Analytics / Data Analytics

Analytics bietet im Finanzsektor immer mehr Möglichkeiten, Kundendaten zu analysieren und Aufgaben zu delegieren!

Unklar ist nur, wie weit die neuen Möglichkeiten von Analytics bzw. intelligenter Datenverarbeitung gehen, bevor sie an die Grenzen des Datenschutzes stoßen.

Wie Sie mit KI-Anwendungen und Data Analytics echten Mehrwert im Finanzsektor schaffen, erfahren Sie hier. Unter den folgenden Links finden Sie weitere interessante Artikel zu diesem Thema.

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An welchen Stellen der Wertschöpfungskette bestehen im Asset Management die größten Automatisierungs- und Digitalisierungspotenziale? Und was sind die Ansatzpunkte für eine vollumfängliche digitale Transformation?
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Gewinnerartikel unseres Kreativwettbewerbs: Wie kann Data Science dazu beitragen, die Genauigkeit und Vergleichbarkeit von ESG-Ratings zu erhöhen?
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Einschätzung des Data-Lakehouse-Konzepts für Finanzdienstleister.
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Zwickmühle: Datenschutz und schnelle Digitalisierung im Banking
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Im Firmenkundengeschäft ist Predictive Sales Analytics für den Vertriebserfolg heute unerlässlich, um alle Vertriebsressourcen effizient zu nutzen.
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Marktdaten – aktive und nachhaltige Bewirtschaftung

Die Bedeutung von Daten als der neue Rohstoff im digitalen Zeitalter ist unumstritten. Insbesondere im Finanzdienstleistungssektor sind Geschäftsmodelle sowie die
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Mit KI und Machine Learning Fehler in Data Science vermeiden.
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Wie die digitale Transformation im Treasury gelingen kann und sich die Rolle des Treasurer verändert.
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„Schnell anfangen, nie aufhören“
Bild eines riesen Datenbestands / BankingHub

Die Vision einer unternehmensweiten Datenintegration – das bankweite Unternehmensglossar 2.0

Unternehmensweit integrierte und harmonisierte Datenmodelle bei Kreditinstituten als Lösungsansatz für die aktuellen und künftigen Herausforderungen
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Big Data und Regulatory Compliance

Chancen und Risiken der Digitalisierung zum Thema Big Data im Kontext der gängigen Entwicklung der globalen Regulierungswut in der Finanzindustrie. Erfahren Sie mehr zu
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Szenarien für Banking und Wealth Management
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Erlösnavigator: Welche zusätzlichen Maßnahmen außer Preisschrauben gibt’s, um die Stabilisierung des Betriebsergebnisses dt. Banken weiter zu unterstützen?
Abstrakte Darstellung eines CMS als Metapher für Wann Content-Management-Systeme (CMS) an ihre Grenzen stoßen

DXP vs. CMS – Gewinnung eines 360-Grad-Blicks über Kunden

Neue Wettbewerber, die ihre Finanzdienstleistungen fast ausschließlich übers Internet anbieten, definieren im Onlinevertrieb neue Standards und setzen so Filialinstitute unter Zugzwang.
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Wie Banken zu Technologieunternehmen transformieren (Teil 2)

Warum tun sich Banken, insbesondere aber große Institute, damit so schwer, Digitalisierung im Bankbetrieb umzusetzen? Daten sind ein wichtiger Rohstoff
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Deutsche Großbanken auf der Suche nach Technologie-DNA
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Chancen, Risiken und Handlungsüberlegungen aus Sicht der BaFin.
Mobile devices emitting data in a crowd of people.

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Geschäftliche Agilität und Einhaltung finanzaufsichtlicher Regeln: Passt das zusammen?

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Risikoberichterstattung: BCBS #239 trifft alle Banken

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Prozess- und Dateneffizienz im Finance-&-Risk-Bereich unter Solvency II

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Daten – von der regulatorischen Bürde zum strategischen Asset

Aufgrund der wachsenden regulatorischen Anforderungen sind Finanzintitute dazu gezwungen, Daten in immer höherer Frequenz und Granularität offenzulegen.
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MaRisk-Novelle 2016 – deutliche Herausforderungen für Kreditinstitute

Die Novellierung der MaRisk erhöht den Handlungsdruck auf Institute. Warum ein frühzeitiger Beginn mit der bankinternen Umsetzung sinnvoll ist.

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