Wat zijn de meest gebruikte analytics technieken bij Rabobank?

Bij Rabobank gebruiken we verschillende analytics technieken, afhankelijk van de use case en de beschikbare data. Voorbeelden zijn logistische regressie, Monte Carlo simulaties, autoregressieve econometrische modellen en machine learning technieken. Echter, dit is nog maar het topje van de ijsberg.

Hoe wordt machine learning gebruikt in het bankwezen?

Machine learning wordt vaak toegepast in het bankwezen. Een goed voorbeeld van een probleem waarbij supervised learning wordt toegepast, is het vroegtijdig opsporen van financiële problemen bij klanten. Bij Rabobank hanteren we zowel supervised als unsupervised technieken om onze klanten te leren kennen, bijvoorbeeld om witwasconstructies of risicovolle transacties te detecteren. Maar machine learning wordt ook gebruikt om transacties in de bankieren-app te categoriseren.

Wat voor soort data gebruiken banken?

De Rabobank en andere grote banken hebben miljoenen klanten met veel producten en miljoenen transacties per jaar. Dit resulteert uiteraard in big data. Binnen Data & Analytics maken we gebruik van klantgegevens, historische gegevens van hypotheken, spaartegoeden, betalingsverkeer en talloze andere (externe) databronnen.

Data & Analytics

Be part of something bigger

Als coöperatie met miljoenen klanten over de hele wereld beschikt Rabobank over enorme hoeveelheden data. Maar data heeft de juiste mensen nodig om het te bewerken, verwerken en er waardevolle inzichten uit te halen. Dat is wat we doen binnen Data & Analytics. Er is geen vakgebied dat zo nauw verweven is met elk onderdeel van de bank. Werken bij Data & Analytics betekent dan ook bijdragen aan grote maatschappelijke thema’s.

Je ontwikkelt innovaties die het financieel welzijn van onze klanten verbeteren. Je draagt bij aan de dataficatie van de voedselketen. Of je zorgt ervoor dat Rabobank een datagedreven, toekomstbestendige bank is én blijft. En dat alles met een hecht team van zeer gedreven dataprofessionals die elkaar helpen en uitdagen. Samen ben je onderdeel van een stevige Data & Analytics community binnen Rabobank.

Be part of something bigger. Be part of Data & Analytics.

Bekijk alle Data & Analytics vacatures

Expertises binnen Data & Analytics

Meer over Data Management

Data Management

Voor een betrouwbaar en kwalitatief datafundament

Meer over Data Science

Data Science

Voor scherpe analyses en waardevolle inzichten

Collega's aan het woord

Modelvalidatie: essentieel voor de bank én de maatschappij

Lees het verhaal van Francesco

Modellen bouwen met de klant aan de balie op je vizier

Lees het verhaal van Natacha

Business Intelligence oplossingen bouwen voor een betere wereld: uitdagend én leuk

Lees het verhaal van Olena

Wereldwijd eenduidige en kwalitatieve data, dat is het werk van een data steward

Lees het verhaal van Lara

Data-analyse om te voorkomen dat klanten financiële problemen krijgen

Lees het verhaal van Jurjen

Collega’s inspireren om méér te doen met data

Lees het verhaal van Jade

FAQ

Bij Rabobank gebruiken we verschillende analytics technieken, afhankelijk van de use case en de beschikbare data. Voorbeelden zijn logistische regressie, Monte Carlo simulaties, autoregressieve econometrische modellen en machine learning technieken. Echter, dit is nog maar het topje van de ijsberg.
Machine learning wordt vaak toegepast in het bankwezen. Een goed voorbeeld van een probleem waarbij supervised learning wordt toegepast, is het vroegtijdig opsporen van financiële problemen bij klanten. Bij Rabobank hanteren we zowel supervised als unsupervised technieken om onze klanten te leren kennen, bijvoorbeeld om witwasconstructies of risicovolle transacties te detecteren. Maar machine learning wordt ook gebruikt om transacties in de bankieren-app te categoriseren.
De Rabobank en andere grote banken hebben miljoenen klanten met veel producten en miljoenen transacties per jaar. Dit resulteert uiteraard in big data. Binnen Data & Analytics maken we gebruik van klantgegevens, historische gegevens van hypotheken, spaartegoeden, betalingsverkeer en talloze andere (externe) databronnen.