Quais são as 7 principais métricas de um negócio de aprendizado de máquina para serviços financeiros?

Bem -vindo à nossa última postagem no blog, onde nos aprofundamos no mundo do aprendizado de máquina e sua aplicação no setor de serviços financeiros. Como proprietários de pequenas empresas e artesãos, a compreensão dos principais indicadores de desempenho (KPIs) é crucial para medir o sucesso do seu mercado. Neste post, exploraremos sete KPIs específicos da indústria, essenciais para otimizar o desempenho nos mercados artesanais. Desde o custo de aquisição de clientes até a taxa de rotatividade, forneceremos insights exclusivos e dicas práticas para o uso do aprendizado de máquina para aprimorar o desempenho do seu mercado. Prepare-se para levar seus negócios para o próximo nível com estratégias orientadas a dados e KPIs poderosos.

Precisão de previsão algorítmica

Definição

A precisão da previsão algorítmica é um indicador de desempenho essencial que mede a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina na fabricação de previsões precisas no setor de serviços financeiros. Esse KPI é fundamental para medir, pois afeta diretamente a qualidade das decisões de investimento, estratégias de gerenciamento de riscos e otimização do portfólio de clientes. A obtenção de alta precisão de previsão é fundamental para as empresas financeiras obter uma vantagem competitiva, aprimorar a satisfação do cliente e impulsionar o desempenho dos negócios superiores.

Como calcular

A fórmula para calcular a precisão da previsão algorítmica envolve a comparação do número de previsões corretas geradas pelo modelo de aprendizado de máquina com o número total de previsões feitas. Essa proporção é uma maneira clara e concisa de avaliar o desempenho do modelo e avaliar sua eficácia na fabricação de previsões precisas. A precisão dos modelos de aprendizado de máquina é determinada pela precisão, recall e pontuação de F1, que são todos componentes da fórmula.

Exemplo

Por exemplo, se um modelo de aprendizado de máquina fizesse 100 previsões e 85 delas estivessem corretas, a precisão da previsão algorítmica seria calculada como 85/100 = 0,85 ou 85%. Isso demonstra que o modelo previu com precisão as tendências do mercado, avaliação de riscos ou otimização de portfólio de investimentos 85% do tempo, mostrando sua eficácia na geração de informações confiáveis ​​para a tomada de decisões financeiras.

Benefícios e limitações

A vantagem de medir a precisão da previsão algorítmica é que ela fornece às empresas financeiras um entendimento claro da confiabilidade e robustez de seus modelos de aprendizado de máquina, permitindo que eles tomem decisões mais informadas. No entanto, uma limitação é que esse KPI não representa condições de mercado imprevisíveis ou eventos raros que podem afetar a precisão das previsões, exigindo que as empresas complementem esse KPI com outras estratégias de gerenciamento de riscos.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a precisão típica de previsão algorítmica nos serviços financeiros é de cerca de 80%, refletindo o nível de desempenho da linha de base para os modelos de aprendizado de máquina. O desempenho acima da média é considerado em torno de 85%, enquanto a precisão excepcional excede 90%, posicionando as empresas financeiras como líderes do setor na alavancagem do aprendizado de máquina para análises preditivas.

Dicas e truques

• Avalie regularmente os modelos de aprendizado de máquinas para melhorar regularmente a precisão da previsão
• Utilize técnicas de aprendizado de conjunto para melhorar a robustez dos modelos preditivos
• Colaborar com cientistas de dados e analistas quantitativos para otimizar o desempenho do modelo

