AUS DER PRAXIS
Lösungen für Versicherungen und Banken mit Data Science
 | Zusatzangebot für Kunden: Smarte Transaktions-App | Data Science-Modelle im Kontext „Digitale Wertautomatik“ unterstützen Banken bei dem Angebot „automatisches Sparen“. Hierbei wird voraussichtlich überschüssiges Geld auf dem Girokonto zum Monatsende automatisch auf ein Tagesgeldkonto des Kunden verschoben. |
 | Kapital im Unternehmen halten: Wiederanlage | Besonders viele kapitalbildende Lebensversicherungen laufen bald aus. Mithilfe von Software-gestützter Datenanalyse können Gesellschaften ihr Wiederanlagemanagement entscheidend optimieren, um einen möglichst großen Teil des freiwerdenden Kapitals zu binden. Das Ziel: den betroffenen Kunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige Wiederanlageprodukt anzubieten. |
 | Vertriebsoptimierung durch Transaktionsdatenanalyse | Für einen großen Finanzdienstleister wurden Kontotransaktionsdaten analysiert, um einen tieferen Einblick in das Kundenverhalten zu gewinnen und Transaktionen zu kategorisieren. |
 | Bewegungsprofilanalyse mit Telemetrie-Daten | GPS-Tracking ermöglicht es Unternehmen, heute individuellere Produkte und Services anzubieten. Auf Basis von Bewegungsdaten ist es im B2C und B2B-Geschäft möglich, schneller in Prozesse eingreifen zu können, Maßnahmen einzuleiten und Vorhersagen zu Entwicklungen durchzuführen. |
 | Rentabilitätsprognose | Zeitraumbezogene Erfolgsrechnung. Ermittlung der Ertragskraft eines Unternehmens. |
 | Vorhersage des Zahlungsverhaltens potenzieller Neukunden | Vorhersage des Zahlungsverhaltens potenzieller Neukunden |
 | Ausfallprognose (finanz.) | Vorhersage des Zahlungsverhaltens von Bestandskunden |
