Data Engineering

Daten sind oder sollten der Eckpfeiler der meisten Finanzinstitute sein. Sie können verwendet werden, 

• um wirksame Maßnahmen zur Betrugsprävention zu implementieren, 
• Kundenverhalten zu identifizieren, 
• Produktangebote entsprechend umzugestalten, 
• sowie wichtige Metriken organisationsübergreifend besser zugänglich zu machen. 

Viele Finanzinstitute sind jedoch nicht in der Lage, ihre Daten effektiv zu nutzen oder zu verwalten. Einige Schätzungen beziffern die Menge der von Finanzinstituten verwendeten Daten auf 0,5% der ihnen zur Verfügung stehenden Daten. Schlimmer noch, viele nutzen die Daten, zu denen sie Zugang haben, nicht vollständig. Die von PwC im Jahr 2016 durchgeführte Umfrage "Big Decisions Survey" ergab, dass nur 33% der Finanzleiter erwarten würden, Daten und Analysen zur Beeinflussung ihrer nächsten großen Entscheidung zu nutzen. 

Das muss nicht unbedingt so sein. Data Engineering kann Finanzdienstleistungsunternehmen in die Lage versetzen, kunden- und aufsichtsrechtliche Herausforderungen zu meistern. Daten, die richtig aufbereitet werden, können zum Beispiel ungewöhnliche Einmalzahlungen auf und von einem Konten erkennen, was der Schlüssel zur Aufdeckung von Betrug in der Anfangsphase ist. Gleichzeitig kann die Öffnung der Daten für Mitarbeiter nicht nur den vollständigen Zugang zu Schlüsselkennzahlen sicherstellen, sondern auch die Häufigkeit und Qualität kollektiver Erkenntnisse verbessern. Ganz zu schweigen davon, wie Daten für die Verfolgung von Kundenverhalten genutzt werden können und die Effizienz und der Wert der Interaktionen mit den Kunden verbessert werden. 

Der Wert von Daten ist tiefgehend. Ein klassisches Finanzinstitut verfügt über riesige Mengen an unstrukturierten oder unkorrelierten Daten. Wie ein riesiger Eisberg ist das, was wir als Menschen wahrnehmen und verarbeiten können, nur ein winziger Bruchteil des Ganzen. Und das, was unter dem Wasser liegt, hat das Potenzial, das Geschäft entweder zu beflügeln oder zu stören. Finanzinstitute können es sich nicht leisten, untätig durch die Marktlandschaft zu navigieren und sich einem harten Wettbewerb zu stellen, ohne ihre eigenen internen Informationen vollständig zu erfassen. 

Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind grundlegende Werkzeuge, die Finanzinstituten helfen, wertvolle Erkenntnisse vom Datenrauschen im Hintergrund zu unterscheiden. 

Critical Software ermöglicht die dynamische Anwendung von Datendiensten zur Lösung einer Reihe von Problemen, mit denen Finanzinstitute konfrontiert sind - von der Verwendung intelligenter Datenanalyse zur Verfolgung des Kundenverhaltens und zur Optimierung der Betrugserkennung, bis hin zur Implementierung von Data-as-a-Service (DaaS)-Funktionen, die eine effizientere Datenverwaltung ermöglichen. Datenvisualisierung beschleunigt die Demokratisierung des Datenzugriffs innerhalb von Finanzinstituten. Basierend auf unseren Erfahrungen in diesem Umfeld können wir einen lückenlosen Ansatz für die Nutzung von Daten zur Modernisierung Ihrer Organisation implementieren. 

Unser Datenansatz konzentriert sich auf vier Schlüsselbereiche: 

• Data-as-a-Service (DaaS) - Beschaffung prägnanter Daten auf Ad-hoc-Basis. 
• Datenvisualisierung - Erstellung intuitiver Dashboards, um Einblicke und Vergleiche zu erleichtern. 
• Intelligente Datenanalyse - u.a. mit Hilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung, um Daten intelligent zu analysieren. 
• Extraktion von Geschäftswissen - durch die Verwendung von Master-/Referenz-Daten-Governance, Katalogisierung, Änderungsüberwachung und anderen Tools werden den Daten klare Bedeutungen entnommen. 

Wir kombinieren unsere Erfahrung mit Finanzdienstleistungstechnologien und Datenexpertise mit unserem Know- How im geschäftskritischen User-Experience-Design, um Lösungen zu entwickeln, die auf Ihr Unternehmen und die Bedürfnisse Ihrer Kunden zugeschnitten sind.