Почему качество данных — это настоящий двигатель ИИ в сфере взыскания задолженностей ┃ EXL и Tran... скачать в хорошем качестве

Почему качество данных — это настоящий двигатель ИИ в сфере взыскания задолженностей ┃ EXL и Tran...

🤖 Может ли ИИ действительно улучшить процесс взыскания долгов, если данные, лежащие в его основе, несовершенны? В этом эпизоде ​​программы «Применение ИИ» Майк Уолш из EXL и Мэнни Пласенсия из TransUnion объясняют, почему точные и актуальные данные в сфере взыскания долгов являются основой успешных стратегий ИИ. В ходе обсуждения рассматривается, как устаревание данных влияет на принятие решений ИИ, почему ИИ выступает в качестве усилителя как хороших, так и плохих данных, и как организации могут улучшить качество данных для моделей принятия решений ИИ. Узнайте о практических стратегиях повышения точности данных и укрепления данных, лежащих в основе принятия решений ИИ в сфере взыскания долгов. Это видео предназначено для руководителей агентств по взысканию долгов, лидеров в области данных и аналитики, а также для покупателей долгов, стремящихся разработать более эффективные стратегии взыскания долгов на основе ИИ. 📊 ⏰ Ключевые моменты (временные метки) 00:00 – Введение в применение ИИ и роль данных в ИИ 04:30 – Почему ИИ усиливает процесс взыскания долгов 11:15 – Как деградация данных влияет на принятие решений ИИ 19:40 – Использование данных о потребителях для принятия решений ИИ 29:10 – Улучшение связи с нужными сторонами с помощью более качественных данных 38:20 – Машинное обучение и приоритезация счетов 43:30 – Заключительные мысли и ключевые выводы ❓ Часто задаваемые вопросы В1: Почему данные для работы ИИ в процессе взыскания долгов так важны? О1: Данные для работы ИИ в процессе взыскания долгов определяют эффективность моделей ИИ. Майк Уолш из EXL и Мэнни Пласенсия из TransUnion объясняют, что ИИ усиливает любые получаемые данные, а это значит, что низкое качество данных приводит к принятию неверных решений. Вопрос 2: Как устаревание данных влияет на принятие решений ИИ? Ответ 2: Устаревшие или неточные данные о потребителях влияют на принятие решений ИИ, когда модели ИИ отдают приоритет не тем счетам, что снижает эффективность и результативность взыскания задолженности. Вопрос 3: Как машинное обучение помогает расставлять приоритеты в работе с задолженностями? Ответ 3: Машинное обучение помогает расставлять приоритеты, анализируя данные о потребителях, историю платежей и сигналы вовлеченности, чтобы определить, какие счета с наибольшей вероятностью будут урегулированы. Это позволяет агентствам более эффективно распределять ресурсы и улучшать общие результаты взыскания задолженности. Дополнительные ссылки Веб-сайт подкаста: https://receivablesinfo.com/applying-... Веб-сайт EXL: https://www.exlservice.com/ Веб-сайт TransUnion: https://www.transunion.com/ Айк Уолш LinkedIn:   / mike-walsh-b88b271   Мэнни Пласенсия LinkedIn:   / manny-plasencia-69562631   Адам Паркс LinkedIn:   / adamparks   👍 Поставьте лайк этому эпизоду и 🔔 подпишитесь, чтобы получать больше информации об ИИ в сфере взыскания задолженностей от экспертов отрасли! #datafuelai #mikewalsh #mannyplasencia #aicollections