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DataRobot > 实例探究 > 房地美利用人工智能推进经济适用房目标,并将分析效率提高一倍以上
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Freddie Mac Advances Affordable Housing Goals and More than Doubles Analytics Productivity with AI

技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 分析与建模 - 机器学习
适用行业
  • 金融与保险
适用功能
  • 商业运营
用例
  • 质量预测分析
  • 补货预测
服务
  • 数据科学服务
挑战
房地美是 1970 年由美国国会特许成立的一家支持美国住房金融体系的公司,该公司在实现有意义的预测和关键洞察以指导业务决策方面一直面临挑战。该公司与数十万客户合作,挖掘了近 4 TB 的数据。然而,他们发现商业智能和手动实践无法有效扩展到如此庞大的客户群和数据量。随着市场和经济条件的变化,房地美必须保持灵活性,并不断履行其对经济适用房的承诺。在非结构化和半结构化数据的海洋中,实现有意义的预测和关键洞察以指导业务决策是一项挑战。
关于客户
房地美是一家通过向贷方提供抵押贷款资本,让数百万家庭和个人拥有住房的公司。自 1970 年由国会创立以来,房地美让全国各地的购房者和租房者更容易获得和负担得起住房。该公司致力于为购房者、租房者、贷方、投资者和纳税人建立更好的住房融资系统。在过去 50 年里,房地美帮助人们实现了拥有住房的梦想,超过 8000 万人次。该公司已为 11.6 万亿美元的抵押贷款提供资金,并为 600 万美元的出租单位提供资金。
解决方案
为了克服这些挑战,房地美转向 DataRobot AI 平台,通过管理生产中的模型,自动执行从数据输入到预测分析的预测。分析团队创建了跨组织的模型,为内部团队、贷方及其最终客户带来价值。人工智能帮助企业理解数据。与以前的手动方法相比,该平台可以更快、更准确地从各种文本文档和图像中提取数据元素。该机构对其 AI 和 ML 基础设施进行了现代化改造,缩短了 MLDev 和部署周期,从而迅速为企业带来有意义的价值。DataRobot AI 平台为利益相关者和合规团队提供了必要的可解释性和可说明性。
运营影响
  • Data scientists have proven concepts 2–10 times faster.
  • Saved 1,700+ hours per project.
  • Gained 2.7 times the productivity — speeding time to market and advancing affordable housing goals.
数量效益
  • 2 to 10 times faster proof of concept.
  • 1700+ hours saved in model development time per analytics project.
  • A 2.7X productivity gain for a corresponding jump in time to market.

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