Datenanalyse für Finanzdienstleister
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Hoch im Kurs

Data Science für Finanzdienstleister

Big Data im Bankensektor

Die Finanzbranche ist der Motor der Realwirtschaft und ihre Leistungsfähigkeit ist eine unverzichtbare Grundlage für das Wachstum der Weltwirtschaft. Das Portfolio von Finanzdienstleistern ist vielfältig und reicht von standardisierten Geldanlagen bis hin zu individuellen Finanzplänen, die es mit den steigenden Ansprüchen der Kunden an die Individualisierung der Produkte und die Servicequalität zu verknüpfen gilt.

"Entscheidend ist nicht allein die schiere Datenmenge, entscheidend ist, wie man sie nutzt."

Focus Money

Herausforderungen

Unsicherheit

Globale Krisen, kritische Berichterstattungen und die komplexer werdenden Kundenanforderungen haben die Loyalität der Kunden sinken und den Wettbewerbsdruck steigen lassen.

Wettbewerbsdruck

In einer Branche häufig homogener Produkte ist gerade im Retail Banking der Kundenservice neben den Kosten zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal gereift.

Kundenabwanderung

Vertrauen ist die Schlüsselgröße im Finanzsektor, doch die Zeiten unumstößlicher Bekenntnisse eines Kunden zu seinem Finanzdienstleister sind Vergangenheit.

Individualisierung

Umsatzsteigerungen bringt nur ein effektives Marketing mit einer stetigen Ausrichtung am individuellem Bedarf des Kunden.

Informationsbedarf

Verlässliche Informationen über potentielle und vorhandene Kunden sind die Basis dafür und ein wichtiges Kriterium, um das Vertrauen des Kunden zu gewinnen.

Richtlinien

Gleichzeitig erschweren Richtlinien wie die Liquidity Coverage Ratio die Arbeitsbedingungen von Finanzdienstleistern.

Finanzdienstleister und Big Data

Die KFZ-Versicherung zum ersten Auto, die Hausratsversicherung für die ersten vier Wände oder der Berufsunfähigkeitsschutz beim Eintritt ins Erwerbsleben – in bestimmten Lebensphasen steigt der Bedarf an bestimmten Produkten.

Ein nie da gewesenes Datenvolumen verbunden mit intelligenten Analyseverfahren bringt Finanzinstituten einen entscheidenden Wissensvorsprung gegenüber dem Wettbewerb.

Ein großer Teil der Vorstände von Fortune 500 Unternehmen aus dem Finanzsektor ist überzeugt davon, bessere Entscheidungen auf Basis von Big Data treffen zu können. Das Potenzial ist vielfältig nutzbar:

Finanzdienstleister und Big Data

Kundenanalyse

Das richtige Angebot für die richtige Kundengruppe zur richtigen Zeit am richtigen Platz mit eoda | customer analysis. Mit Assoziationsverfahren ist dieses Vertriebsziel realisierbar. Warenkorbanalysen erkennen Muster und Regeln innerhalb des Verhaltens der Kunden.

Risikoanalyse

Mit eoda | assessRisk helfen wir Ihnen, Risiken frühzeitig zu identifizieren, damit Sie proaktive Entscheidungen treffen können. Durch intelligente Analyseverfahren zur Fraud Detection bestimmen wir im Vorfeld einer Kreditzusage das individuelle Ausfallrisiko eines potentiellen Kunden.

Datenqualität

Mit eoda | consolidate steigern Sie nachhaltig die Qualität Ihrer Daten und sichern sich wertvolle Wettbewerbsvorteile. Im Zeitalter der Digitalisierung entwickelt sich das Thema Datenqualität immer mehr zum erfolgskritischen Faktor. Korrekte, aktuelle und vollständige Daten bilden das Fundament effizienter und erfolgreicher Geschäftsprozesse.

Liquiditätsplanung

Optimieren Sie die Planung Ihrer Liquiditätsreserven. Finanzielle Reserven sind notwendig, aber zugleich äußerst unprofitabel. Steuern Sie mit Predictive Analytics Ihre Zu- und Abflüsse anhand von relevanten Einflussfaktoren, um die Liquiditätsreserven optimal zu planen.

Case Study: eoda unterstützt Finanzdienstleister mit selbstlernender Adressdatenbank

 
eoda ermöglicht mit seiner selbstlernenden Adressdatenbank addRess den digitalen Kontowechselservice von fino digital. Der Dienst des FinTech Start-Ups fino digital filtert die Daten der Zahlungspartner zum Beispiel für Miete, Strom und Gas. Der Kunde wählt aus, wen er informieren möchte und mit einer Unterschrift auf dem Smartphone ist der Kontowechsel vollzogen. Damit Zahlungspartner zeitnah und zuverlässig über die neuen Kontoverbindung informiert werden können, müssen deren Adressdaten aktuell und vollständig sein.
 

eoda | addRess generiert schnell und zielführend hochwertige Adressdaten und ist damit ein entscheidender Baustein für den Erfolg unseres Services.

Florian Christ

CEO und Gründer | fino digital

Kundenanalyse für die VR Bank Werra-Meißner eG

eoda ermittelt mit Data Mining die Affinität der Kunden für spezielle Beratungsthemen und hilft der VR Bank Werra-Meißner eG die Vertriebsprozesse im Bereich der Kundenansprache und -Betreuung zu optimieren. Bereits nach kurzer Kampagnenlaufzeit konnte ein signifikanter Anstieg der Responsequote festgestellt werden. Durch die Kundenaffinitätsanalyse von eoda gelingt es der VR-Bank, noch häufiger mit dem richtigen Kunden über die richtigen Themen zu sprechen.

Zur Case Study

Wir unterstützen Sie

Wir von eoda können helfen, Ihr Big Data Aufkommen in verlässliche Erkenntnisse und konkrete Lösungen umzuwandeln, damit Sie den größtmöglichen Vorteil daraus ziehen können.

Wir beraten Sie gerne über Predictive Analytics, Data Mining und Optimierungsverfahren, damit Sie eine klare Grundlage für Ihr Supply Chain Management haben, Ihre betrieblichen Systeme weniger komplex gestalten und allgemeine Prozesse effizienter planen und optimieren können.

Durch das Einsetzen unseres breiten analytischen Methodensets, das sich Ihren Anforderungen individuell anpassen lässt und für Sie einen echten Mehrwert liefert, können wir Sie optimal unterstützen.

In unseren bewährten Trainings unter anderem zur leistungsfähigen Programmiersprache R teilen wir unser Wissen gerne mit Ihnen, um Sie in die Lage zu versetzen, Big Data selbst in Smart Data zu verwandeln. Informieren Sie sich jetzt über die eoda R-Akademie.

Unsere Kunden

Sprechen Sie uns an - wir beraten Sie gerne

Telefonisch unter +49 561 202724-40 oder senden Sie uns eine Nachricht:

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