Asset Manager利用Linedata的机器学习
资产管理公司了解机器学习在解锁业务洞察力和创造alpha方面的力量. 现在，Linedata 分析 Service正在使用先进的机器学习模型来帮助客户预测和预防可能导致运营损失的事件. 这项服务是根据每家公司的具体要求量身定制的, 托管在云端，集成客户端和第三方数据.
一个客户端, 拥有高交易量的大型欧洲资产管理公司, 是否经历了大量需要人工干预的贸易修订带来的巨大成本和潜在风险. 所有贸易类型都受到影响，包括企业行为.
尽管管理团队不知道是什么导致了交易崩溃, 他们怀疑数据不匹配, 系统设计和集成问题, 人为错误是造成这种情况的因素. 首席运营官问:“为什么, 在h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜所有的制衡之后, 我的人还会花额外的时间在贸易后修正案上吗?”
h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜的客户使用Linedata分析服务来减少与贸易修订相关的人工干预, 降低成本、运营和声誉风险.
当h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜客户的管理团队努力应对这些挑战时，他们向h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜寻求答案. Linedata的专家与客户的领导团队举办了一系列研讨会 , 包括首席运营官和创新主管, 数据管理和中台会计.
h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜讨论了他们的痛点和业务目标，并围绕机器学习模型设计了一个解决方案，该模型将识别他们以前没有认识到的行为模式，这些行为模式是操作失败的原因和前兆. 在一起, h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜设计了一个性价比高的, 面向未来的解决方案反映了客户对技术的前瞻性思维方法，作为增长的推动者.
数据驱动的洞察，由机器学习驱动
许多公司可以编写强大的机器学习算法, 但很少有人具备Linedata在资产管理业务方面的深厚知识. h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜的项目团队由系统和运营专家以及数据科学家组成，他们利用Linedata作为全球资产管理解决方案提供商20多年的经验，着手确定导致交易失败的原因:内部流程故障, 数据馈送问题, 或者其他未知原因? 由此产生的机器学习模型消耗了客户的交易和操作数据, 分析包括资产类型在内的因素组合, 贸易场所和输入来源，以确定哪些贸易最可能需要修改. 这些模型还考察了不同来源的价格类型的相对可靠性, 以及在一个月或一年中的特定时间进行交易是否更容易出错.
通过长期评估数据并运行数百个场景, 这些模型能够预测异常繁忙的日子, 使公司能够确保正确的人员配备和适当的计划. 潜在的风险交易和相关的操作和数据流程也被强调用于流程改进.
可操作的见解提供了前瞻性场景，其中某些事务类型可能具有基于先前经验的高失败率. 和, 通过关注贸易失败发生的原因, Linedata分析服务帮助该公司做出改变，以改善运营成果.
推动持续改善
实施Linedata提供的见解使h888皇冠排名_h888皇冠-apple app store排行榜的客户能够显著减少其贸易修正，实现流程改进以及相关的成本和效率效益. 但这样的初步成果远非一劳永逸. Linedata分析服务模型随着不断发展的业务和运营环境不断“变得更智能”, 推动良性的持续改进循环. 客户可以进一步微调他们的操作, 降低运营和声誉风险, 降低他们的成本曲线, 使Linedata分析服务成为实现其业务目标的“虚拟合作伙伴”.
关于Linedata
拥有20年的经验，在50个国家拥有700多家客户, Linedata在全球20个办事处拥有1100名员工，为资产管理和信贷行业提供全球人性化技术解决方案和服务，帮助客户在最高水平上发展和运营.
关于Linedata 分析 Service
Linedata分析服务推动了持续改进的良性循环, 使客户能够进一步微调其操作, 降低风险, 降低他们的成本曲线. 该服务提供可操作的见解，管理人员和运营人员可以利用这些见解来实施日常变更和未来规划.