ENTWICKLUNG VON DATA SCIENCE-LÖSUNGEN FÜR DEN FINTECH-SEKTOR

Name: leverX Company
Brand: LeverX
Rating: 4.9 (13 reviews)

Lösung zur Erkennung von Händlern auf Basis von ML

KUNDE

Datenerhebungsdienstleister

PROBLEMSTELLUNG

Unzureichende Daten für die Gewinnung relevanter Zielgruppen und die Aufrechterhaltung des gewünschten Kundenbindungsniveaus.

LÖSUNG

Eine auf maschinellem Lernen basierende Data Science-Anwendung, die es den Banken ermöglicht, wertvolle Daten über Händler zu extrahieren, um sie weiter zu analysieren, was zu einer besseren Strategieentwicklung führt.

Emerline war an der Entwicklung einer Data Science-Lösung beteiligt, die europäischen Banken detaillierte, kategorisierte Informationen über die Nutzung ihrer Produkte — Debit- und Kreditkarten - liefern sollte. Ziel war es, einen Mechanismus einzurichten, der automatisch wertvolle Informationen für Banken über Händler auf der Grundlage der Zahlungen ihrer Kunden erkennt und diese Daten dann in Kategorien aufteilt. Auf diese Weise könnte eine Bank feststellen, wer ihre wichtigsten Händler sind und Einblicke in deren Kundenverhalten und die damit verbundenen Risiken erhalten.

Unser Team war für die Erstellung der ML-Algorithmen verantwortlich, die die Extraktion dieser Daten gewährleisten:

Scoring der Händler-URLs anhand verschiedener Kriterien
Extraktion von gültigen Informationen
Produkterkennung
Kategorisierung von Händlern, die mit Risiken einhergehen.

Der Prozess der Kategorisierung musste im Hinblick auf die vom Kunden zur Verfügung gestellte Liste von Kategorien entwickelt werden.

Eine weitere Herausforderung bestand darin, den Prozess des URL-Scorings so zu optimieren, dass er der menschlichen Auswahl von Websites bei der Suche nach Informationen so nahe wie möglich kommt.

Solution’s Description

Leverx Group works with companies and organizations to address the complex challenges of today's business world. Each of our partners is an experienced, innovative, and proven leader in their respective fields.

Automotive

SAP PLM is a solid basis for the automotive industry. This solution helps digitize and automate manufacturing processes and work more efficiently with suppliers and partners.

Aerospace & Defense

The solution allows aerospace and defense companies to reduce the time to market for innovations without compromising safety while simulating innovation scenarios along a complex value chain.

Food & Beverage

SAP PLM provides the food & beverage industry with all the required technologies that help to develop sustainable, traceable, high-quality products within a shorter time.

Consumer Goods

With SAP PLM, this industry can exceed the diverse expectations of consumers and enable sustainably and profitably growth for the business.

Pharma

SAP PLM helps to make pharmaceutical production more effective and with lower risk.

Key Features

Automotiveffff

SAP PLM is a solid basis for the automotive industry. This solution helps digitize and automate manufacturing processes and work more efficiently with suppliers and partners.

Aerospace & Defense

The solution allows aerospace and defense companies to reduce the time to market for innovations without compromising safety while simulating innovation scenarios along a complex value chain.

Food & Beverage

SAP PLM provides the food & beverage industry with all the required technologies that help to develop sustainable, traceable, high-quality products within a shorter time.

Consumer Goods

With SAP PLM, this industry can exceed the diverse expectations of consumers and enable sustainably and profitably growth for the business.

Pharma

SAP PLM helps to make pharmaceutical production more effective and with lower risk.

Die Funktionsweise der gelieferten Lösung kann wie folgt beschrieben werden:

Ein Kunde tätigt einen Kauf mit einer Debit- oder Kreditkarte.
Kurze Informationen über den Kauf (wo er stattgefunden hat, wie der Name des Händlers lautet, MCC-Code usw.) gehen an die Bank.
Von einem Bankserver werden die Informationen an den Server der Data Science-Lösung weitergeleitet, an der wir gearbeitet haben.
Die Server suchen nach den Informationen des Händlers, um mit Hilfe des maschinellen Lernens zu bestimmen, welche Produkte oder Dienstleistungen der Händler anbietet.
Anhand der extrahierten Daten ermittelt die Lösung den Bezug zu den Händlerkategorien und sendet diese Informationen an die Bank.

VERWENDETE TECHNOLOGIEN

Händlerklassifikation

Gensim
Doc2vec
tf-idf
logistic regression

URL-Scoring

XGBoost
LightGBM
Log Regression
Optuna

Produkterkennung

Default Python
Numpy

Document Management

Document Release
Material Master Release and Extension
Sales Order Release
Manufacturing Instruction Release

Request Management

Procurement Request
Tooling Change Request
Shop Floor Issue Request
Customer Issue Request
Plant Maintenance Work Request
Request for Quote

Durch die prompte Bewältigung von Herausforderungen während der Entwicklung, einschließlich derjenigen, die mit ungültigen URLs und der Zusammenstellung einer Liste von Produkten für die Systemerkennung zusammenhingen, hat unser Team dem Kunden eine gut durchdachte Lösung zur Verfügung gestellt, die es den Banken ermöglicht, wichtige Informationen über ihr Kundenverhalten und ihre Händler zu sammeln. Mit einem solchen System kann der Kunde seine Position auf dem Markt der Anbieter von Datenerfassungsdiensten stärken, indem er es den Banken zur Gewinnung nützlicher Erkenntnisse anbietet.