AI Cloud für

Bankwesen

Die DataRobot AI Cloud for Banking wurde speziell für die Herausforderungen und Möglichkeiten im Bankwesen entwickelt von der Betrugserkennung und -prävention bis hin zur Kundenbindung und zum Kreditrisikomanagement.


KI im Bankwesen

Der Bankensektor ist mit immer ausgefeilteren Bedrohungen konfrontiert, während Interaktionen mit Kunden und Klienten immer persönlicher und digitaler werden. Das Risikomanagement auf allen Ebenen, von den Margen bis zum Marketing, wirkt sich auf den Erfolg der Bank aus. Die AI Cloud for Banking ist die Technologie der nächsten Generation, mit der sich diese komplexen Herausforderungen bewältigen lassen.


Betrugsaufdeckung und -prävention

Erkennen Sie Betrug früher, um finanzielle Verluste zu reduzieren und Kunden vor finanziellen Schäden zu schützen.

Kundenmarketing und -akquise

Priorisieren und konvertieren Sie Leads, indem Sie relevantere und persönlichere Entscheidungen treffen.

Kundenzufriedenheit und -bindung

Überwachen Sie den Zustand Ihrer Kundenbeziehungen und nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse, um die Kundentreue zu fördern.

Kreditrisikomanagement

KI-gestützte Strategien erlauben es auf einem Markt profitabel zu agieren, der für traditionelle Banken bisher zu risikobehaftet war.


E-Book
KI im Bankwesen

Erfahre wie Banken ihre größten Herausforderungen im Bereich Data Science bewältigen.


Unsere Banking-Kunden gestalten die Zukunft

Sehen Sie, wie die AI Cloud for Banking die Branche verändert


Banken brauchen die AI Cloud, um wettbewerbsfähig zu bleiben und sich und ihre Kunden vor den sich ständig verändernden Bedrohungen zu schützen.

Kunden nach den höchsten Standards zu bedienen und zu schützen wird in der Bankenbranche immer komplexer, und damit einher gehen einzigartige Herausforderungen. Die AI Cloud bietet ein neues Modell für die Branche, um ihre wichtigsten Probleme zu lösen.

Entdecke weitere KI-Anwendungsfälle für das Bankwesen

  • Betrug

    Im Jahr 2020 wurden bei der Federal Trade Commission in den Vereinigten Staaten Betrugsbeschwerden in der Höhe von insgesamt 3,3 Milliarden Dollar Verlust eingereicht (FTC). Betrugsbekämpfung mit veralteten, regelbasierten Systemen oder teuren Blackbox-Modellen von Drittanbietern belässt ein größeres Restrisiko für Banken, Opfer betrügerischer Transaktionen zu werden.

  • Kundenbeziehungen

    Banken investieren enorm viel Zeit und Geld in die Neukundengewinnung. Doch viele dieser Beziehungen werden ihrem Potenzial nicht mehr gerecht. Ob beim Abschluss eines neuen Kredits oder bei der Finanzberatung – Banken haben in der Regel nur mit 10–20 % des Geldes eines Kunden zu tun (PWC). Und selbst wenn Banken Leads zu Kunden konvertieren, kann die Verzögerungsrate im Prozess der Kontoeröffnung bis zu 15 % betragen.

  • Sicherheit

    Finanzinstitute werden 300 mal häufiger Ziel von Cyberangriffen als andere Unternehmen, und die Bewältigung dieser Angriffe und ihrer Folgen ist für Banken und Vermögensverwalter mit höheren Kosten verbunden als für jeden anderen Sektor (BCG).

  • Churn

    Die Zahl der Banken ist seit 2016 zurückgegangen (FDIC). Gleichzeitig ist die Zahl der aufstrebenden Fintech-Unternehmen – insbesondere im Bereich der Kreditvergabe und des Zahlungsverkehrs – enorm schnell gewachsen. Mit ihren kundenorientierten Benutzererfahrungen und ihrer Fähigkeit, Daten zur Optimierung ihres Geschäftserfolgs zu nutzen, gewinnen diese Fintechs zunehmend Marktanteile.


AI Cloud für den Finanzsektor Demo: Wahrscheinlichkeitsvorhersage von Kreditausfällen

Die AI Cloud für den Finanzsektor kann zur Lösung von Herausforderungen im Kreditrisikomanagement eingesetzt werden, z. B. zur proaktiven Nutzung von Risikoinformationen für Interventionen, sowie zur Vorhersage von Kreditausfällen.


Fangen Sie noch heute mit DataRobot an.