Melhoria de desempenho do portfólio de clientes

Definição

Um dos principais indicadores de desempenho (KPI) para aprendizado de máquina em serviços financeiros é a taxa de melhoria de desempenho do portfólio de clientes. Esse KPI é essencial para medir porque fornece informações sobre a eficácia das ferramentas de aprendizado de máquina, estão afetando o desempenho dos portfólios de clientes. Ao analisar essa proporção, as empresas financeiras podem avaliar o impacto de suas decisões de investimento e a capacidade dos modelos de aprendizado de máquina de fornecer resultados positivos para seus clientes. Melhorar o desempenho do portfólio de clientes é crucial para as empresas financeiras, pois se correlaciona diretamente à satisfação do cliente, retenção e desempenho geral dos negócios. Portanto, é fundamental que as empresas medam esse KPI para garantir que suas ferramentas de aprendizado de máquina estejam fornecendo os resultados pretendidos.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de melhoria de desempenho do portfólio de clientes envolve a análise da alteração no valor do portfólio por um período específico e compará -lo com a referência ou retornos esperados. A fórmula leva em consideração os retornos reais realizados e os retornos esperados, fornecendo uma indicação clara de quão bem o portfólio está funcionando em comparação com os benchmarks estabelecidos. Compreender os componentes dessa fórmula e como eles contribuem para o cálculo geral é essencial para as empresas financeiras avaliarem com precisão o impacto de suas estratégias de aprendizado de máquina nas carteiras de clientes.

Exemplo

Por exemplo, se um portfólio de clientes percebeu um retorno de 15% no ano passado, enquanto os retornos esperados para um portfólio de referência semelhante foram 10%, a taxa de melhoria de desempenho do portfólio de clientes seria (15% - 10%) / 10% = 0,5 ou 50%. Isso indica que o portfólio de clientes superou a referência em 50%, apresentando o impacto positivo dos algoritmos de aprendizado de máquina e estratégias de investimento implementadas pela empresa financeira.

Benefícios e limitações

O principal benefício de medir a taxa de melhoria de desempenho do portfólio de clientes é que ele fornece uma avaliação clara de quão bem as ferramentas de aprendizado de máquina estão contribuindo para o desempenho geral dos portfólios de clientes. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele não considera os riscos potenciais associados ao desempenho aprimorado, o que é um fator crítico a ser considerado nos serviços financeiros.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, uma taxa típica de melhoria de desempenho do portfólio de clientes no setor de serviços financeiros varia de 5% a 15%. Os níveis de desempenho acima da média podem cair entre 15%e 30%, enquanto o desempenho excepcional pode exceder 30%. Esses benchmarks fornecem às empresas financeiras um ponto de referência para avaliar o impacto de suas estratégias de aprendizado de máquina no desempenho do portfólio de clientes.

Dicas e truques

• Revise regularmente e avalie a taxa de melhoria de desempenho do portfólio de clientes para acompanhar o impacto das ferramentas de aprendizado de máquina nas decisões de investimento.
• Use as idéias deste KPI para ajustar as estratégias de investimento e otimizar os portfólios de clientes para obter melhor desempenho.
• Implementar técnicas de gerenciamento de riscos em conjunto com o melhor desempenho do portfólio para garantir uma abordagem holística das estratégias de investimento.

Avaliação de risco Precisão

Definição

A precisão da avaliação de risco é um indicador de desempenho essencial que mede a precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina na previsão de riscos financeiros potenciais, como volatilidade do mercado, inadimplência de crédito ou perdas de investimento. No contexto dos negócios, esse KPI é fundamental para medir, pois afeta diretamente a capacidade das empresas financeiras de tomar decisões informadas, mitigar possíveis perdas e otimizar estratégias de investimento. A precisão dos modelos de avaliação de risco é vital para manter a confiança e a confiança do cliente, além de garantir a conformidade regulatória no setor de serviços financeiros altamente regulamentados.

Como calcular

A fórmula para calcular a precisão da avaliação de riscos envolve a comparação do número de eventos de risco previstos com precisão com o número total de eventos de risco identificados pelo algoritmo de aprendizado de máquina. Cada componente da fórmula contribui para o cálculo geral, fornecendo uma indicação clara da capacidade do algoritmo de identificar e prever efetivamente os riscos financeiros.

