TDWI Schweiz 2017

Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf

Sessionsdetails

Vortrag: T9
Datum: Di, 21.11.2017
Uhrzeit: 15:00 - 16:30
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Mit Graph-Datenbanken Beziehungen visualisieren und Informationen entdecken

Uhrzeit: 15:00 - 15:45
Vortrag: T9 1)

 

Alle reden von Daten. Die harte Trennung von produktiven und dispositiven Welten weicht immer mehr auf. Doch weit wichtiger als Daten sind für Unternehmen Informationen. Die meisten Unternehmens-Anwendungen funktionieren nach dem gleichen Prinzip: Es wird gezielt nach Datensätzen wie Kunden, Produkte, Transaktionen gesucht. Meist sind Berater für bestimmte Kunden zuständig. Somit kann sich der Berater gezielt auf die Daten konzentrieren. Nachteil: Jeder Berater hat einen eingeschränkten View auf die Kundenwelt. Zusammenhänge können nicht erkannt werden. Soziale Netzwerke haben dahingehend einen ganz anderen Ansatz. Hier steht im Vordergrund wer mit wem wie vernetzt ist. Erst dann werden Daten zu einer Person angezeigt. Dieser Ansatz hat gerade im Firmenkunden-Banking große Vorteile. Werden dann die eigenen Daten mit öffentlichen Registerdaten verknüpft, so ergeben sich völlig neue Ansätze hinsichtlich Prospect Management und Automatisierung.

Zielpublikum: Entscheider, CIO, BI-Manager
Voraussetzungen: Grundwissen Data Warehouse
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

 

Community Score – Wie sich aus Community-Aktivitäten Rückschlüsse auf die Kreditwürdigkeit ziehen lassen

Uhrzeit: 15:45 - 16:30
Vortrag: T9 2)

 

Credit Scoring basiert zum größten Teil auf der Finanzhistorie der Kunden. Jedoch können Banken durchschnittlich 8 Prozent der potenziellen Kunden nicht bewerten, da es vor allem bei Studenten und Personen mit niedrigem Einkommen an ausreichend zuverlässigen Daten mangelt. Tatsächlich würde aber ein Teil dieser potenziellen Kunden einen Kredit zurückzahlen. Dies bedeutet, dass Banken bisher nicht ihr komplettes Marktpotenzial ausschöpfen können.
Mittels eines modernen Big-Data-Analytic-Ansatzes ist es möglich, weitere Informationen aus den Social-Media-Aktivitäten in Online Communities in die Kreditwürdigkeitsbewertung einzubeziehen. Das Kombinieren dieser neuen Kundeninformationen mit den bestehenden Kundendaten ermöglicht zum einen eine noch präzisere Bewertung der Kreditwürdigkeit der Kunden und zum anderen können 50 Prozent der bislang nicht einschätzbaren Kunden bewerten werden.

Zielpublikum: Entscheider, CIO, CTO, Abteilungsleiter
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

 

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