In den letzten zehn Jahren haben wir uns zu einer datengesteuerten, Cloud-zentrierten Welt entwickelt.
Für Finanzdienstleistungsunternehmen ist diese Umstellung ein zweischneidiges Schwert. Der Bankensektor befindet sich in einem radikalen Wandel, der durch die neue Konkurrenz von FinTechs, veränderte Geschäftsmodelle, zunehmende Regulierung, Compliance-Druck und disruptive Technologien vorangetrieben wird. Das Aufkommen von FinTech-/Nicht-Banken-Startups verändert die Wettbewerbslandschaft im Finanzdienstleistungsbereich und zwingt die traditionellen Institute, ihre Geschäftspraktiken zu überdenken.
Unabhängig von ihrer Größe und ihrem Auftrag verfügen die Banken über einen großen Datenschatz. Sichtbarkeit und elektronischer Zugriff auf große Datenmengen bieten unbegrenzte Möglichkeiten für Effizienz, Risikominderung und Verbesserung des Kundendienstes, was zu revolutionären Geschäftsmodellen und Veränderungen in der Branche führt.
Das Ziel unserer Kunden war es, die traditionelle Kreditwürdigkeitsprüfung zu verbessern und die Datenwissenschaft zu nutzen, um die Kreditvergabe an Unternehmen effektiver zu gestalten als mit herkömmlichen Methoden.
Unternehmen brauchen einen neuen Strategieansatz, um in einer Welt der Ökosystemstörung zurechtzukommen.
Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben werden Mitarbeiter für die Wertschöpfung freigestellt. Die Automatisierung der Datenanalyse verändert das Spielfeld, die Zusammensetzung der Teammitglieder und die allgemeine Dynamik. Die automatische Erkennung von Beziehungen und Mustern in Daten verringert die Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen und Urteilsvermögen, während die Intentionalität in den Händen eines menschlichen Akteurs bleibt. Dies ist der Kern der erweiterten Intelligenz, die sich der Datenwissenschaft bedient, um aus großen Datenmengen im Kontext einer Aufgabe und Herausforderung einen Sinn zu machen, der es uns ermöglicht, mehr zu tun.
Herausforderung
Senkung der Ausfallquoten für Kredite an kleine Unternehmen, vorhersehbares Wachstum des Kreditportfolios und Verbesserung der Leistung.
Lösung
Nutzung unkonventioneller Transaktionsdaten und des maschinellen Lernens zur Bewertung der Kreditwürdigkeit von Antragstellern aus dem Mittelstand, um die traditionelle Kreditentscheidung der Bank zu ergänzen und zu verbessern.
Ergebnis
Anfängliche Wirkung >10 X ROI – Das als Pilotprojekt in mehreren Regionen des Landes eingeführte Scoring führte zu einem Anstieg des Kreditportfolios um 3-4 %. Der ROI vervielfachte sich, als die Einführung und der Einsatz an jedem weiteren Standort begannen.
Bereit für den Fortschritt
Wenn Sie wissen möchten, wie Data Science Ihnen helfen kann,
- komplexe Herausforderungen zu lösen,
- die Effizienz durch Automatisierung zu steigern und
- die Produktivität zu erhöhen, indem Sie Ihre Mitarbeiter befähigen, auf der Grundlage kontextbezogener Erkenntnisse zu handeln,
sehen Sie sich unsere Dienstleistungen an und vereinbaren ein Informationsgespräch.
Lösungen, Ressourcen und gebündelte Pakete, die Unternehmen dabei helfen, auf ihrem Data Science-Weg voranzukommen, unabhängig von der Branche oder dem Bereich.
Lassen Sie uns gemeinsam die Schritte unternehmen, um Ihren ersten KI-Anwendungsfall zu entdecken.
Sehen Sie sich an, wie wir einer Bank geholfen haben, ein Datenband zu automatisieren, um den fehleranfälligen, manuellen Aufwand zu reduzieren und ein konsolidiertes Risikobild zu liefern, das das Investor Relationship Management verbessert.