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    数据科学在金融服务中的应用

    5大评级机构中的3家和世界上最大的2家银行都在Domino上运行

    “十大网赌软件推荐已经能够将数据标准化, 的技术, 以及十大网赌软件推荐之间以及与客户之间的合作方式,这样他们就能看到十大网赌软件推荐正在做的工作, 当十大网赌软件推荐这样做的时候. Domino加快了十大网赌软件推荐交付的速度, 为十大网赌软件推荐的建模投资提供更快更好的回报.”

    ——穆迪分析公司风险与金融分析董事总经理Jacob Grotta

    挑战

    规定

    金融服务公司分析敏感的PII,从公众那里管理资金, 因此,它们面临严格的监管要求. 他们需要对所有项目环境的完全可见性,并且必须能够为审计重现过去的实验和模型驱动的决策.

    协作

    拥有24小时的全球资本市场和分散的团队, 在投资理念和数据科学模型方面,与来自不同团队和地区的同事合作可能会很困难, 破坏集体智慧的好处.

    遗留系统

    随着金融科技和更广泛的科技行业对人才的争夺, 金融机构需要让量化研究人员和投资专业人士使用最新的工具,为alpha和底线做出贡献, 而不为安全性和合规性牺牲IT标准.

    金融服务公司的福利

    承保及信用评分

    机器学习算法的能力很好地满足了承销需求. 定量风险分析师可以训练模型,帮助承销商更快、更准确地工作.

    个性化

    在机器学习的帮助下, 金融机构可以提供个性化的产品, 服务, 没有特别手工分析的建议.

    欺诈检测

    机器学习可以识别异常,比如交易数据中的异常模式, 并提醒风险管理人员进行调查或触发自动补救.

    在整个金融行业受到信任

    Domino通过简化特定的实验和分析,使数据科学和定量研究团队能够受到模型驱动, 加快金融模式建设, 在规模上部署和维持信用评级的沿袭性, 快速检测欺诈行为, 满足审计要求, 和更多的.

    释放数据科学

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