データサイエンス

ラグビーワールドカップの勝者は誰か？元イングランドのラグビー選手 Simon Shaw によるインプットと共に当社データサイエンティストが WPS Analytics を使用して優勝チームを予測しました。

高い運用費用や不正請求、長期の請求処理、継続的に高まっている顧客の要求、顧客の不満足は複雑な請求管理処理でのたくさんあるいくつかの困難な点です。このブログシリーズの3番目であり最後の記事では、予測分析がこの処理をどのようにより効果的で利益を上げるものにできるかについてお話します。

適正で公正もしくは競争率の高い保険見積もりとは？もしくはさらに、適正で構成かつ、競争率の高い見積もりのほうがより良いといえます。難しいですが可能ではあります。保険についての2番目のブログシリーズをご確認ください。

保険はなぜビジネスの分野で最も難しいものとなっているのか。主要な問題は何か？予測分析が保険での最も重要な3つの概念である価格設定、請求、不正検出をどのように支えているのか。保険についての3つのブログシリーズをご確認ください。

データサイエンティストは、データ間のやり取りやモデリング、分析やレポート作成やデータのサイズやタイプ、プラットフォームやビジネスの必須要件による影響のための異なる言語の使用について議論しています。WPS Analytics では選択した異なる言語を1つのプログラム内で結合することができます。

当社の最新のクレジットスコアリングについてのブログを補完するものとして、 WPS Data Science Module (DSM) をご紹介する短いビデオをご提供いたします

一つ一つの断片をまとめることで、 enterprise decision management（EDM）システムのより大きな全体像を構築します。

スコアカードもしくは信用手法の実際の利点は実装することでのみ証明できます。

信用リスク手法はスコアカード開発の後に行い、スコアカードの実装前に行う処理です。これで顧客のスコアをどのように解釈し、そしてそのスコアに対してどのような事が実行可能な処理として適しているかを知ることができます。

高度な検証フレームワークと偏ったデータの処理