Exemplo

Por exemplo, se um modelo de avaliação de risco prediz corretamente 90 dos 100 inadimplentes potenciais de crédito, a precisão da avaliação de risco poderá ser calculada dividindo 90 (eventos de risco previstos com precisão) por 100 (eventos de risco total previstos), resultando em uma taxa de precisão de 90 %.

Benefícios e limitações

A vantagem de medir com precisão a precisão da avaliação de riscos é que as empresas financeiras podem tomar decisões mais informadas, levando a uma melhor gestão de riscos e, finalmente, melhorou o desempenho financeiro. No entanto, uma limitação potencial desse KPI é que ele não representa fatores de mercado imprevistos ou sem precedentes que podem afetar a precisão das previsões do algoritmo de aprendizado de máquina.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a precisão típica da avaliação de risco no setor de serviços financeiros varia de 75% a 85%, com os níveis de desempenho acima da média atingindo 90% ou mais. O desempenho excepcional neste KPI é frequentemente associado a taxas de precisão de 95% ou mais.

Dicas e truques

• Validar regularmente e ajustar algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão da avaliação de riscos
• Utilize dados históricos e informações específicas do setor para melhorar a precisão das previsões de risco
• Invista em treinamento e desenvolvimento em andamento para a equipe maximizar o potencial das ferramentas de aprendizado de máquina para avaliação de riscos

Nível de engajamento do usuário

Definição

O nível de envolvimento do usuário no setor de serviços financeiros refere -se à medição de como os clientes e clientes estão interagindo com a plataforma, produtos ou serviços de uma empresa. Esse KPI é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a eficácia das ofertas da empresa e o nível de satisfação entre os clientes. Isso afeta o desempenho dos negócios, correlacionando -se diretamente com a retenção de clientes, a lealdade e o sucesso financeiro geral. Ao entender o envolvimento do usuário, as empresas financeiras podem tomar decisões informadas para melhorar a qualidade de seus serviços e fortalecer o relacionamento com os clientes, levando a maior receita e competitividade do mercado.

Como calcular

O nível de engajamento do usuário pode ser calculado dividindo o número total de interações do usuário (como logins, transações ou consultas) pelo número total de usuários ativos dentro de um período específico. Esse índice fornece uma representação clara de como os usuários estão se envolvendo ativamente com as ofertas da empresa, permitindo uma avaliação abrangente da participação e satisfação do usuário.

Exemplo

Por exemplo, se uma empresa de consultoria financeira tiver 1.000 clientes ativos e registrar um total de 5.000 interações ao longo de um mês, o nível de envolvimento do usuário poderá ser calculado da seguinte forma: Nível de engajamento do usuário = 5.000 / 1.000 = 5. Isso indica que, em média, cada cliente ativo se envolve com os serviços da empresa 5 vezes dentro do prazo fornecido.

Benefícios e limitações

Medir efetivamente o nível de envolvimento do usuário permite que as empresas financeiras identifiquem áreas para melhoria, aprimorem a satisfação do cliente e adaptem os serviços para melhor atender às necessidades de seus clientes. No entanto, é importante observar que o nível de engajamento do usuário sozinho pode não fornecer uma imagem completa da satisfação e lealdade geral do cliente, pois não explica o feedback qualitativo ou as preferências individuais do cliente.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor no contexto dos EUA, um nível típico de envolvimento do usuário para empresas de consultoria financeira varia de 3 a 7 interações por cliente ativo por mês. O desempenho acima da média nessa área é considerado entre 8 e 12 interações, enquanto o desempenho excepcional pode exceder 12 interações por cliente ativo por mês.

