bet88 kèo nhà cái Liên quan đến việc trình bày kết quả nghiên cứu về "Nhiệm vụ chuyển nhượng cho người và máy móc trong tín dụng doanh nghiệp" tại Hiệp hội Kinh tế Nhật Bản
Mitsui Sumitomo Finance & Cho thuê Co như "nghiên cứu này") tại hội nghị mùa xuân của Hiệp hội kinh tế Nhật Bản, xã hội kinh tế lớn nhất ở Nhật Bản, được tổ chức vào ngày 24 và 25 tháng 5
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu kiểm tra tín dụng từ các hợp đồng thuê nhỏ được xử lý trong quá khứ bởi SMFL để thiết lập một hệ thống để gán các trường hợp cho các đánh giá nhân tạo và các hệ thống đánh giá tự động (sau đây gọi là "mô hình gán nhiệm vụ") và kiểm tra cải thiện khả năng cải thiện tín dụng Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên ở Nhật Bản sử dụng dữ liệu đánh giá thực tế trong lĩnh vực tín dụng của công ty, một nghiên cứu trong đó mọi người và AI làm việc cùng nhau để giải quyết các nhiệm vụ
Nghiên cứu này tiết lộ rằng khi sử dụng mô hình phân bổ nhiệm vụ, tính chính xác của đánh giá tín dụng được cải thiện so với khi đánh giá được thực hiện chỉ bằng cách đánh giá nhân tạo hoặc hệ thống đánh giá tự động
Trong tương lai, chúng tôi sẽ nhằm mục đích cải thiện hơn nữa tính chính xác của đánh giá tín dụng và cải thiện hiệu quả kinh doanh bằng cách tiến hành xác minh bằng nhiều dữ liệu và điều kiện khác nhau, bao gồm mở rộng phạm vi xem xét tín dụng sẽ được sử dụng, có tính đến các yếu tố bên ngoài như tình huống xã hội và thúc đẩy sự hợp tác giữa mọi người và AI
Bấm vào đây để biết thêm thông tin về nghiên cứu này (Trang web của Hiệp hội Kinh tế Nhật Bản)
https: //pubconfitatlasjp/ja/event/jea2025s/presentation/2a305-08-03
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu kiểm tra tín dụng từ các hợp đồng thuê nhỏ được xử lý trong quá khứ bởi SMFL để thiết lập một hệ thống để gán các trường hợp cho các đánh giá nhân tạo và các hệ thống đánh giá tự động (sau đây gọi là "mô hình gán nhiệm vụ") và kiểm tra cải thiện khả năng cải thiện tín dụng Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên ở Nhật Bản sử dụng dữ liệu đánh giá thực tế trong lĩnh vực tín dụng của công ty, một nghiên cứu trong đó mọi người và AI làm việc cùng nhau để giải quyết các nhiệm vụ
Nghiên cứu này tiết lộ rằng khi sử dụng mô hình phân bổ nhiệm vụ, tính chính xác của đánh giá tín dụng được cải thiện so với khi đánh giá được thực hiện chỉ bằng cách đánh giá nhân tạo hoặc hệ thống đánh giá tự động
Trong tương lai, chúng tôi sẽ nhằm mục đích cải thiện hơn nữa tính chính xác của đánh giá tín dụng và cải thiện hiệu quả kinh doanh bằng cách tiến hành xác minh bằng nhiều dữ liệu và điều kiện khác nhau, bao gồm mở rộng phạm vi xem xét tín dụng sẽ được sử dụng, có tính đến các yếu tố bên ngoài như tình huống xã hội và thúc đẩy sự hợp tác giữa mọi người và AI
Bấm vào đây để biết thêm thông tin về nghiên cứu này (Trang web của Hiệp hội Kinh tế Nhật Bản)
https: //pubconfitatlasjp/ja/event/jea2025s/presentation/2a305-08-03