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Una società può pretendere è sottoposto a una trasformazione digitale e poi fare alcuni piccoli aggiustamenti nel data center e chiamare un giorno. Carrington Mortgage Holdings, una società holding, le cui prime aziende a fornire una gamma di servizi immobiliari, non è solo parlare il discorso, quando si tratta di trasformazione.
L’attività, che si offre di mutui e altri prestiti servizi in quasi tutte le aree del settore immobiliare, ha recentemente lanciato iniziative in settori come la robotica automazione di processo (RPA), il documento digitale, di automazione e di dati avanzate di modellazione e di analisi predittiva in produzione mainstream.
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In uno dei più significativi si muove, Carrington è la distribuzione di machine learning (ML) per i progressi nel processo di efficienza, migliorando la corrente di modellazione dei dati e l’analisi predittiva sforzi, e anche per i casi di utilizzo nel settore del miglioramento della qualità e la conformità.
Un sforzo attuale è in corso di adattarsi ML nell’emergente paperless mutuo ambiente,” ha detto Brent Rasmussen, CIO all’azienda. “Data la vasta selezione di casa fornitori di prestito disponibili, macchina di apprendimento ha il potenziale per aiutare gli acquirenti a trovare rapidamente la home e opzioni di finanziamento che è giusto per loro, semplificando notevolmente il percorso del cliente,” ha detto.
Digitali di acquisizione dei documenti, il riconoscimento e l’estrazione di dati si basano su una forte ML di “imparare” il gran numero di tipi di documenti, formati e contenuti utilizzati nel ciclo di vita del mutuo, Rasmussen ha detto. “Tuttavia, la ML viaggio non si ferma con il documento di aspirazione e flusso di lavoro”, ha detto. Integrazione ML con la modellazione predittiva aiuta a migliorare continuamente il Carrington, e la capacità di offrire ai clienti prodotti e servizi al momento giusto.
“Il valore della macchina di apprendimento è radicata nella sua capacità di creare il miglioramento continuo in termini di efficienza e la precisione dei processi e dei modelli di dati, in una scala che non era realizzabile prima”, Rasmussen ha detto. ML “metodi sono applicabili in particolare quando si tratta di alimentare nuove conoscenze all’interno del mutuo per la casa industria, perché le condizioni di mercato e, di conseguenza, il set di dati di cambiare in fretta”.
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Un esempio è che ML ha il potere di aiutare la società in modo proattivo raggiungere i propri clienti con un’assistenza personalizzata prima del loro incontro a gravi problemi con il mutuo. Combinando una soddisfacente esperienza di acquisto di una casa con un trasparente, amichevole con il cliente il processo di finanziamento saranno i componenti vitali del futuro prestito a casa, Rasmussen ha detto.
Una delle più interessanti applicazioni di ML viene integrato con RPA, Rasmussen ha detto. “RPA è in grado di sfruttare le capacità di ML e il consumo di modello e di elaborazione in parallelo delle uscite in tempo quasi reale,” ha detto.
Inoltre, con la RPA, il miglioramento continuo, aspetto di ML sono stati adottati nella lavorazione del prodotto, immediatamente fornire miglioramenti per i clienti. Carrington è attualmente perseguendo l’integrazione di ML e RPA nel titolo, di assistenza di prestito e di prestito divisioni.
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