ML a Data-driven algoritmus pro personalizované řazení investičních příležitostí na základě chování investorů fintech platformy - Dědek, Jindřich; Karel, Tomáš; Fojtík, Jan; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato MBA práce se zaměřuje na vývoj ML algoritmu pro personalizované řazení investičních příležitostí na investiční platformě. Tedy pro každého investora počítá pravděpodobnost investice ke každé z investičních příležitostí na základě historických investic investora. Hlavním cílem je zejména zrychlit úspěšné proinvestování příležitosti a identifikovat klíčové prediktory pro investici na platformě. Práce implementuje prediktivní model pomocí knihovny XGBoost, který analyzuje více než 7,5 milionu historických kombinací uživatelů a investičních příležitostí. Model zpracovává 36 features zahrnující demografické charakteristiky investorů, parametry investičních příležitostí a behaviorální data. Datová infrastruktura využívá cloudovou platformu Snowflake a Keboola pro přípravu dat a Python pro implementaci a vizualizaci machine learning algoritmu a jeho celé pipeline. Výsledný model dosahuje AUC skóre 0,8902 a lift faktoru 2,91, což znamená, ve skupině predikovaných investorů se nachází 2,91 krát více investorů, než ve skupině náhodně vybrané. Analýza důležitosti features identifikuje vysoké AUM uživatele, nízkou hodnotu úvěru a vysoký úrok jako nejdůležitější prediktory investičního chování. Práce zahrnuje kompletní implementaci od přípravy dat, jejich explorativní analýzy, přes feature engineering a hyperparametrické ladění modelu až po finální trénování modelu a vytvoření webové aplikace pro vizualizaci výsledků. Business case předpokládá zvýšení konverzního poměru investice o 2-3 procentní body a nárůst AUM společnosti o 15-20 %. Závěrečná část práce pojednává o regulatorních výzvách spojených s implementací algoritmu a nabízí doporučení pro pilotní nasazení postupného rollout plánu. Implementované řešení přináší technologickou konkurenční výhodu, neboť podobné personalizační
Vedoucí práce: Tomáš Karel
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání (MBA)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2026
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2026
Způsob přístupu: Internet