Home Beratungsfelder Technologieberatung Data Science und Machine Learning
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Data Science und Machine Learning

Infolge der Digitalisierung erheben die Finanzdienstleister immer mehr Daten. Die nächste Herausforderung ist nun, sich durch die effektive Nutzung der Daten vom Wettbewerb abzugrenzen und einen Mehrwert für das eigene Institut, die Stakeholder und Kunden zu generieren.

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Die Herausforderung

  • Täglich steigende und oft nichtstrukturierte Datenmengen bleiben ungenutzt. Aufgrund der Menge an verfügbaren Parametern fällt es menschlichen Fachanwendern zunehmend schwer Erkenntnisse abzuleiten
  • Die händische Prozessbearbeitung oder Fallprüfung führt zu hohen Kosten- und Zeitverlusten sowie Qualitätseinbußen durch fehlende intelligente Automatisierung
  • Hohe Einstiegshürde zur Einführung von Machine Learning, weil die passenden Anwendungsfälle nicht bekannt sind oder die richtigen Voraussetzungen noch nicht geschaffen wurden (Datenstruktur und -qualität, Vorverarbeitung, Know-how, Vertrauen in ML und KI, Datenschutz)

Unser Lösungsansatz

  • Datenanalyse und –Aufbereitung durch Experten, die die Fachdomäne verstehen und mit den Fachprozessen vertraut sind
  • Beratung zu grundlegenden Lösungen aus dem ML-Bereich und deren Anwendbarkeit auf konkrete Herausforderungen
  • Identifizierung passender Anwendungsfälle, das Know-how in Tools und Frameworks sowie im Bau und Training von passenden ML-Modellen
  • Prototypische gemeinsame Verprobung von Anwendungsfällen, inklusive Transfer von Know-how in das Institut hinein
  • End-to-End Aufsatz und Begleitung eines ML-Projekts, von Problemstellung, Analyse, Konzeption, Architektur und Durchführung bis Überführung in einen geregelten Betrieb

Ihr Nutzen

  • Bewertete Anwendungsfälle nach Erfolgswahrscheinlichkeit und generiertem Mehrwert mit passender Lösungsskizze 
  • Generierung disruptiver Prozess-verbesserungen, dadurch schnellere Prozesslaufzeiten und mehr Qualität in den Prozessen 
  • Saubere architekturelle Integration von Machine Learning Tools in bestehende Fach- und Entwicklungsprozesse 
  • Nachhaltige Verzahnung der Machine Learning Experten mit den Fachabteilungen bzw. Know-how-Transfer als Basis für die Erarbeitung weiterer Verbesserungen 

Referenzprojekte

Welche Projekte haben wir im Umfeld unserer Fokusthemen bereits gemeistert und was war das Kundenziel? Welche Schritte waren nötig, welchen Beitrag konnten wir leisten und welchen Nutzen haben wir bewirkt? Hier erfahren Sie es anhand einer Auswahl.

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Medien

Wissen soll man teilen. Unsere Einschätzungen rund um spannende Fragen für Fachmedien aufzuschreiben oder in Form von Pressemitteilungen kundzutun, das lassen wir uns nicht nehmen. Hier finden Sie sämtliche Veröffentlichungen.

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