論文の概要: Know, Grow, and Protect Net Worth: Using ML for Asset Protection by Preventing Overdraft Fees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02455v2
• Date: Sat, 7 Sep 2024 20:38:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 06:18:42.491300
• Title: Know, Grow, and Protect Net Worth: Using ML for Asset Protection by Preventing Overdraft Fees
• Title（参考訳）: ネット価値のノウハウ、成長、保護:オーバードラフトの防止によるアセット保護にMLを使用する
• Authors: Avishek Kumar, Tyson Silver,
• Abstract要約: アメリカ人は年間150億ドルの不要なオーバードラフト手数料を支払う。 ML駆動のオーバードラフト早期警告システムは、Mintアプリで銀行やトランザクションデータを使用して、顧客のオーバードラフトのリスクを評価する。 リスクの高い顧客にはアラートが送られ、料金を回避するためのステップを踏むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07673339435080444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When a customer overdraws their bank account and their balance is negative they are assessed an overdraft fee. Americans pay approximately \$15 billion in unnecessary overdraft fees a year, often in \$35 increments; users of the Mint personal finance app pay approximately \$250 million in fees a year in particular. These overdraft fees are an excessive financial burden and lead to cascading overdraft fees trapping customers in financial hardship. To address this problem, we have created an ML-driven overdraft early warning system (ODEWS) that assesses a customer's risk of overdrafting within the next week using their banking and transaction data in the Mint app. At-risk customers are sent an alert so they can take steps to avoid the fee, ultimately changing their behavior and financial habits. The system deployed resulted in a \$3 million savings in overdraft fees for Mint customers compared to a control group. Moreover, the methodology outlined here is part of a greater effort to provide ML-driven personalized financial advice to help our members know, grow, and protect their net worth, ultimately, achieving their financial goals.
• Abstract（参考訳）: 顧客が銀行口座をオーバーロードし、その残高が負の場合には、オーバードラフト手数料が評価される。 アメリカ人は年間約1500億ドル(約1兆5500億円)の不要なオーバードラフト手数料を支払っており、しばしば35ドル(約3億5000万円)のインクリメントで支払い、Mintの個人金融アプリのユーザーは年間約250万ドル(約2億5000万円)の手数料を支払う。 これらのオーバードラフト手数料は、過剰な財政負担であり、顧客を金融難に陥れるようなオーバードラフト手数料に繋がる。 この問題に対処するため、私たちはML駆動の早期警告システム(ODEWS)を作成しました。 リスクの高い顧客にはアラートが送られ、料金を回避するためのステップを踏むことができ、最終的に行動や金融の習慣を変えることができる。 このシステムはMintの顧客に対して、コントロールグループに比べて300万ドルを節約した。 さらに、ここで概説する方法論は、ML主導のパーソナライズされた金融アドバイスを提供することによって、メンバーが自分たちの純価値を知り、成長し、保護し、最終的には財務目標を達成するのに役立つ、という大きな取り組みの一部です。

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