크레이지 슬롯 크레이지 슬롯 학습 : 크레이지 슬롯 관리 및 규정 크레이지 슬롯의 혁명?

FIS (Financial Institutions)는 규제보고 데이터 및 구조화되지 않은 정보를 관리하고 광산하기 위해 머신 러닝 접근법을 배포하려고합니다. Journal of Financial Transformation의 2017 년 4 월호에 실린이 기사는 크레이지 슬롯 학습 분야를 소개하고 부문 및 기술 벤처와의 토론, 신용 위험 모델링, 신용 카드 사기 및 자금 세출의 탐지, 행동 침해의 보장을 기반으로 FIS 내의 몇 가지 "Regtech"신청 사례에 대해 설명합니다.

금융 서비스 부문에서 크레이지 슬롯 학습을 적용하는 부가 가치에 대한 두 가지 잠정적 인 결론이 나타납니다. 먼저, 크레이지 슬롯 학습 방법이 매우 많은 양의 데이터를 분석하는 능력으로, 높은 세분성과 예측 분석의 깊이를 제공하면 돈세탁 감지 및 신용 위험 모델링과 같은 크레이지 슬롯 관리 및 준수 영역에서 분석 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 금융 서비스 부문 내에서 머신 러닝 접근법의 적용은 상황에 따라 크다. 데이터 품질과 가용성은 문제가 될 수 있습니다. 더 중요한 것은, 여러 접근법의 예측 성능과 세분성은 모델 복잡성 증가와 설명 적 통찰력의 부족으로 인해 발생할 수 있습니다. 이것은 특히 규제 맥락에서 분석이 적용되는 문제이며 감독자 또는 규정 크레이지 슬롯 팀은 적용된 모델을 감사하고 이해하려고합니다..