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.

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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.

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Vertriebsoptimierung durch Transaktionsdatenanalyse

Für einen großen Finanzdienstleister wurden Kontotransaktionsdaten analysiert, um einen tieferen Einblick in das Kundenverhalten zu gewinnen und Transaktionen zu kategorisieren.

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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.

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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