Pokud Profinit sledujete již delší dobu, dobře víte, že hluboká provázanost s akademickým prostředím je zakódována v naší firemní DNA. Vybíráme si kolegy s kvalitním vzděláním v technických a matematických oborech. Konzultanti Profinitu učí předměty softwarového vývoje či Big Data technologií na předních univerzitách. Spolupráce je oboustranně přínosná: aplikovaný výzkum posouvá vpřed svět byznysu a praxe je zdrojem velkého počtu zajímavých výzkumných problémů.
Proto jsme rádi, že se můžeme pochlubit úspěšně pokračujícím projektem spolu s Matematicko-fyzikální fakultou Univerzity Karlovy. Náš tým z oddělení Data Science vyvíjí nový systém pro pokročilou analytiku velkých dat. Vycházíme při tom z našich zkušeností na Big Data projektech realizovaných v prostředí českých bank, pojišťoven a telekomunikačních operátorů.
Představte si následující situaci: klienti se ozývají bance s žádostí o nějaký produkt či službu (třeba cestovní pojištění, nebo kreditní kartu atd.). Kdyby měla banka volný přístup k sociálním sítím, zjistila by, že tito klienti mají něco společného (například pracují ve stejné firmě, která jim poskytuje celozávodní dovolenou, nebo jde o lidi ze stejné sociální skupiny, atd.). Banka by pak mohla snadno nabídnout stejný produkt či službu dalším podobným klientům.
Potíž je samozřejmě v tom, že banka nemá efektivní přístup k sociálním sítím svých klientů. A právě na to cílí náš výzkumný projekt. Na základě velkého množství transakčních dat lze s pomocí nejnovějších poznatků z oboru statistiky a podobnostního modelování sestavit něco, čemu se odborně říká „pseudosociální síť“. Je to vlastně sociální síť odhadnutá z transakčních dat. Ukazuje se, že v praktických aplikacích v oblasti marketingu i risku dovede takto sestavený kontext, či chcete-li podobnostní okolí klienta, dobře předpovídat nejrůznější byznysové ukazatele.
Často například nemáme o klientovi potřebné informace, ale na základě kontextu a vlastností lidí, kteří jsou určitému jednotlivci podobní svým chováním, dokáže model s vysokou přesností předpovídat např. jeho úvěrovou bonitu, sklon k defaultu, atd.
V oblasti Data Science Profinit již dodává na bankovní trh řadu ověřených algoritmů. Díky našemu společnému výzkumu s předními vědeckými pracovišti v této oblasti dokážeme naše produkty dále posouvat a vylepšovat. Výsledkem je skvělé propojení vědy s praxí. Domluvte si schůzku s našimi konzultanty a využijte jejich znalostí k tomu, aby váš byznys rostl!
________________________________________
Tříletý projekt běží od 1. 1. 2018 pod názvem „TH03010276 – Systém pro pokročilou analytiku velkých síťových dat na bázi podobnostního modelování“ a je spolufinancován Technologickou Agenturou ČR.
Autoři:
Business Developement Manager
Head Of Data Science