Dicas e truques

• Implementar estratégias personalizadas de engajamento de clientes com base em preferências e comportamentos individuais
• Utilize esforços direcionados de comunicação e marketing para incentivar a interação do usuário
• Analisar dados de envolvimento do usuário para identificar tendências e áreas para aprimoramento de serviços
• Procure regularmente o feedback do cliente para garantir a satisfação e o engajamento contínuos

Redução do tempo de treinamento de modelo

Definição

A redução do tempo de treinamento do modelo é um indicador de desempenho essencial que mede o tempo necessário para treinar modelos de aprendizado de máquina para serviços financeiros. Esse KPI é fundamental para medir porque afeta diretamente a eficiência e a eficácia das ferramentas de aprendizado de máquina usadas na análise financeira e na tomada de decisões. Tempo de treinamento de modelo mais rápido significa acesso mais rápido a insights acionáveis ​​e a capacidade de se adaptar às condições de mercado em rápida mudança, levando a melhores resultados de negócios para empresas financeiras.

Como calcular

A fórmula para calcular o KPI de redução do tempo de treinamento do modelo envolve medir o tempo necessário para treinar modelos de aprendizado de máquina antes e depois de implementar um novo sistema ou processo para melhorar a eficiência. O cálculo é baseado na redução percentual no tempo de treinamento, derivado da diferença de tempo para o treinamento do modelo antes e após a melhoria, dividido pelo tempo de treinamento original.

Exemplo

Por exemplo, se inicialmente levasse 10 horas para treinar um modelo de aprendizado de máquina e, após a implementação de um novo sistema, leva apenas 5 horas para treinar o mesmo modelo, a redução do tempo de treinamento do modelo seria de 50%. Isso significa que o modelo pode ser treinado na metade do tempo, levando a um acesso mais rápido a insights e tomada de decisão mais responsiva no contexto dos serviços financeiros.

Benefícios e limitações

A principal vantagem de reduzir o tempo de treinamento do modelo é a capacidade de tomar decisões mais rápidas e informadas em serviços financeiros, levando a um melhor gerenciamento de riscos, estratégias de investimento e otimização de portfólio de clientes. No entanto, a limitação está nas compensações potenciais entre a velocidade e a precisão do modelo, pois o treinamento mais rápido pode afetar a precisão das previsões e da análise.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor nos EUA, a redução típica de tempo de treinamento de modelos para serviços financeiros varia de 20 a 30%, enquanto os níveis de desempenho acima da média podem obter 40-50% de redução. Empresas financeiras excepcionais demonstraram reduções de tempo de treinamento de modelos de até 60-70%, indicando uma forte vantagem competitiva na alavancagem do aprendizado de máquina para uma tomada de decisão mais rápida.

Dicas e truques

• Implementar processamento paralelo e computação distribuída para reduzir o tempo de treinamento do modelo
• Avalie regularmente e atualize algoritmos e modelos para melhorar a eficiência
• Utilize plataformas baseadas em nuvem para treinamento de modelo escalável e mais rápido
• Invista em tecnologias de aceleração de hardware para acelerar os cálculos

Taxa de retenção de clientes

Definição

A taxa de retenção de clientes é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem de clientes ou clientes que uma empresa manteve com sucesso por um período específico de tempo. Essa proporção é fundamental para medir porque fornece informações valiosas sobre a eficácia do gerenciamento de relacionamento com o cliente de uma empresa e sua capacidade de atender às necessidades e expectativas em andamento de sua base de clientes. No contexto comercial, a taxa de retenção de clientes é um KPI crítico, pois afeta diretamente a receita geral e a lucratividade de uma empresa. Ele reflete o nível de satisfação do cliente, lealdade e qualidade dos produtos ou serviços oferecidos. Uma alta taxa de retenção de clientes indica um forte relacionamento com os clientes, aumento de negócios repetidos e referências de boca em boca positiva, enquanto uma baixa taxa de retenção pode indicar problemas subjacentes que precisam ser abordados. Por fim, a taxa de retenção de clientes é importante porque influencia diretamente o sucesso e a sustentabilidade de uma empresa a longo prazo.

Como calcular

A taxa de retenção de clientes pode ser calculada usando a seguinte fórmula: Onde: - e = número de clientes no final do período - n = número de novos clientes adquiridos durante o período - s = número de clientes no início do período Para calcular a taxa de retenção de clientes, subtraia o número de novos clientes adquiridos durante o período a partir do número de clientes no final do período e divida o resultado pelo número de clientes no início do período. Multiplique o resultado por 100 para expressar a proporção como uma porcentagem.

