«Умные» кредиты и бесплатная мобильная связь. Как Big Data поможет белорусам

«Умные» кредиты и бесплатная мобильная связь. Как Big Data поможет белорусам

Распознаватель кредитополучателей по профилям в соцсетях, мобильная связь с оплатой в виде кэшбэка и медицинские чат-боты – белорусские разработчики нашли нестандартные способы использования Big Data (больших массивов данных). Свои идеи и разработки они представили на специализированном хакатоне Datathon, который прошел в Минске при поддержке Приорбанка.

Название «Datathon» (от слов «data» и «hackathon») точно передает смысл происходящего. За короткий срок в 48 часов белорусские разработчики пришлось придумать и представить алгоритмы для обработки обобщенных данных о клиентах банка.

«На выходе» – жизнеспособные модели анализа информации, которые помогают не только компаниям, но и обычным потребителям. Мы выделили самые интересные прототипы, созданные участниками необычного хакатона.

Добрый доктор интернет

Гран-при и поездку в Эстонию на Startup Nation во время всемирной недели предпринимательства выиграла команда Doc AI. Работа команды отличалась как тематикой, так и подходом. Исходным материалом послужили 50 тыс. текстовых записей, в которых пациенты описывают проблемы со здоровьем.

Нейронная модель в режиме реального времени анализирует нечисловые данные. И в результате сообщает пациенту с точностью 75%, к врачу какой специализации (из 37 возможных вариантов) ему пора обратиться. Предполагается, что в будущем, чтобы записаться к профильному врачу,  достаточно будет отправить сообщение в чат-бот поликлиники.

Когда кредит не повредит

Победителем хакатона стала команда Max & Friends, которая на основе анализа данных о платежах белорусов научилась распознавать потенциальных кредитополучателей.

Разработка, в частности, позволяет с точностью до 80% определить тех, кому точно не интересны банковские займы. Программа выносит решение на основе обработки как демографических параметров (пол и возраст), так и данных о покупке и среднем чеке.

Кроме того, разработчики построили гипотезы и проверили их при помощи алгоритмов обработки данных. Оказалось, например, что покупатели легального контента в сети (музыка, фильмы) предпочитают заниматься спортом, а за такси платят через мобильные приложения.

А еще покупатели онлайн-валюты для социальных сетей чаще других готовы тратить деньги на недорогие казуальные игры. Посетители нескольких сетей фастфуда принципиально ходят в одни и те же заведения и не появляются у конкурентов.

Разработчики показали наглядную карту оплат, которая иллюстрирует новые и неожиданные закономерности.

На основе этого банки могут сделать клиенту персональное предложение. Тем самым не нужно проводить «ковровую бомбардировку», а достаточно найти группы клиентов и составить для них уникальные сообщения.

Члены жюри, в которое вошли аналитики Data Science, представители Приорбанка и других компаний, отметили Max & Friends за слаженную работу в команде и реальные результаты. Команде удалось получить полезные данные, которые уже можно применить в действующем бизнесе.

Проектом заинтересовался Приорбанк. «Команды работали с обезличенными банковскими данными и поэтому смогли предложить жизнеспособные идеи, которые можно использовать для повышения продаж. Безусловно, многое из представленного уже было нами реализовано.

Но в работах победителей и призеров мы увидели нетрадиционные методы анализа, которые могут повысить эффективность работы банков», – отметили в Приорбанке.

Покупать и возвращать

В шаге от победы оказалась команда PRAid. Она поставила перед собой цель при помощи алгоритмов Big Data отобрать клиентов банка, которым могут понадобиться карты с кэшбэком.

Участники хакатона нашли сразу несколько групп среди клиентов Приорбанка: одни расходуют большие суммы на АЗС, другие снимают много наличных, а третьи переводят белорусские рубли в валюту.

Каждая аудитория с высокой долей вероятности перейдет на новые карты с кэшбэком, что позволит постоянно получать дополнительный доход.

Пойми меня, если сможешь!

Разработчики команды PRIority трудились над моделью определения приоритетных клиентов. Анализ «больших данных» позволил найти тех, кто будет часто пользоваться услугами банка. Более того, алгоритм позволяет определить сроки получения прибыли с клиентов.

Попутно удалось найти и другие закономерности: например, останется ли клиент или уйдет в другой банк. Также разработчики смогли определить потенциальных потребителей новых услуг, которым следует направить персональное предложение.

Потенциальные «мигранты»

Во время хакатона разработчики могли использовать обобщенные данные о группах абонентов мобильных операторов. Команда КВ представила концепцию механизма добавления в CRM данных о пользователях, склонных к «миграции» в другие сети.

А вот ребята из INMotion предложили группировать абонентов по психотипам, чтобы помочь специалистам точек продаж удержать клиента при импульсивном желании отключиться.

Звоним за бонусы

Еще одна команда задалась целью на основе технологий Data Science найти группы абонентов, кому следует вовремя менять тариф, чтобы избежать непредвиденных расходов. Induto использовали нейронную сеть для повышения предсказуемости поведения абонента.

Интересным оказался проект команды TopTop, которые предложили создать мобильное приложение с персональными скидками. С его помощью можно оплачивать услуги связи за счет кэшбэка, который формируется при оплате банковской картой, например, в супермаркетах и гипермаркетах.

На пороге искусственного интеллекта

Как рассказали в Приорбанке, роль информационных систем в области нейронных сетей и искусственного интеллекта будет стремительно возрастать. Чат-боты уже предлагают готовые ответы на типичные запросы пользователей, а в будущем самообучающиеся системы станут самостоятельно решать простые задачи обслуживания на основе накопленных данных о клиенте.

Поэтому наиболее продвинутые банки в мире и Беларуси, в том числе и Приорбанк, уже стараются отслеживать перспективные проекты в области Data Science and Big Data.

Datathone прошел с 28 по 30 июля при поддержке Приорбанка. В течение двух дней программисты, математики, финансисты и бизнес-аналитики решали задачи с помощью последних технологий анализа больших массивов.

Еще больше новостей – в нашем Telegram-канале
Подписаться на канал
Поделитесь своей новостью или «денежной» историей через @myfinby_bot
Источник: Myfin.by
Если вы заметили ошибку в тексте новости, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter
Оцените статью:
Уведомления
Отметить все как прочитанные
Удалить все