Data Science für Banken und Finanzdienstleister

Vom Ausfallrisiko für Kredite bis zur zielgerichteteren Kundenansprache: Banken und Finanzdienstleister verfügen über große Datenbestände, die es mit Data Science zu nutzen gilt. Die Einsatzszenarien, in denen Analytik im Bereich Finance entscheidende Wettbewerbsvorteile generieren kann, sind nahezu unbegrenzt.

Spezialisiert auf das Thema Data Science unterstützen wir seit über 10 Jahren Banken und Finanzdienstleister dabei, ihr Datenpotenzial für sich zu nutzen.

Eine Auswahl der Fragen, die wir in unseren Projekten im Bereich Finance beantwortet haben:


Welcher Kunde ist besonders affin für ein bestimmtes Produkt?


Next Best Offer: Ermittlung des Kundeninteresses auf Basis historischer Konversionen und demografischer Informationen. Der entstandene Affinitäts-Score ist die Wissensbasis für die Kampagnensteuerung im Vertrieb und der Grund für eine signifikante Steigerung der Responsequoten.

Wie lassen sich Betrugsfälle früher erkennen?


Analyse von anonymisierten Transaktionsdaten auf Basis des Benford-Gesetzes zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten in den Transaktionen. Der Algorithmus erkennt auffällige Werte und löst eine Warnung aus. Die negativen Auswirkungen von Betrugsfällen konnten so reduziert werden.

Wie lässt sich der Prozess der Risikoanalyse stärker automatisieren?


Berechnung des individuellen Kreditausfallrisikos der Kunden mittels Simulationen und statistischen Modellen. Die MitarbeiterInnen werden von dieser Routinetätigkeit entlastet und gleichzeitig kann die Prognosequalität weiter optimiert werden.

Welcher Kunde zieht einen Wechsel seiner Bank in Erwägung?


Churn Prevention: Mit Data Science früher erkennen, welchen Kunden Sie zu verlieren drohen. Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen für eine Time-to-Event Prognose, die Ihnen die Möglichkeit gibt, proaktiv den Kunden anzusprechen und zum Verbleib zu bewegen.

Wie lässt sich die Vorhersage der KPIs weiter verbessern?


Weiterentwicklung des bestehenden Forecasts durch einen Ensemble-Modelling-Ansatz, der für jede Kennzahl das jeweils beste Prognosemodell einsetzt. Implementierung dieser Vorhersage in eine benutzerfreundliche, interaktive Shiny-App.

Wie sieht die passende IT-Infrastruktur für Data Science im streng regulierten Umfeld aus?


Konzeptentwicklung und Implementierung einer performanten IT-Infrastruktur im Hinblick auf die strengen Regularien und Anforderungen hinsichtlich des Betriebskonzepts und der Sicherheit.

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Eine Auswahl unserer Referenzprojekte im Bereich Finance


Kundenanalyse für die VR Bank

eoda bestimmt mit Data-Mining-Verfahren die Affinität der Kunden für spezielle Beratungsthemen und hilft so, Vertriebsprozesse zu optimieren.

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kundenanalyse data science

Fraud Detection: Betrugsfälle frühzeitig erkennen

Wir haben für einen führenden Dienstleister im Bereich Finance eine Analyse zur Fraud Detection auf Basis des Benford-Gesetzes entwickelt.

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Prognose von KPIs auf Basis von Zeitreihen für Versicherer

Durch die Unterstützung von eoda kann der Versicherer sein bislang rein deskriptives Reporting um die zuverlässige Prognose der Produktkennzahlen erweitern.

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KPI Prognose Versicherer, Personen vor Fenster Wolkenkratzer

Unsere Data-Science-Leistungen


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Wir unterstützen Sie dabei.
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Oliver Bracht

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