- Регистрация
- 23 Янв 2019
- Сообщения
- 1,351
- Баллы
- 0
- Общие продажи
- 0$
- Общие покупки
- 0$
Самообучаемая нейронная сеть, разработанная специалистами банка, анализирует поведение клиентов на основе больших данных и определяет отклонения в паттернах их поведения
Сбербанк создал нейронную сеть, которая позволяет отлавливать ошибки клиентов при трейдинге, рассказал журналистам вице-президент банка, руководитель департамента глобальных рынков Андрей Шеметов. «Мы запустили первую нейронную сетку на трейдинге и очень этим гордимся», — заявил он.
Самообучаемая нейронная сеть, разработанная специалистами банка, анализирует поведение клиентов на основе больших данных и определяет отклонения в паттернах их поведения. Сеть работает уже около полутора месяцев, до этого 2,5 месяца технология тестировалась. Она обслуживает около 100 000 транзакций в сутки.
По словам Шеметова, сеть позволяет отлавливать ошибки клиентов, которые те совершают на пиках торговли — утром, в начале торгового дня, и после обеда. Раньше сотрудник банка самостоятельно задавал параметры поиска отклонений, а алгоритм находил эти отклонения в поведении клиента в ходе торговли. Нейронная сеть сама изучает данные и выявляет параметры, по которым сделка будет считаться отклонением. Ошибкой может стать, например, покупка не свойственной клиенту валюты (он обычно покупал доллары, а тут выставил заявку на юани) или слишком большая заявка. «Это может быть неправильное время, неправильная валюта или объем», — поясняет Шеметов.
Нейронная сеть не может отменить покупку, но быстрее, чем в ручном режиме сообщает сотрудникам банка об отклонении. Это позволяет в случае необходимости быстрее совершить обратную операцию и нивелировать возможные потери.
Шеметов рассказал, что сеть выявляет по несколько случаев ошибок в день. «Люди очень часто ошибаются», — замечает он.
Это не первое направление, на котором Сбербанк использует нейронные сети. В феврале 2018 года банк объявил о разработке сервисов по оценке коммерческой недвижимости на основе алгоритмов глубокого машинного обучения (нейронная сеть обрабатывает информацию о характеристиках объекта недвижимости, его местоположении, ценовом зонировании и пешеходном трафике). Кроме того, Сбербанк запускал нейросеть для анализа профиля заёмщиков.
Сбербанк создал нейронную сеть, которая позволяет отлавливать ошибки клиентов при трейдинге, рассказал журналистам вице-президент банка, руководитель департамента глобальных рынков Андрей Шеметов. «Мы запустили первую нейронную сетку на трейдинге и очень этим гордимся», — заявил он.
Самообучаемая нейронная сеть, разработанная специалистами банка, анализирует поведение клиентов на основе больших данных и определяет отклонения в паттернах их поведения. Сеть работает уже около полутора месяцев, до этого 2,5 месяца технология тестировалась. Она обслуживает около 100 000 транзакций в сутки.
По словам Шеметова, сеть позволяет отлавливать ошибки клиентов, которые те совершают на пиках торговли — утром, в начале торгового дня, и после обеда. Раньше сотрудник банка самостоятельно задавал параметры поиска отклонений, а алгоритм находил эти отклонения в поведении клиента в ходе торговли. Нейронная сеть сама изучает данные и выявляет параметры, по которым сделка будет считаться отклонением. Ошибкой может стать, например, покупка не свойственной клиенту валюты (он обычно покупал доллары, а тут выставил заявку на юани) или слишком большая заявка. «Это может быть неправильное время, неправильная валюта или объем», — поясняет Шеметов.
Нейронная сеть не может отменить покупку, но быстрее, чем в ручном режиме сообщает сотрудникам банка об отклонении. Это позволяет в случае необходимости быстрее совершить обратную операцию и нивелировать возможные потери.
Шеметов рассказал, что сеть выявляет по несколько случаев ошибок в день. «Люди очень часто ошибаются», — замечает он.
Это не первое направление, на котором Сбербанк использует нейронные сети. В феврале 2018 года банк объявил о разработке сервисов по оценке коммерческой недвижимости на основе алгоритмов глубокого машинного обучения (нейронная сеть обрабатывает информацию о характеристиках объекта недвижимости, его местоположении, ценовом зонировании и пешеходном трафике). Кроме того, Сбербанк запускал нейросеть для анализа профиля заёмщиков.
