Najważniejsze informacje (kliknij, aby przejść)
dr inż. Maciej Zięba
Politechnika Wrocławska
bazy.danych
Systemy przetwarzają setki tysięcy dokumentów, są wykorzystywane przez duże i małe instytucje finansowe. Wyróżnia nas fachowość i elastyczność w podchodzeniu do rozwiązywania problemów IT w branży finansowej.
O projekcie
W ramach projektu opracowane zostanie innowacyjne narzędzie do automatycznej konstrukcji modeli decyzyjnych na bazie danych uczących, wykorzystujące najnowsze algorytmy uczenia maszynowego. Produktem końcowym będzie narzędzie, które umożliwi (wykorzystując jedynie dane o historycznych pożyczkach) automatyczne skonstruowanie modułu wspomagania decyzji w obszarze oceny ryzyka pożyczkowego. Istotą opracowywanego rozwiązania jest to, że potencjalny klient przedsiębiorcy otrzyma produkt, który umożliwi mu automatyczną konstrukcję modelu decyzyjnego dostosowanego do jego potrzeb wykorzystując jedynie dane przechowywane w jego bazach. Z punktu widzenia Politechniki Wrocławskiej, czyli macierzystej uczelni naukowca, wzbogacona zostanie oferta prowadzonych kursów związanych z analizą danych o praktyczne przykłady z obszaru oceny ryzyka kredytowego.
Co skłoniło naukowca i firmę do podjęcia współpracy?
Do współpracy z Przedsiębiorcą skłoniła mnie możliwość praktycznego wykorzystania opracowywanych metod uczenia maszynowego na rzeczywistych danych pożyczkowych. Dużo danych z obszaru ryzyka kredytowego dostępnych jest w różnych repozytoriach danych, jednak są one często przygotowane pod zastosowanie konkretnych rozwiązań. Wykorzystanie czystych, nieprzetworzonych danych weryfikuje w lepszy sposób jakość opracowywanych rozwiązań. Istotnym czynnikiem mającym wpływ na podjęcie współpracy jest też satysfakcja z komercjalizacji badań.