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Machine Learning automation at BRED
Implementing big data pipelines and deploying machine learning models to predict and analyze customer behavior for a commercial bank.
Achievements:
• Big Data Pipeline Implementation: Setting up necessary infrastructures to collect and process data.
• Variable Processing and Aggregation: Using Spark and SQL queries to clean data and generate new features.
• Developing machine learning models in Python to automate money laundering detection in bank accounts.
• Deployment of Machine Learning Prediction App on AWS with Docker / Kubernetes.
• Implementing Large Language Models: Utilizing Hugging Face and Tensorflow for analyzing customer calls.
Impact :
• Improved Money Laundering Detection: Our model automates detection twice as effectively as competitors' previous models.
• Continuous Alert Filtering: Deploying the application on AWS ensures continuous filtering of irrelevant money laundering alerts, reducing costs and workload for operational teams.
• Enhanced Textual Call Analysis: Language models greatly improve the analysis of customer call records, facilitating the categorization of explanations for unusual transactions.
Membres
Expertises
De
Nov. 2022 à Déc. 2023