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ML im Finanzsektor (Kundenservice (Lernen durch (Tonfall des Kunden als…
ML im Finanzsektor
Kundenservice
Lesen
Sortieren
Weiterleiten
Automatische Antwort oder Zusammenfassung für Mitarbeiter
Lernen durch
Tonfall des Kunden als Zufriedenheitsmaß
Überprüfung der Entscheidung durch Mitarbeiter im Zweifelsfall
Bewerbungsgespräche
Inhalt
Körpersprache
Tonfall
Projektplanung
Anforderungsanalyse + Ergänzung
Angebot generieren
Preis
Zeitspanne
Projektteam zusammenstellen
Kreditwürdigkeit berechnen
Insolvenz erkennen
Entscheidungen der Algorithmen müssen durchsichtig sein und dem Kunden erklärt werden können
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)
Keine Kenntnis des Algorithms nötig
Passt Inputwerte an, überprüft den Output und analysiert so, wie das Ergebnis zu Stande kommt bzw wodurch es in welchem Maß beeinflusst wird
Absichtlich undurchsichtig: intellektuelles, proprietäres Gedankengut schützen
Unabsichtlich undurchsichtig: komplexe Algorithmen
Betrugserkennung
Geldwäsche erkennen
Anzahl der falschen Verdachtsfälle senken
Durch Beziehung der Personen mögliche Mittäter entdecken
Auffällige Zahlungen
Digitale Berater
Budgetoptimierung
Portfolio Management
Schichtplan optimieren
Immer die richtige Anzahl Mitarbeiter für die voraussichtliche Kundenmenge
Algorithmischer Handel