Category : Big Data & Analytics

Big Data & Analytics

Observations, thoughts and knowledge generated by our experience in big data and predictive analytics industries.

Повече сигурност за бизнеса с бързи кредити по време на COVID-19

„Едва когато приливът отмине, става ясно кой се къпе гол.“
Уорън Бъфет

Тези, които действат бързо и се адаптират навреме в смутни времена, ще се справят с предизвикателствата. В контекста на пандемията от COVID-19, това означава, че банките, както и останалите кредитни институции трябва да имат инструментите да анализират постоянно какво се случва и да реагират своевременно, ако е необходимо.

Като експерти в кредитния скоринг, използващ изкуствен интелект и машинно самообучение, подготвихме тази публикация, която разглежда в дълбочина проблемите, пред които кредитният бизнес се изправя. Фокусираме и върху механизмите за противодействие, като поставяме акцент върху възможностите на автоматизираното вземане на решения като цяло. Рязката промяна в бита на хората, предприетите мерки за социална дистанция и различният ефект на кризата върху отделните сегменти от населението, по конкретно трудовата заетост, както и нуждата от допълнителни финанси доведе до сътресения в сферата на кредитирането. В резултат на това, някои бизнеси драстично свиха операциите си и преминаха изключително към „ръчен режим“ на одобрения за кредит. Това значително намалява скоростта, а и ефективността на процеса на кредитиране. В някои случаи се стигна дори до закриване на дейността в цели пазари, поради опасения от нарастване на лошите кредити и негативния ефект от наложените законови мерки върху събирането на вземанията.

Повече ритейл сигурност в несигурни времена

Пандемията от COVID-19 е катаклизъм без еквивалент в съвремието. Държави от цялото земно кълбо се оказаха в напълно нова и в повечето случаи – напълно неочаквана ситуация. Това се отнася както за правителства и бизнеси, така и за потребителите.

Ритейл секторът е разтърсен от рязката промяна, която принуди някои търговци на дребно да затворят физическите си обекти, други да преструктурират работата си в посока онлайн търговия, а трети бяха изправени пред драстичен скок в търсенето. В момент, в който потребителското поведение се променя рязко, реакцията на търговците е ключова – от нея може да зависи тяхното бъдеще.

В тази публикация ще се фокусираме върху онлайн търговец на хранителни и потребителски стоки, който трябваше да посрещне близо два пъти по-голямо търсене през първите седмици от извънредното положение, наложено от COVID-19.

Как AI и аналитичното прогнозиране направиха кредитния скоринг като услуга възможен

Само се замислете! Без кредитния бизнес, повечето от нас не биха могли да си купят жилище или други стоки, когато се нуждаем от тях. Бизнесът трябва да може да расте, разширява и иновира с необходимото темпо. Кредитът е горивото на всяка икономика и това далеч не е тайна.

Но какво стои зад кредитния бизнес? Как той решава дали един или друг потенциален кредитополучател ще бъде изряден платец?

Как телекомите използват data analytics

Само за едно десетилетие, телекомуникационният сектор се промени както никой друг. Телекомите се изправиха пред трансформиращи предизвикателства и данните са в техния център. Телекомуникационните компании изместиха фокуса си от преноса на глас в доставянето на свързаност. Стационарната телефония се превърна в отживелица и сегментът отстъпва позиции. Конкуренцията става все по-яростна, а зрелостта на пазара означава ограничен брой крайни потребители, дори и IoT продуктите да се смятат за възможен генератор на растеж. От друга страна, има всички предпоставки подобна ситуация да бъде смятана от телекомите повече за възможност, отколкото като заплаха.

Големите данни, аналитичното прогнозиране и разкриването на престъпления

Големите данни и аналитичното прогнозиране имат много приложения, включително прогнозиране на продажбите, оптимизация на стратегии и кампании, поддръжка на машини, дори и в сфери като спорта и дизайна. Полицаите и следователите вече знаят, че големите данни могат да бъдат изключително полезни при борбата и предотвратяването на престъпления. В тази публикация обясняваме как се случва това.

Как модерните автомобили утилизират големите данни

Вярвате или не, големите данни са новото злато. Изсипани в резервоара на автомобилната индустрия, те се трансформират в генератор на растеж, създават нови услуги и ползи за крайните потребители. Основното приложение на големите данни в индустрията далеч не е са само автономните автомобили, а по-скоро за това как хората използват колите си и то на гранулярно ниво.

Data Analytics в действие: 3 подхода към оптимизиране на стратегии

Оптимизация на стратегиите е ключов процес, който може да доведе до съществен ръст при ритейл и ютилити компании. Обикновено, оптимизирането на стратегии се прилага в управлението на кампании – така бизнесите и организациите могат по-добре да общуват със своите клиенти и потребители. Най-популярните цели при оптимизирането на стратегии са увеличение на приходите, популярността или клиентската лоялност, намаляване на риска и т.н. Оптимизацията на множество стратегии също е възможен вариант, доколкото понякога data analytics експертите трябва да постигнат баланс между взаимно изключващи се цели, като например постигане на оптимален баланс между печалби и загуби.

Как аналитичното прогнозиране разбира, че планирате да си смените работата?

Аналитичното прогнозиране разполага с много инструменти, благодарение на които може да предложи ключова информация в почти всяка област. В този блог вече сме обсъждали влиянието на модерния data analytics върху управлението на човешките ресурси и с тази публикация допълваме темата за приложението на големите данни в HR индустрията.

Невронни мрежи и моделиране на кредитен риск

В тази публикация, нашият главен учен доц. д-р Александър Ефремов говори за приложението на изкуствени невронни мрежи в някои методологии за моделиране на кредитен риск. Входните данни в невронните мрежи могат да бъдат наличните характеристики на оценяваните хора като възраст, доход, семейно положение, данни от кредитно бюро и т.н. Изходните данни са вероятността кандидатите за кредит да го изплатят успешно, да предприемат определени действия и т.н.

Google Data Studio вече е широко достъпен

Google изненада експертите по данни, след като оттегли ограничението си от 5 отчета дневно, с които бе ограничена свободната употреба на техния Data Studio продукт. Промяната бе обявена от Ник Михайловски, продуктов мениджър за Google Data Studio в блог публикация, както и със съобщение в официалния туитър акаунт на Google Analytics.