Exemplo

Por exemplo, se uma empresa de consultoria financeira começar o ano com 500 clientes, adquirir 100 novos clientes ao longo do ano e terminar o ano com 550 clientes, a taxa de retenção de clientes será calculada da seguinte forma: ((550-100)/500) * 100 = (450/500) * 100 = 90% Isso significa que a empresa manteve com sucesso 90% de sua base de clientes ao longo do ano.

Benefícios e limitações

Medir efetivamente a taxa de retenção de clientes fornece informações valiosas sobre a satisfação do cliente, a lealdade e a saúde geral de uma empresa. Uma alta taxa de retenção de clientes demonstra um forte relacionamento com os clientes, aumentou a receita dos negócios repetidos e reduziu os custos de aquisição de clientes. No entanto, é importante observar que a taxa de retenção de clientes não responde pela qualidade dos clientes retidos ou pelo potencial de crescimento dos negócios por meio de novas aquisições de clientes.

Benchmarks da indústria

No setor de serviços financeiros, a taxa típica de retenção de clientes está por perto 90%, com desempenho acima da média atingindo 95% e desempenho excepcional excedendo 97%.

Dicas e truques

- Aprimore a comunicação e o engajamento do cliente por meio de interações personalizadas e divulgação proativa - Fornecer atendimento ao cliente excepcional e soluções financeiras personalizadas para atender às necessidades do cliente - Implementar programas de fidelidade e incentivos para recompensar clientes de longo prazo - solicitar feedback e abordar ativamente as preocupações do cliente para melhorar a satisfação e retenção

Economia de custos para clientes

Definição

Um indicador crítico de desempenho-chave (KPI) para serviços financeiros é o índice de renda de custo (CIR). Esse índice mede a eficiência de custos de uma empresa financeira comparando suas despesas operacionais com sua receita. No contexto dos serviços financeiros, o CIR é crucial para medir, pois reflete a capacidade de uma empresa de gerenciar seus custos de maneira eficaz, o que afeta diretamente sua lucratividade e saúde financeira. Um CIR mais baixo geralmente indica maior eficiência de custos, permitindo que a empresa alocasse mais recursos para investimentos estratégicos ou transmitam uma economia de custos aos clientes.

Como calcular

A fórmula para calcular a relação renda de custo (CIR) é a seguinte:

Onde as despesas operacionais incluem todos os custos associados à operação dos negócios e a receita total representa a receita total da empresa. Ao dividir as despesas operacionais totais pela receita total e multiplicar o resultado por 100, o CIR é obtido.

Exemplo

Por exemplo, se uma empresa financeira tiver US $ 5 milhões em despesas operacionais e US $ 20 milhões em receita total, seria o índice de renda de custo: (5.000.000 ÷ 20.000.000) x 100 = 25% Isso significa que a empresa gasta 25 centavos por cada dólar de renda gerado, indicando uma estrutura de custos relativamente eficiente.

Benefícios e limitações

O principal benefício de gerenciar efetivamente a relação renda de custo é a capacidade de otimizar a eficiência de custos, levando a maior lucratividade e economia de custos potenciais para os clientes. No entanto, as limitações surgem ao reduzir os custos afetam excessivamente a qualidade do serviço, o que pode comprometer a satisfação e a retenção do cliente.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks da indústria nos EUA, a relação média de renda de custo para empresas financeiras varia de 55% a 60% para empresas de médio porte. O desempenho acima da média é normalmente considerado entre 40% a 50%, enquanto o desempenho excepcional cai abaixo 40%.

Dicas e truques

• Revise regularmente e otimize as despesas operacionais para manter uma relação de renda de custo saudável.
• Invista em tecnologia e automação para otimizar as operações e reduzir custos.
• Monitore e analise continuamente o CIR para identificar possíveis áreas de melhoria.