Учёные разработали новый метод для оптимизации бизнес-процессов в банках.
Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и Сколтеха нашли способ улучшить работу банков с помощью нейронных сетей. Новый метод позволяет алгоритмам одновременно учитывать как локальные, так и глобальные данные о банковских операциях. Результаты работы опубликованы в международном журнале.
Учёные разделили задачи на три типа: глобальные, локальные и динамические. Глобальные задачи требуют оценки стабильных характеристик, таких как возраст клиента и его платёжеспособность. Локальные и динамические задачи связаны с изменениями во времени, например, предсказанием следующего события или сменой поведения клиента.
В ходе исследования были протестированы различные методы, и разработан новый подход, который учитывает контекстные данные о других клиентах. Это помогает лучше понимать глобальные тенденции и улучшает результаты моделей на 20%.
Доктор Андрей Савченко отметил, что большинство задач, с которыми они раньше работали, были глобальными, но сейчас наблюдается рост локальных задач. Это делает новое решение особенно актуальным.
Кандидат Алексей Зайцев добавил, что нейронные сети универсальны и могут адаптироваться к различным задачам. Ученые планируют использовать этот метод для работы с новыми данными и повышения устойчивости нейросетей к аномалиям.
Источник: Сбер.