Asset Manager利用Linedata的机器学习
资产管理公司明白机器学习的力量，可以解锁商业洞察力，创造阿尔法. 现在，Linedata 分析 Service使用先进的机器学习模型来帮助客户预测和预防可能导致运营损失的事件. 这项服务是根据每家公司的具体要求量身定做的, 云托管，集成客户端和第三方数据.
一个客户端, 交易量巨大的大型欧洲资产管理公司, 大量的贸易修订是否需要人工干预，从而带来巨大的成本和潜在风险. 所有贸易类型都受到了影响，包括企业行为.
尽管管理团队不知道是什么导致了交易崩溃, 他们怀疑数据不匹配, 系统设计和集成问题, 人为失误是促成因素. 首席运营官问:“为什么, 在OG视讯真人注册相互制衡之后, 我的人还在交易后修正上花时间吗?”
OG视讯真人注册的客户使用Linedata 分析 Service来减少与交易修改相关的人工干预, 降低成本、运营和声誉风险.
数据驱动的洞察力，由机器学习提供动力
许多公司都可以编写强大的机器学习算法, 但很少有人拥有Linedata在资产管理运营方面的深厚知识. OG视讯真人注册的项目团队由系统、运营专家和数据科学家组成，他们利用Linedata作为全球资产管理解决方案提供商20多年的经验，着手确定导致交易失败的原因:内部流程故障, 数据饲料问题, 或其他未知原因? 最终的机器学习模型消耗客户的交易和操作数据, 分析包括资产类型在内的因素组合, 交易场所和投入来源，以确定哪些交易最有可能需要修改. 这些模型还考察了不同来源的价格类型的相对可靠性, 以及在每月或每年的特定时间进行的交易是否更容易出错.
通过长期评估数据和运行数百个场景, 这些模型能够预测异常繁忙的日子, 使公司能够确保正确的人员配备和适当的计划. 潜在风险交易以及相关的操作和数据流程也被强调为流程改进.
可操作的见解提供了前瞻性的场景，根据以前的经验，某些事务类型可能有很高的失败率. 和, 通过关注贸易失败发生的原因, Linedata分析服务帮助公司做出改变，以提高运营效果.
推动持续改进
实施由Linedata提供的见解使OG视讯真人注册的客户能够显著减少其贸易修改，实现流程改进和相关的成本和效率效益. 但这种最初的收获远非一蹴而就. Linedata分析服务模型根据不断变化的业务和运营环境不断“智能化”, 推动一个良性的持续改进循环. 客户端可以进一步微调其操作, 降低运营和声誉风险, 降低成本曲线, 使Linedata 分析 Service成为实现其商业目标的“虚拟合作伙伴”.
关于Linedata
拥有20年的经验，在50个国家拥有700多个客户, Linedata在全球20个办事处拥有1100名员工，为资产管理和信贷行业提供人性化的技术解决方案和服务，帮助客户在最高水平上发展和运营.
关于Linedata 分析 Service
Linedata 分析 Service推动了持续改进的良性循环, 使客户能够进一步微调其操作, 降低风险, 降低成本曲线. 该服务提供了可操作的见解，经理和运营人员利用这些见解来实施日常变化和未来规划.
警报类型包括:
- Operational metrics and first-line indicators; for example: ‘Busy day’, 以及“基金A的交易增加”
- 数据洞察和二级指标:OG视讯真人注册预计今天基金B的交易将出现更多错误。
- 模型数据