Die Finanzwirtschaft wird zunehmend durch Big Data, Künstliche Intelligenz und Cloud-Technologien geprägt. Um die sich daraus ergebenden Chancen zu ergreifen, sind fortschrittliche Decisioning-Systeme unverzichtbar. Wie Banken erfolgreich mit grossen Datenmengen aus ...
Die Finanzwirtschaft wird zunehmend durch Big Data, Künstliche Intelligenz und Cloud-Technologien geprägt. Um die sich daraus ergebenden Chancen zu ergreifen, sind fortschrittliche Decisioning -Systeme unverzichtbar. Wie Banken erfolgreich mit grossen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen arbeiten und KI-gestützte Einblicke nutzen können, erklärt Roberto Lopez , Senior Banking Business Advisor bei SAS Schweiz, im Interview mit finews.ch.
«Mit datengetriebenen Lösungen können Banken ihren Betrieb verschlanken und effizienter gestalten, ohne Kompromisse bei der Servicequalität einzugehen.»Echtzeit-Entscheidungen sind heute für ein effizientes Risikomanagement unerlässlich, besonders in unsicheren wirtschaftlichen Zeiten. Die jüngsten Zinsanpassungen der Schweizerischen Nationalbank sind ein Beispiel für solche Einflüsse auf das Bankgeschäft.
Mit Big Data und KI können Banken ihre Kunden besser verstehen und auf sie zugeschnittene Angebote entwickeln. SAS unterstützt Banken mit Customer-Intelligence-Lösungen, die Kundendaten in Echtzeit analysieren und relevante Angebote im Dialog bereitstellen. Das verbessert die Kundenzufriedenheit und die wirtschaftliche Leistung – Kunden fühlen sich besser betreut und erhalten individuell zugeschnittene Services.
«Dadurch können Data Scientist und Bankmitarbeiter jederzeit auf aktuelle, relevante Informationen zurückgreifen und diese über alle Bankkanäle hinweg anwenden.»Die Integration neuer Technologien kann eine Herausforderung darstellen. SAS reduziert dieses Risiko durch eine Architektur, die nahezu alle Datenpools einbindet, Kosten senkt und Effizienz verbessert.
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