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Die Erkennung von Finanzkriminalität, die Vorhersage des Umsatzvolumens von Händlern, die Vorhersage von Akzeptanzraten und intelligente Preisgestaltung sind beliebte Anwendungsfälle, die die Kundenzufriedenheit und die Sicherheit von Bankgeschäften erhöhen. Für Großbanken hat die Entwicklung von KI-/ML-Modellen für diese Anwendungsfälle einen entscheidenden Einfluss auf die Zufriedenheit von Kontoinhabern und Händlern gehabt.

Außerdem liefern KI-/ML-Modelle einen Mehrwert in der Produktion und nicht als Experimente im Data-Science-Labor.

In diesem 60-minütigen Webinar beschreiben die Experten von Evolutio und DataRobot, wie Unternehmen KI-gestütztes Banking in der realen Welt anhand von vier wesentlichen Anwendungsfällen ermöglichen, und sie gehen auf die organisatorischen Veränderungen ein, die erforderlich sind, damit die Modelle für das Unternehmen funktionieren.

Evolutio arbeitet routinemäßig mit großen globalen Banken und FinTech-Organisationen zusammen, die Unternehmensdienstleistungen für die Bankenwelt anbieten, und DataRobot ist stolz darauf, mit sieben der zehn größten Banken in den Vereinigten Staaten zusammenzuarbeiten.

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[Agenda] Vier KI-Anwendungsfälle im Bankwesen - ML-Modelle in die Produktion bringen

TOTAL: 60 Minuten

[10min] Stand der Branche mit Dennis Panos (Global Head of AI Strategy bei DataRobot; ehemals Bank of America; hat einen Master in Financial Engineering)

[30min] Vier Banking Use Cases in den folgenden Bereichen:

• Betrug: Aufdeckung von Finanzdelikten
• Händlerverhalten: Vorhersage des Händlervolumens
• Kontoinhaberverhalten: intelligentes Cross-Selling, um mehr als 20 % der Geldbörse eines Kunden zu gewinnen
• Abwanderung: Vorwegnahme der Adoptionsraten und bessere Preisgestaltung für die Kundenbindung

[20min] KI/ML-Modelle in die Produktion bringen - Brückenschlag zwischen IT Ops und Data Science mit Scott Munson von Evolutio