Kundens suksesshistorie

Transaksjonsmatching med avansert maskinlæring

En global finansinstitusjon hadde utfordringer i transaksjonsmatchingsprosessen, og stolte på et tredjeparts maskinlæringssystem med en treffsikkerhet på 93 %. Selv om det var effektivt for de fleste transaksjonene, krevde de resterende 7 % som ikke ble matchet, betydelig manuell inngripen, noe som økte driftskostnadene og forsinket behandlingstiden.

Kunden trengte en løsning som kunne forbedre nøyaktigheten i transaksjonsmatchingen, redusere den manuelle arbeidsmengden og integreres sømløst med de eksisterende systemene. I tillegg trengte de en skalerbar og fremtidsrettet løsning som kunne håndtere økende transaksjonsvolumer og samtidig overholde strenge finansforskrifter.

Teamet vårt utviklet og implementerte en ML-basert løsning for transaksjonsmatching som var skreddersydd til kundens spesifikke behov. Ved å utnytte avanserte algoritmer og robuste MLOps-praksiser leverte vi et transformativt system som forbedret effektiviteten og nøyaktigheten i driften betydelig.

Viktige tiltak som er iverksatt:

Omfattende mulighetsstudie

• • Gjennomførte en detaljert analyse av det eksisterende ML-systemet for å identifisere faktorer som bidro til umatchede transaksjoner.
  • Vurderte kompleksiteten i transaksjonsdataene og identifiserte mønstre som kunne forbedres.
  • Evaluerte ulike ML-algoritmer, og valgte Gradient Boosting Machines (XGBoost og LightGBM) på grunn av deres evne til å håndtere komplekse transaksjonsdata.

Utvikling av prototyper

• • • Bygget et prototypsystem ved hjelp av historiske transaksjonsdata, med fokus på umatchede saker.
    • Brukte avansert feature engineering for å fange opp nyanserte transaksjonsmønstre og forbedre ML-modellens inndata.

Utvikling av tilpassede ML-løsninger

• • • • Designet og implementerte en endelig modellarkitektur optimalisert for topp ytelse.
      • Integrerte avanserte teknikker for funksjonsutvikling og finjusterte modellparametere for maksimal nøyaktighet.
      • Etablerte MLOps-prosesser for versjonskontroll, kontinuerlig integrasjon og omskolering for å sikre langsiktig bærekraft.

Testing og distribusjon

• • • • • Modellen ble grundig testet på usette datasett for å validere nøyaktigheten og generaliseringsevnen.
        • Løsningen ble sømløst implementert i kundens eksisterende infrastruktur, noe som sikret minimale forstyrrelser.

Løpende støtte og vedlikehold

• • • • • • Tilbyr kontinuerlige overvåkingsverktøy for ytelsessporing i sanntid.
          • Leverte opplæring og støtte til kundens team for å sikre en smidig innføring og drift av systemet.

Resultatene

Implementeringen av vår spesialtilpassede ML-løsning førte til bemerkelsesverdige forbedringer i transaksjonsmatchingsnøyaktighet og driftseffektivitet:

• Forbedret nøyaktighet: Oppnådde en treffsikkerhet på 97 %, noe som reduserte volumet av ikke-matchede transaksjoner betydelig.
• Effektiv drift: Reduserte manuelle inngrep med 50 %, slik at de ansatte kunne fokusere på mer verdifulle oppgaver.
• Skalerbarhet: Leverte et skalerbart system som kan håndtere økte transaksjonsvolumer og samtidig opprettholde høy ytelse.
• Kostnadsbesparelser: Reduserte driftskostnader knyttet til manuell behandling og eksterne systemavhengigheter.
• Overholdelse av regelverk: Sikret at løsningen overholdt alle finansielle forskrifter og standarder for personvern.

Samarbeidet med Your Personal AI har vært transformerende. Med deres skreddersydde maskinlæringsløsninger, inkludert avansert feature engineering, tilpasset modellutvikling og MLOps-integrasjon, har vi forbedret transaksjonsmatchingsprosessen vår betydelig. Samarbeidet har forbedret nøyaktigheten til 97 %, redusert den manuelle arbeidsmengden med 50 % og levert et skalerbart system som kan håndtere fremtidig vekst. YPAIs ekspertise gjorde oss i stand til å effektivisere driften, redusere kostnadene og opprettholde samsvar, noe som satte en ny standard for effektivitet i finansbransjen.

Dette prosjektet revolusjonerte kundens transaksjonsmatchingsprosess, slik at de oppnådde høyere nøyaktighet, raskere behandlingstider og reduserte driftskostnader. Ved å integrere en tilpasningsdyktig og skalerbar løsning er kunden nå godt rustet til å håndtere fremtidig vekst og skiftende forretningsbehov.

Suksessen med dette initiativet understreker styrken ved å kombinere avanserte maskinlæringsteknikker med bærekraftige driftspraksiser, og setter en standard for innovasjon i finansbransjen.