Data Analytics: Prognosen und Erkenntisse zu Steuerungsimpulsen transformieren

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Viele glauben, dass die Bank von morgen in erster Linie ein IT-Unternehmen sein wird, das auch Finanzprodukte anbietet. Wesentliche Assets neben dem Vertrauen der Kunden: methodisches Know-how und Daten. Advanced Analytics versetzt Banken in die Lage, hieraus die Bedürfnisse ihrer Kunden zielgenau zu erkennen und zu bedienen. Es ist entscheidend, dass Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten in einer geeigneten Organisationsstruktur Prozesse und Produkte mit einem Mehrwert für die Bank entwickeln und optimieren.

CP BAP_Data Analytics

Data Analytics, auch Advanced Analytics oder Predictive Analytics, hat das Potenzial, in vielen unterschiedlichen Bereichen Ihrer Bank nutzbringend eingesetzt zu werden. Beispiele sind: Ratingverfahren und Decision Engines, Fraud Detection, Embedded Options, Kundenbedarfsanalysen und Vertriebssteuerung, Prozessoptimierung und Robotic Process Automation, Text Mining und Non-Financial Risks. Wesentlich hierbei: die Transformation von Prognosen und gewonnenen Erkenntnissen in geeignete Steuerungsimpulse.

Vorgehensmodell für Data Analytics Projekte

CP BAP_Vorgehensmodell für Data Analytics Projekte

CP BAP berät Sie beim Aufbau einer geeigneten Organisationsstruktur. Unser Vorgehensmodell unterstützt Sie bei der Entwicklung der Anwendungsfälle von der Definition der zu optimierenden Geschäftsprozesse und Geschäftsziele über die Datenbereitstellung und  den Aufbau einer ETL-Struktur, bei der Modellentwicklung bis hin zur Implementierung in die Geschäftsprozesse. Wir kennen und verknüpfen beide Enden: die Bankfachlichkeit und Advanced Analytics.