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MATTHEW BLAKE Comment

机译:马修·布莱克评论

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摘要

Using customer data to reach credit decisions. Reliance on machine learning to spot underwriting fraud. Consolidation of transaction data to identify cross-selling opportunities. The explosion in customer data alongside technological innovations has improved financial services providers' ability to tailor products and create better efficiencies. But the use of data also poses urgent questions around ethics, fairness and accessibility. In this regard, social media companies such as Facebook provide a cautionary tale. Ultimately, the customer data questions must be answered in full, or they could erode customers' trust in financial institutions. Conversely, a cautious and diligent approach may offer financial firms a chance to redeem themselves, and give other sectors a blueprint to act towards, too.
机译:使用客户数据来做出信用决策。依靠机器学习来发现承销欺诈。合并交易数据以识别交叉销售机会。客户数据的爆炸式增长以及技术创新,提高了金融服务提供商定制产品和提高效率的能力。但是数据的使用也提出了有关道德,公平和可及性的紧迫问题。在这方面,诸如Facebook之类的社交媒体公司提供了一个警示故事。最终,必须完全回答客户数据问题,否则它们可能削弱客户对金融机构的信任。相反,谨慎而勤奋的做法可能会为金融公司提供赎回自身的机会,并为其他部门提供行动的蓝图。

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  • 来源
    《The banker》 |2019年第1116期|104-105|共2页
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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  • 入库时间 2022-08-18 04:10:32

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