Analytics ist daher ein wichtiger Schwerpunkt für Unternehmen. Dies führt zu verstärkten Investitionen in die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und zum Einsatz von Machine Learning (ML) speziell im Bereich Decisioning. Damit wird die Wirksamkeit von Modellen und Entscheidungen in Bezug auf Kreditwürdigkeit, Zahlungsfähigkeit, Betrug, Frühwarnung und Inkasso verbessert. Durch den Einsatz von ML lassen sich erhebliche operative Leistungsverbesserungen erzielen, die zu einer Gewinnsteigerung führen.
Wir haben einen Insight Report mit dem Titel “Explainability: ML and AI in credit decisioning” erstellt, um Kunden zu helfen, den Wert von Machine Learning für die Entscheidungsfindung zu verstehen und damit direkt bestehende Leistungs-KPIs zu verbessern. In dem Report wird vor allem die wichtige Rolle der “Erklärbarkeit” bei der Maximierung des Einsatzes von maschinellem Lernen aufgezeigt.
Erfahren Sie:
- Teil 1: Warum ML-Modelle zum “New Normal” werden
- Teil 2: Warum Erklärbarkeit der Schlüssel zur Freisetzung des ML-Potenzials ist
- Teil 3: 5 Tipps für die Implementierung von ML mit Explainability