Росбанк рассказал о больших данных и машинном обучении в сборе задолженности - «Пресс-релизы» » Финансы и Банки
Создать акаунт

Росбанк рассказал о больших данных и машинном обучении в сборе задолженности - «Пресс-релизы»

25 июл 2018, 14:00
Пресс-релизы
0
0
Росбанк рассказал о больших данных и машинном обучении в сборе задолженности - «Пресс-релизы»
Фото: предоставлено банком
В инновационной зоне головного офиса Росбанка прошел круглый стол «Sm’ARTcollectionevent», организованный департаментом по работе с просроченной задолженностью Росбанка. В мероприятии приняли участие руководители и представители служб взыскания задолженности, подразделений рисков и аналитики крупных розничных банков и ведущих коллекторских агентств.

Официальную часть мероприятия открыла директор департамента по работе с просроченной задолженностью Росбанка Екатерина Алиева, отметив, что на современном этапе развития работы с просроченной задолженностью тема инноваций и управления данными стала особенно актуальна. Екатерина напомнила, что для того, чтобы обеспечить высокий уровень эффективности взыскания, фокусируясь на качестве взаимодействия с клиентами и инновациях, автоматизацию и технологическое развитие процессов, в 2018 году под брендом Sm’ARTCollection Росбанк запустил инновационный проект по полной перестройке стратегии взыскания. В его основу легли большие данные, машинное обучение, а также тестирование всех самых современных технологий: чатов, геолокации, речевой аналитики и прочего.

«Знание о нашем клиенте - это ключ к успеху, поэтому самая важная задача сейчас - предвосхищать желания и потребности клиентов, используя технологии больших данных и искусственного интеллекта для управления полученной информацией. Департамент по работе с просроченной задолженностью Росбанка является ярким примером создания эффективного сервиса, выстраивающего свои процессы с использованием наиболее современных технологий искусственного интеллекта и роботизации, атмосферы инноваций и важности управления данными и учитывающего интересы клиента», - Екатерина Алиева, директор департамента по работе с просроченной задолженностью Росбанка.

В ходе мероприятия профильное подразделение Росбанка представило свою стратегию дальнейшего развития подразделения на 2018-2019-й годы, основываясь на применении моделей взыскания “NextBestAction”. Особый интерес слушателей вызвали выступления спикеров компаний «ВымпелКом» (бренд «Билайн»), Яндекс.Деньги, Национального бюро кредитных историй и МФТИ (Лаборатория машинного интеллекта), содержавшие решения в области управления данными. Живая и открытая дискуссия проходила в группах «Применение моделей на всех стадиях взыскания» и «Применение и анализ внешних данных в процессах взыскания», где эксперты обсудили лучшие прогрессивные практики на рынке взыскания и интересные новые идеи.


Фото: предоставлено банком В инновационной зоне головного офиса Росбанка прошел круглый стол «Sm’ARTcollectionevent», организованный департаментом по работе с просроченной задолженностью Росбанка. В мероприятии приняли участие руководители и представители служб взыскания задолженности, подразделений рисков и аналитики крупных розничных банков и ведущих коллекторских агентств. Официальную часть мероприятия открыла директор департамента по работе с просроченной задолженностью Росбанка Екатерина Алиева, отметив, что на современном этапе развития работы с просроченной задолженностью тема инноваций и управления данными стала особенно актуальна. Екатерина напомнила, что для того, чтобы обеспечить высокий уровень эффективности взыскания, фокусируясь на качестве взаимодействия с клиентами и инновациях, автоматизацию и технологическое развитие процессов, в 2018 году под брендом Sm’ARTCollection Росбанк запустил инновационный проект по полной перестройке стратегии взыскания. В его основу легли большие данные, машинное обучение, а также тестирование всех самых современных технологий: чатов, геолокации, речевой аналитики и прочего. «Знание о нашем клиенте - это ключ к успеху, поэтому самая важная задача сейчас - предвосхищать желания и потребности клиентов, используя технологии больших данных и искусственного интеллекта для управления полученной информацией. Департамент по работе с просроченной задолженностью Росбанка является ярким примером создания эффективного сервиса, выстраивающего свои процессы с использованием наиболее современных технологий искусственного интеллекта и роботизации, атмосферы инноваций и важности управления данными и учитывающего интересы клиента», - Екатерина Алиева, директор департамента по работе с просроченной задолженностью Росбанка. В ходе мероприятия профильное подразделение Росбанка представило свою стратегию дальнейшего развития подразделения на 2018-2019-й годы, основываясь на применении моделей взыскания “NextBestAction”. Особый интерес слушателей вызвали выступления спикеров компаний «ВымпелКом» (бренд «Билайн»), Яндекс.Деньги, Национального бюро кредитных историй и МФТИ (Лаборатория машинного интеллекта), содержавшие решения в области управления данными. Живая и открытая дискуссия проходила в группах «Применение моделей на всех стадиях взыскания» и «Применение и анализ внешних данных в процессах взыскания», где эксперты обсудили лучшие прогрессивные практики на рынке взыскания и интересные новые идеи.

Смотрите также:


Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментарии для сайта Cackle
Яндекс.Метрика Top.Mail.Ru
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика