小山neu gedacht——麻省理工學院毫升

彙豐銀行是西奇der enormen Moglichkeiten bewusst,古老而服務毛皮uber 39 Millionen Kunden mithilfe馮Daten祖茂堂verbessern和分析。彙豐ergriff丹死Moglichkeit,移動Zahlungen neu祖erfinden和entwickelte PayMe,風景明信片應用毛皮Zahlungen sozialen Netzwerken。Seit der Einfuhrung auf民主黨Heimatmarkt馮香港是麻省理工學院的超級銀行1死亡,8 Millionen Benutzern num 1 geworden der地區死亡。

嗯民主黨迅速地wachsenden Kundenstamm bestmogliche移動Zahlungstransaktionen祖bieten setzte das Unternehmen毛皮verschiedene wichtige Anwendungsfalle Daten和機器學習靜脈,嗯unt anderem fundierte Marketingentscheidungen祖茂堂treffen和Personalisierung anzubieten。Beispiele derartiger Anwendungsfalle信德死Erkennung betrugerischer Aktivitaten奧得河360客戶。Das Erstellen馮·Modellen死這Anwendungsfalle sichere汪汪汪,schnelle和skalierbare懷斯bereitstellen德國,戰爭jedoch einfacher gesagt als getan。

• Langsame Datenpipelines fuhrten祖茂堂美好Daten: Legacy-Systeme beeintrachtigten Fahigkeit死去,Daten im großen Maßstab祖茂堂verarbeiten祖analysieren。彙豐銀行應該死Daten manuell exportieren和abfragen, sehr zeitaufwendig戰爭。死fuhrte大足,dass死Daten貝der Bereitstellung das數據科學團隊Wochen alt waren,是您Moglichkeit馮Prognosen nahm死去。

• Manuelles Exportieren和Maskieren馮Daten:貝Legacy-Prozessen應該毛皮jede Datenanforderung靜脈Manuelles Genehmigungsformular ausgefullt了,是fehleranfallig戰爭。Daruber hinaus戰爭der manuelle Maskierungsprozess zeitaufwendig和entsprach不窩均勻Regeln毛皮Datenqualitat和人。

• Ineffiziente數據科學:數據科學家在筒倉arbeiteten改以Computern和在benutzerdefinierten Umgebungen,是您Fahigkeit einschrankte, Rohdaten族untersuchen和Modelle großem Maßstab祖茂堂trainieren。Infolgedessen戰爭死公司schlecht和死迭代馮Modellen sehr langsam。

• Datenanalysten條板Schwierigkeiten, Daten祖茂堂nutzen:您brauchten Zugriff auf Teilmengen strukturierter Daten毛皮商業智能和報告。

軍隊死Nutzung馮NLP和maschinellem Lernen螢石彙豐Absicht死後陸jed Transaktion在der PayMe-App迅速地對。這本breite Informationsspektrum將丹verwendet,嗯verschiedene Anwendungsfalle祖茂堂informieren,馮Empfehlungen Kunden bis的欣蘇珥Reduzierung anomaler Aktivitaten。

麻省理工學院Azure磚信德修女einheitliche Datenanalysen毛皮數據工程,數據科學——和Analysten-Teams moglich。

• Verbesserte betriebliche Effizienz: Funktionen是不是死automatische Skalierung馮Clustern和死Unterstutzung馮三角洲湖有死Ablaufe von der Datenerfassung bis蘇珥Verwaltung des gesamten ML-Lebenszyklus verbessert。

• Datenmaskierung Echtzeit麻省理工學院三角洲湖:麻省理工學院磚和三角洲湖konnte彙豐anonymisierte Produktionsdaten Echtzeit皮毛數據科學-和Datenanalystenteams auf sichere懷斯bereitstellen。

• Leistungsstarke和skalierbare Datenpipelines麻省理工學院三角洲湖:Dadurch konnte死銀行Daten毛皮nachgelagerte分析和機器學習在Echtzeit verarbeiten。

• 目前超級數據科學和工程你:死ermoglicht一張schnellere Datenermittlung, iteratives特性和工程Entwicklung和訓練馮Modellen rasantem節奏。

磚bietet彙豐一張einheitliche Datenanalyseplattform,死阿萊Aspekte des Analyseprozesses zentralisiert, vom數據工程bis zur Produktion馮ML-Modellen死umfassendere Geschaftseinblicke liefern。

• Schnellere Datenpipelines:Automatisierung馮Prozessen和Verarbeitung馮Daten、optimiert馮6 Stunden auf 6 Sekunden毛皮komplexe Analysen。

• 馮beschreibend vorhersagend欣:潮濕的der Fahigkeit, Modelle anhand國際衛生條例gesamten Datensatzes祖茂堂trainieren,螢石彙豐現在Prognosemodelle bereitstellen,死在verschiedene Anwendungsfalle einfließen。

• 1文化建設三角洲湖14 Datenbanken:Wechsel·馮·14 Read-Replica-Datenbanken祖茂堂einem einzigen einheitlichen Datenspeicher麻省理工學院三角洲湖。

• PayMe是死在香港beliebteste應用:麻省理工學院einem Anteil馮60% des香港市場是PayMe死beliebteste應用。

• Verbesserte Kundenbindung:Fahigkeit死去,Netzwerkwissenschaft祖茂堂nutzen,嗯Kundenbeziehungen祖對帽子祖茂堂靜脈4,5-fachen Verbesserung der Kundenbindung麻省理工學院der PayMe-App gefuhrt。