Business Intelligence, Datenanalyse und prädiktive Prognoseanalyse

CRIF hat ein tiefes Verständnis für die Geschäftsprozesse seiner Kunden aus dem Banken- und Versicherungswesen entwickelt. Das Ergebnis ist die Fähigkeit, datengesteuerte Geschäftslösungen auf Basis umfangreicher Informationsressourcen zu entwickeln.

CRIF ist ein geschätzter Partner bei der Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher analytischer Geschäftslösungen durch:

  • Kenntnis von Bankprozessen, um Kunden bei der Auswahl und Verarbeitung interner Daten zur Maximierung der Effektivität prädiktiver Modelle zu unterstützen.
  • Ein genaues und vielfältiges proprietäres Datenökosystem, das mit offenen Quellen und internen Bankdaten integriert ist.
  • Markterfahrung in der Entwicklung „erweiterter“ analytischer Modelle, anerkannt von unabhängigen Forschungsunternehmen wie Gartner.
  • Ein Team von über 200 Data Scientists weltweit, das sich der datengestützten Forschung und Innovation widmet.
  • Ein End-to-End-Ansatz, von der Modellentwicklung bis zur Integration in Geschäftsprozesse, unterstützt durch spezialisierte Beratung und modulare Managementplattformen.
  • Erfahrung mit länder- und branchenübergreifenden Datenanreicherungsprojekten, die eine schnelle Skalierung ermöglichen.
  • Bereitstellung von KI-basierten Prozessen, sowohl als SaaS (CRIF Studio Plattform) als auch On-Premises.

Betroffene Branchen

Icon Centralbanks BlackBanken & Finanzinstitute Icon InsuranceVersicherungen Icon Energy UtilitiesEnergie- & Versorgungsunternehmen Gears Light 1KMU & Großunternehmen Phone VolumeTelekommunikation und Medien

Key Benefits

  • Deutliche Senkung der Schadenquoten für Versicherer

    Optimierung von Risiko-Prognosen in verschiedenen Bereichen – von der Identifikation von Einflussfaktoren bis hin zu wetterbedingten Schäden oder digitaler Identität.

  • Business- und Verbraucher-Insights für den Einzelhandel

    Strategische Kampagnen mit einzigartigen geografischen Datenpunkten und branchenspezifischen Scores.

  • Risikomessung

    Messung von Ansteckungseffekten und positiven Netzwerkeffekten, die mit der Zugehörigkeit zu einem Unternehmensnetzwerk verbunden sind – zur Reduzierung von Kreditausfällen.

  • Einsparungen in Millionenhöhe für Treasurer

    Präzise Algorithmen verbessern die Verlässlichkeit von Liquiditätsprognosen und ermöglichen eine bessere Kontrolle über zentrale Entscheidungen.

Lösungsdetails

Datenanreicherung & Geschäftsanwendungen

CRIF Business Intelligence und Data Analytics umfasst die Planung, Gestaltung und Bereitstellung von Data-Science-Anwendungen auf Basis proprietärer, offener, webbasierter, alternativer und Big Data. Es handelt sich um eine datengesteuerte Transformation, bei der Data Translator und Data Scientists Daten verantwortungsvoll in konkrete Anwendungsfälle und geschäftliche Auswirkungen überführen, wie zum Beispiel:

  • Entwicklung neuer, datenbasierter Anwendungen zur Bewältigung klimabezogener Risiken.
  • Identifikation, Sammlung und Systematisierung von ESG- und klimabezogenen Daten zur Entwicklung von Risikoanalysen für Unternehmen und Immobilien.
  • Bewertung von Unternehmensnetzwerken zur Förderung wirtschaftlich nachhaltiger Geschäftsentwicklung, inklusive Analyse von Risikoverkettungen und positiven Wechselwirkungen innerhalb von Unternehmensnetzwerken.
  • Sensibilisierung und Einbindung von Einzelpersonen und Unternehmen zur Reduzierung ökologischer Auswirkungen, einschließlich der Ermittlung ihres CO₂-Fußabdrucks (Carbon Footprint Index) auf Basis aller digitalen Finanztransaktionen.
Business People 8 400
Businesspeople 19 400

Größere Effizienz in verschiedenen Prozessen

Durch innovative Datennutzung kann CRIF die Effizienz in zahlreichen Prozessen und Branchen verbessern, darunter:

  • Verfeinerung der Preisgestaltung
  • Leistungssteigerung von Kampagnen, sowohl für Unternehmen als auch für Endverbraucher
  • Reduzierung von Fehlalarmen in Systemen zur Transaktionsüberwachung
  • Betrugsbekämpfung und Minimierung von Fehlalarmen bei Transaktions- und Antragsprozessen
  • Optimierung der Zuverlässigkeit von Liquiditätsprognosen für Finanzverantwortliche
  • Einhaltung von ESG-Vorgaben und regulatorischen Anforderungen im Zusammenhang mit Übergangsrisiken
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