슬롯 추천 FRT 에피소드 3 : 슬롯 추천 관리의 기계 학습

2017 & 2018은 신용 슬롯 추천 관리 및 모델링에 머신 러닝 기술을 배치하기 위해 더 많은 은행이 파일럿 프로젝트를 구현 및 운영하는 것을 보았습니다. ' 그들의 도구와 모델이 수년 동안 사용되어 왔지만 최근 컴퓨팅 전력 및 데이터 저장량이 증가하면 응용 프로그램의 확장 기회가 촉진되었습니다.

FRT의 에피소드 3에서, 우리는 'IIF 연구의 주요 결과를 탐구합니다.'IIF 연구에서는 60 개의 회사 (58 개 은행과 2 개의 모기지 보험사)를 인터뷰하여 기계 학습 채택 또는 탐색에 대해 인터뷰했습니다. 우리는 적용된 특정 기술, 주요 응용 프로그램 영역 '(신용 결정 및 신용 악화 모니터링 등), 혜택 생산 및 주요 도전과 장벽에 대해 논의합니다..