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Moteurs de recommandation

Banque

L’idée du projet est d’avoir un système de recommandation capable de recommander des produits aux clients. La recommandation de produits peut être optimisée et créer une nouvelle zone pour ces recommandations de produits.

Contrairement aux modèles de propension traditionnels, ceux-ci sont plus robustes avec une plus grande quantité de données et des algorithmes sophistiqués qui ont une pénétration plus élevée mais plus difficiles à expliquer.

Avantages pour l'entreprise

Offrir des expériences personnalisées aux clients est l’un des rôles majeurs joués par une banque. Basé sur les transactions des clients et les informations personnelles pour suggérer des offres et des services étendus.

Les banques estiment également les produits qui pourraient intéresser le client après avoir analysé l’historique des achats. Grâce à cela, les banques pourront recommander le produit des entreprises qui se sont associées à elles.

Faisabilité

Moyen

 

Type d'expertise/domaine IA

Apprentissage automatique

 

Données internes requises

Produits, historique client, données de transaction et d’achat

 

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