No label defined (Q77634)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 20:52, 13 January 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Created a new Item)
(diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)
Jump to navigation Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language Label Description Also known as
English
No label defined
Project in Poland financed by DG Regio

    Statements

    0 references
    6,998,232.01 zloty
    0 references
    1,679,575.6823999998 Euro
    13 January 2020
    0 references
    9,182,449.48 zloty
    0 references
    2,203,787.8752 Euro
    13 January 2020
    0 references
    76.21 percent
    0 references
    1 September 2019
    0 references
    31 October 2021
    0 references
    SYMMETRICAL LABS SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
    0 references
    Rezultatem projektu będzie znaczące ulepszenie Symmetrical Credit Cloud - rynku dla produktów finansowych oferowanych w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Celem jest stworzenie nowej, przejrzystej i transparentnej architektury (service-as-a-code) dla branży finansowej. Długoterminowo, platforma ma zredefiniować rynek ze scentralizowanego i lokalnego, w globalny o architekturze “mikroserwisowej”, który: -w bardziej efektywny sposób wycenia ryzyko kredytowe -funkcjonuje przy znacznie niższych kosztach -zwiększa stabilność systemu finansowego -oferuje bardziej korzystne i inkluzywne warunki finansowania -umożliwia wygenerowanie lepszych stóp zwrotu dla inwestorów W projekcie powstaną innowacyjne modele aukcyjne oraz sposoby mierzenia ryzyka kredytowego, które pozwolą na optymalizację charakterystyk równowagi osiąganej na platformie. Prace B+R kompleksowo pokrywające rynek usług kredytowych - od popytu, przez proces, analizę ryzyka, podejmowanie decyzji aż po decydentów po stronie podażowej, obejmują m. in. badania nad: -optymalną specyfikacją algorytmu aukcji odwrotnej -efektywną numerycznie procedurą optymalizacyjną realizującą funkcjonalność algorytmu kojarzącego użytkowników strony popytowej i podażowej -technologiami pozyskiwania danych źródłowych na potrzeby zwiększenia efektywności procesu oceny ryzyka kredytowego efektywnością różnorodnych technik uczenia maszynowego w kontekście specyfiki danych i profilu kredytobiorców -efektywną implementacją modeli oceny ryzyka kredytowego -zachowaniami behawioralnymi aktorów rynku (zarówno klientów końcowych jak i decydentów w zakresie polityk/algorytmów ryzyka) -rozwojem oraz walidacją prototypu Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). (Polish)
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.01.01-00-0069/19
    0 references