제공해 드립니다. 개인화 맞춤 서비스를 제공함으로써 소비자의 신뢰를 높이고 기업의 가치를 높일 수 있습니다.
Finance고객 이탈 방지
고객을 유지하는 것이 신규 고객을 획득하는 것보다 비용적인 관점에서 평가한다면 중요합니다. 기존 고객들 중 이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 알아내 이탈을 방지할 수 있다면 그 효과는 신규 고객을 획득하는 것보다 클 수 있습니다. 고객 속성, 행동,참여 및 외부 요인을 분석하여 이탈 가능성이 가장 높은 고객을 예측할 수 있도록 하고 고객 이탈을 방지를 합니다. 고객 이탈 방지는 기업의 수익을 최적화 시킬 수 있습니다. 고객 이탈을 예측을 통해 금융 서비스 회사는 고객의 만족도를 높일 뿐만 아니라 고객 생애 가치를 높일 수 잇습니다.
Finance무역 감시
수출입기업 무역,외환거래 빅데이터를 이용해 거래 패턴을 통해시장 위법 행위를 나타내는 의심스러운 거래 행위를 탐지합니다. 허위 무역채권을 정상 거래로 속이는 등 사기가 의심되는 경우 거래를 예측하여 거래를 완전히 거부하거나 조사를 위해 거래를 신고하고 사기 가능성을 평가할 수 있게 할 수 있습니다. 사기 예측으로 오탐지율을 낮출 수 있습니다. 오탐지율 감소는 고객 만족도 상승, 매출 보호, 그리고 비용 절감 효과를 이어집니다.
Finance자금 세탁 방지 및 예측
금융 회사가 핀테크, 블록 체인 등의 기술을 도입하면서 금융 거래량 증가로 인해 금융 범죄가 늘어나고 있습니다. 현재 자금 세탁은 금융 서비스 부문에 심각한 위협이 됩니다. 자금 세탁 방지를 위해 불법자금 세탁을 적발, 예방을 하여 의심스러운 거래와 불규칙한 거래 네트워크를 식별 할 수 있습니다. AI는 의심스러운 거래를 적발하고 사기 및 자금 세탁 모델을 효율적으로 구축 할 뿐만 아니라 직원 및 비즈니스 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
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