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The Use of Machine Learning and Transaction Data for Credit Risk Assessment The Use of Machine Learning and Transaction Data for Credit Risk Assessment

The Use of Machine Learning and Transaction Data for Credit Risk Assessment

Development of a novel solution that predicts credit risk for a bank. The goal is to obtain more accurate credit risk assessment by using machine learning and transaction data.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen

Institut für Finanzdienstleistungen Zug (IFZ)

Finanzierung

Private / Stiftungen

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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in

Fabio Sigrist

Projektmitarbeiter/in

Jakob Dambon

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