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Intelligente Automatisierung steigert die Datenqualität und schafft so das Fundament für eine erfolgreiche Beratung – das ist bekannt. Mit Predictive Analytics lässt sich diese Faustregel allerdings auf das nächste Level heben. Die Methode dient der akkuraten Vorhersage wahrscheinlicher Affinitäten. Denn so vielversprechend „Kunde A wird Produkt X mit 87-prozentiger Wahrscheinlichkeit erwerben“ auch klingt: Sind Datenbasis und Berechnung zu ungenau, also die sogenannte „Akkuratesse“ zu niedrig, bewegt man sich mehr im Bereich der groben Schätzung als im Bereich der konkreten Vorhersage.
Predictive Analytics: Maximale Vorhersagegenauigkeit
Deshalb ist die Maximierung der Vorhersagegenauigkeit eines Models das Hauptziel von Predictive Analytics. Dieser Prozess kann durch den Einsatz von Trainings- und Testdaten zielgerichtet gesteuert und hinsichtlich seines Fortschritts überwacht werden. Konkret lässt sich dies durch die fachlich fundierte Auswahl und Transformation von Variablen, durch Selektion des passenden Algorithmus mit speziell auf den Anwendungsfall angepassten Parametern und nicht zuletzt durch die erwähnte Datenqualität erreichen.
Mit den richtigen Informationen angereichert, lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) im Finanzwesen vielseitig nutzen – von Beratung über Vertrieb bis hin zum Schutz des Finanzinstitutes, sei es zur Abwägung von Risiken oder zur Bindung von Bestandskunden. Genau das ermöglicht die FOCONIS mit ihren Angeboten im Bereich Predictive Analytics: belastbare Prognosen zu Vertriebserfolgen, Vorhersagen in der Risikofrüherkennung oder zur Wahrscheinlichkeit. Auch ob ein Kunde abwandert oder bleibt, lässt sich einschätzen.
Grundsätzlich gilt: Machine Learning und KI sind umso erfolgreicher, je vollständiger und hochwertiger der zugrundeliegende Datenbestand ist. Die FOCONIS-ZAK®-Funktionspakete DQM-Kontrollen (Datenqualität) sowie Betreuungs-/Haushaltseinheiten und DVFS (Dynamische Verhaltens- und Finanzsegmentierung) bilden deshalb die Grundpfeiler für den Verkaufserfolg mittels Predictive Analytics.
Wirksame KI-Magie geht nur mit stabilem Datenfundament
Erst auf einem stabilen Fundament kann Predictive Analytics seine „KI-Magie“ voll ausspielen. Haben die genannten Funktionspakete effizient gearbeitet, sodass die Datenqualität im Rahmen der täglichen Kontrolle nur minimal korrigiert werden muss, dann können Sie künstliche Intelligenz gezielt und mit hoher Vorhersagequalität einsetzen. Wir von FOCONIS sprechen daher in diesem Kontext von einem fokussierten Projekt, an dessen Ende ein fortlaufender, planbarer Vertriebserfolg die Beratung der Bank und die Kundenbindung stärkt.
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