pag aartista, Baguhan, bakla, tsupa, Pinutukan Ng Tamod Rating Ng Hotel

Pagpapabuti ng mga pagpapasya sa kredito at pag-aangat sa pananalapi maisama sa Timog-Silangang Asya

Ito ay malinaw na ang maginoo paraan ng pagtatasa ng pagkamarapat ay hindi hold malakas sa 2020 at higit pa. May COVID-19 at pagbabayad pista opisyal disrupting ang mga paraan ng credit application at pagtatasa ay ayon sa kaugalian na tapos na, at gamit ang mga bagong, hindi kinaugalian customer segment – kalesa ekonomiya ng mga manggagawa, Gen Z populasyon, maliit na negosyo may – ari- ng na nangangailangan ng mga credit upang panatilihin ang paggawa ng isang buhay, pag-asa sa mga alternatibong data at mga digital na mga channel ay hindi isang pagpipilian ngayon.

Ang pagdadala ng milyun-milyong mga bagong mamimili sa mainstream sistema sa pananalapi ay sa pamamagitan ng walang ibig sabihin nito madali. Ito ay nagsasangkot ng maingat at makabagong mga solusyon upang pamahalaan ang mga panganib sa paligid ng mga potensyal na pandaraya pagkakakilanlan, upang magsagawa ng mga secure na mga customer authentications, at sa pag-angat ng consumer confidence sa personal na seguridad ng data. Sa ganitong ebook kami ng outline kung paano lihim sa mga pinansiyal na mga serbisyo, kasama ang mga makabagong mga bagong approach sa credit pagmamarka para sa underbanked, ay maaaring humantong sa mas mahusay na mga kinalabasan para sa mga milyon-milyong at kumita ng mga unang bahagi ng movers katapatan mula sa isang umuusbong na mga consumer class.

Basahin ang puting papel

Kung ano ang nasa loob?

Papel na ginagampanan ng mga marka ng Digital na kredito sa lahat ng Lugar ng pagbabangko

Mula sa pautang na nagmula sa mga karanasan ng kostumer at pagpapabuhay - Alamin kung paano gagawing mas mahusay ang lahat ng bagay.

Tumaas na mga pagkakataon sa kita mula sa mga desisyon ng mataas na kredito

Madaling gamitin at UI hooks para sa buhay - Alamin ang higit pa sa loob.

Kaso pag-aaral ng pagbabago ng pinansiyal na mga serbisyo na may AI

Tingnan ang takdang gamit para sa mga detalye.

Mangyaring Ipasok Ang Email Address Ng Negosyo
Salamat! Maaari mong i-download ang whitepaper/ebook sa ibaba. Susubukan naming ring mag-email sa iyo ng isang kopya para sa ligtas na pag-iingat.
Basahin ang puting papel
Naku! Nagkaroon ng problema habang isinusumite ang form.
Mangyaring Ipasok Ang Email Address Ng Negosyo
Salamat! Magpapadala kami ng iyong whitepaper/ebook sa ilang sandali. Panatilihin ang isang mata sa iyong alkansya.
Naku! Nagkaroon ng problema habang isinusumite ang form.
Basahin ang puting papel

Pagpapabuti ng mga pagpapasya sa kredito at pag-aangat sa pananalapi maisama sa Timog-Silangang Asya

Mangyaring punan ang iyong mga detalye upang makakuha ng eksklusibong access sa e-book

Salamat sa iyo! Ang iyong pagsusumite ay natanggap at kami ay magpapadala sa iyo ng iyong kopya sa ilang sandali.

Naku! Nagkaroon ng problema habang isinusumite ang form.

CredoLab ay sa forefront ng mga makabagong kasanayan sa pamamahala sa peligro na makipag-ugnayan sa nobelang credit panganib modelling approach availed sa pamamagitan ng ang pag-akyat sa paggamit ng cell phone. Core upang CredoLab negosyo ay ang kanyang modelling tubo. Pagkuha ng mga smartphone tulad ng pag-input, ang pagpoproseso ng data tubo ay binubuo ng isang serye ng mga automated na mga hakbang, may mga ugat sa machine diskarte sa pag-aaral, na sa huli output ng isang mahuhulain modelo para sa credit default. Upang protektahan ang pagiging kompidensiyal at upang matiyak na ang laban bias patungo sa mga indibidwal na mga pautang sa mga customer, lamang ang mga di-pagkilala sa metadata ay ginagamit.

Ito e-book ulat ang napag-alaman ng Dr Xiaofei (Susan) Wang, Lecturer at Pananaliksik Scholar, Yale University mula sa isang pagsusuri na ginawa niya sa CredoLab ng pagmamarka ng modelo. Siya isinasaalang-alang ng isang malawak na hanay ng mga alternatibong mga approach na ito para sa iba 't ibang mga iba' t-ibang mga hakbang ng tubo at natagpuan ang mga kanais-nais na mga resulta, kabilang ang kapag inilapat sa totoong data.

Sa ito e-book, una naming galugarin ang mga hanay ng data na CredoLab consumes, kung paano ito isinasalin ang mga ito sa mga marka, at ang kinalabasan ng mga ito ay nagsisilbi. Sa huling bahagi ng papel, tumagal kami ng isang pagtingin sa kung paano CredoLab algorithm fared kapag inihambing sa na ng iba pang mga pangunahing mga manlalaro na may katulad na pagmamarka ng modelo.

Dr. Xiaofei (Susan) Wang, PhD

Lecturer at Pananaliksik Scholar, Kagawaran ng mga Istatistika at mga Data ng Agham, Unibersidad ng Yale

Ipinanganak sa Nanjing, China, Dr. Wang inilipat sa estados UNIDOS sa isang maagang edad at ay nauugnay sa ilan sa mga nangungunang mga institusyon. Ginawa niya ang kanyang mga bachelors mula sa University of California at ang kanyang PhD sa mga Istatistika mula sa Yale University. Siya ay kasalukuyang hold istimado mga posisyon sa isang bilang ng mga asosasyon at gumagana sa Yale University bilang isang lektor at pananaliksik na nag-aaral. Siya ay may isang bilang ng mga pahayagan at accolades sa kanyang credit.