Підготовка до індустрії та розвиток навичок у еру технологій

Увійти в індустрію в сучасному світі — це не лише про технічні знання, а й про розвиток м'яких навичок (Soft Skills) та чітке розуміння ролі в роботі. Побудова мережі контактів, створення видатного резюме, а також стажування — все це важливі фактори, що допомагають збільшити шанси на отримання роботи.

Важливість стажування

• Стажування допомагає розвивати як технічні, так і міжособистісні навички.

• Відкриває можливість створення мережі контактів із професіоналами галузі.

• Додає досвід у резюме та може призвести до пропозиції постійної роботи.

Підготовка до співбесіди

• Вивчіть роль та компанію.

• Підготуйте відповіді на типові питання, такі як "Розкажіть про себе" або "Чому ви хочете працювати саме тут?"

• Тренуйте відповіді на технічні та поведінкові питання, а також підготуйте питання, які демонструють ваш інтерес до компанії.

Застосування AI та Big Data для аналізу кредитних ризиків

Технології, такі як AI та Big Data, відіграють важливу роль у розвитку процесів прийняття кредитних рішень, наприклад, у створенні моделей кредитних балів (Credit Scorecards), що дозволяє точно оцінити кредитоспроможність клієнтів.

Приклад застосування технології AI в процесі кредитування

1.
Decision Engine: Автоматизована система прийняття рішень, що використовує дані та моделі машинного навчання (Machine Learning).

1. Optical Character Recognition (OCR): Допомагає витягувати дані з документів клієнтів для зменшення кроків введення даних.

2. Graph Database: Використовує графові бази даних для аналізу складних взаємозв'язків.

Застосування графових баз даних (Graph Database)

Графові бази даних, такі як Neo4j, мають перевагу в управлінні складними та взаємопов'язаними даними, наприклад, для аналізу P2P транзакцій для виявлення зв'язків між клієнтами та їхньою поведінкою.

Процес аналізу даних у вигляді графу

1. Перетворення структурованих даних у мережу у графовій базі даних.

2. Дослідження даних та створення ознак для використання в моделях.

3.
Використання штучного інтелекту та алгоритмів, таких як Community Detection або Link Prediction, для виявлення важливих взаємозв'язків.

Знання в галузі аналізу кредитних ризиків, розробки моделей ШІ та застосування графових баз даних є важливими інструментами, які допомагають організаціям приймати більш ефективні рішення. Крім того, підготовка до входу в індустрію через розвиток навичок та створення мережі контактів допомагає збільшити шанси на успіх у кар'єрі на довгострокову перспективу.

Перекладено з: Credit Risk Model Community Thailand