Собираю здесь примеры практических задач, для решения которых может быть использовано машинное обучение. Точнее, его использование будет оправдано и даст экономический эффект.
Пример 1 – обработка клиентских заявок в банке
Задача – увеличить скорость обработки клиентских заявок, так как конкуренты делают это быстрее.
Решение
Узким местом как правило является процесс определения отдела, в который должна быть передана заявка. Решением является разработка ML модели классификации для прогнозирования названия отдела. Модель обучается на примерах заявок с разметкой по отделам.
| Заявка | Отдел |
| Здравствуйте! Хочу подать заявку на потребительский кредит на сумму 500 000 рублей сроком на 3 года. Работаю официально, могу предоставить справку 2-НДФЛ. Прошу рассчитать возможные условия и процентную ставку. | Кредитный отдел |
| Меня интересует ипотека на покупку квартиры в новостройке. Стоимость жилья — 6 миллионов рублей. Есть первоначальный взнос 1,5 миллиона. Хочу узнать, на какую сумму кредита могу рассчитывать и какие документы нужны. | Кредитный отдел |
| Здравствуйте! Вчера попытался перевести деньги через мобильное приложение, но операция не прошла. Деньги с карты списались, но получатель их не получил. Прошу разобраться в ситуации как можно скорее. | Отдел обслуживания клиентов |
| Утеряна дебетовая карта, требуется её перевыпуск. Также хочу временно заблокировать текущую карту для предотвращения мошеннических операций. | Отдел обслуживания клиентов |
| Добрый день! Хочу открыть индивидуальный инвестиционный счёт и вложить средства в консервативные фонды. Подскажите, какие варианты есть, и как открыть ИИС удалённо. | Отдел инвестиций и сбережений |
| Интересует открытие вклада с повышенной процентной ставкой. Есть сумма 1,2 млн рублей, планирую разместить её на срок от 6 месяцев до года. Подскажите, какие предложения есть сейчас. | Отдел инвестиций и сбережений |
Реализация
Это NLP задача, которую можно реализовать разными способами.
- Векторизация текстов с помощью TF-IDF и далее построить модель многоклассовой логистической регрессии.
- Fast Text + классификатор
- Bert – требует GPU