利用機器學習防止透支費用,保護個人淨資產

Keskeiset käsitteet

利用機器學習模型預測客戶是否在未來一週內會透支,並及時提醒客戶以避免支付不必要的透支費用。

Tiivistelmä

本文提出了一個利用機器學習的透支預警系統(ODEWS),旨在預測客戶是否在未來一週內會透支,並及時通知客戶以避免支付不必要的透支費用。

系統使用客戶的銀行交易數據、平台數據和交易歷史數據,訓練出針對不同銀行的機器學習模型。模型能夠準確預測客戶在未來一週內是否會透支,並根據預測結果對高風險客戶發送電子郵件提醒。

在為期12週的A/B測試中,系統為Mint客戶節省了300萬美元的透支費用。此外,系統還提供了一個可擴展的框架,可用於預防其他類型的手續費。

Tilastot

美國人每年支付約150億美元的不必要透支費用,通常每次35美元。
Mint應用程序的用戶每年支付約2.5億美元的透支費用。
在COVID-19大流行期間,由於交易量的急劇下降以及銀行修改了透支政策,透支次數出現了突然下降。

Lainaukset

"透支費用主要落在最脆弱的客戶身上,他們通常生活在薪酬週期之中,這些費用被認為是過度和剝削性的。"
"原本很少發生的透支,現在已經成為銀行的一項數十億美元的收入來源。"

Tärkeimmät oivallukset

Know, Grow, and Protect Net Worth: Using ML for Asset Protection by Preventing Overdraft Fees

by Avishek Kuma... klo arxiv.org 09-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.02455.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

如何設計一個自動化的系統,在客戶即將透支時自動轉移資金或申請免除透支費用?

設計一個自動化系統以應對客戶即將透支的情況，可以考慮以下幾個步驟：

數據整合與監控：首先，系統需要整合客戶的銀行賬戶、信用卡和其他金融賬戶的數據，並持續監控其餘額和交易活動。這可以通過API連接到銀行系統，實時獲取客戶的賬戶餘額和交易信息。

機器學習預測模型：利用機器學習模型（如Gradient Boosted Decision Trees或神經網絡）來預測客戶的透支風險。模型可以基於客戶的歷史交易數據、賬戶餘額變化、過去的透支記錄等特徵進行訓練，從而準確預測客戶在未來一周內的透支可能性。

自動化資金轉移：一旦系統預測到客戶即將透支，應自動觸發資金轉移的操作。這可以通過將客戶的儲蓄賬戶或信用額度與支票賬戶連接，並在透支風險高的情況下自動轉移資金，避免透支費用的產生。

申請免除透支費用：系統還可以設計一個自動化的流程，當客戶即將透支時，自動向銀行申請免除透支費用。這可以通過預設的條件（如客戶的良好信用記錄或長期客戶關係）來進行，並通過電子郵件或應用內通知客戶申請的結果。

用戶通知與教育：在自動化過程中，系統應該及時通知客戶，讓他們了解資金轉移的情況以及免除透支費用的申請進度，並提供理財建議以幫助他們改善財務狀況。

如何利用機器學習模型預測客戶的整體財務狀況,而不僅僅是透支風險?

要利用機器學習模型預測客戶的整體財務狀況，可以採取以下幾個步驟：

多維度數據收集：除了透支風險，還需收集客戶的收入、支出、儲蓄、投資、債務等多方面的數據。這些數據可以來自客戶的銀行賬戶、信用卡賬單、投資賬戶等。

特徵工程：對收集到的數據進行特徵工程，提取出能夠反映客戶財務狀況的關鍵特徵。例如，計算客戶的儲蓄率、債務收入比、信用卡使用率等指標，這些都能幫助模型更全面地評估客戶的財務健康。

模型選擇與訓練：選擇合適的機器學習模型（如隨機森林、支持向量機或深度學習模型）來進行訓練。模型的目標是預測客戶的整體財務狀況，這可以通過分類（如良好、中等、差）或回歸（如預測具體的財務指標）來實現。

持續監控與更新：系統應持續監控客戶的財務狀況，並定期更新模型以適應客戶行為的變化。這可以通過每月或每季度重新訓練模型來實現，確保預測的準確性。

個性化建議：根據模型的預測結果，系統可以為客戶提供個性化的財務建議，幫助他們改善財務狀況，例如增加儲蓄、減少不必要的支出或優化投資組合。

如何將此框架擴展到其他類型的手續費,如延遲付款費用或信用卡年費?

要將此框架擴展到其他類型的手續費，如延遲付款費用或信用卡年費，可以考慮以下幾個步驟：

識別手續費類型：首先，明確需要監控的手續費類型，包括延遲付款費用、信用卡年費、ATM取款費用等。每種手續費的計算方式和觸發條件可能不同，因此需要針對性地設計模型。

數據收集與特徵提取：收集與這些手續費相關的數據，例如客戶的付款歷史、信用卡使用情況、賬單到期日等。提取出能夠預測手續費的特徵，例如過去的延遲付款次數、賬戶餘額變化等。

模型訓練與預測：針對不同的手續費類型，訓練專門的機器學習模型。這些模型可以預測客戶在未來一段時間內可能產生的手續費，並根據預測結果進行相應的干預。

自動化干預措施：根據模型的預測結果，系統可以自動發送提醒通知，建議客戶在到期日前進行付款，或提供其他避免手續費的建議。此外，對於信用卡年費，系統可以提醒客戶在年費到期前評估是否繼續使用該信用卡。

持續改進與用戶反饋：定期收集用戶反饋，評估系統的有效性，並根據用戶的需求和行為變化持續改進模型和干預措施。這樣可以確保系統不斷適應客戶的需求，並有效減少各類手續費的產生。