KI-Standards: Sechs Kriterien für herausragende Datenqualität
Von maschinellem Lernen bis hin zu generativer KI : Die jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie verschaffen jenen Unternehmen erhebliche Wettbewerbsvorteile , die KI optimal zur Lösung ihrer Herausforderungen einsetzen können. Diese Vorteile können jedoch nur...
Textbasierte Finanzdaten-APIs: Die Lösung für Kreditrisikomanagement und Betrugsbekämpfung
Im Jahr 2021 führte McKinsey in Zusammenarbeit mit der Federation of European Risk Management Associations (FERMA) eine Umfrage durch, die einen "auffälligen Unterschied zwischen Unternehmen und Finanzdienstleistern" in Bezug auf Resilienzverhalten und Organisationsmanagement...
Datenmüll vermeiden: So verbessern Sie Ihre KI-Ergebnisse
Trotz des großen technischen Fortschritts, den die Künstliche Intelligenz in den vergangenen Monaten gemacht hat, unterlaufen ihr nach wie vor Fehler. Wie Tommy Tang, Berater für Daten- und Technologietransformation, zutreffend auf LinkedIn betont: "Die Effizienz...
Die versteckten Kosten minderwertiger Daten im Kontext von Decision Intelligence
Unternehmen können es sich heute nicht mehr leisten, sich bei weitreichenden Entscheidungen auf beliebige Softwarelösungen und das Know-How einzelner Mitarbeiter zu verlassen. Diese Vorgehensweise ist nicht nur zeitaufwändig und ungenau – sie birgt auch die Gefahr...
Risikomanagement im Zeitalter von Big Data und KI
Risikomanagement ist für die Kontinuität und den Erfolg eines Unternehmens ausschlaggebend. Um die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen sicherzustellen, ist es erforderlich, sämtliche Geschäftsprozesse kontinuierlich auf mögliche Risiken wie illegale Aktivitäten...
So hilft Technologie Unternehmen, neue Herausforderungen im Risikomanagement durch die COVID-19-Pandemie zu bewältigen
Der durch eine weltweite Pandemie verursachte Bruch hat die Wirtschaft verunsichert, Gewinne geschmälert und Aktienkurse gedrückt. Aber das sind nur die am deutlichsten sichtbaren Herausforderungen. Ein neuer Bericht des Beratungsunternehmens McKinsey 1 zeigt,...
Risikomanagement: Auswahl der richtigen Daten und DaaS-Anbieter
Risikomanagement war noch nie einfach, jedoch sind die Herausforderungen in den letzten Jahren aufgrund von verschärften Wettbewerbssituationen und globalen Unsicherheiten exponentiell gestiegen. Die gute Nachricht? Experten für Risikomanagement erhalten mehr Aufmerksamkeit...
Big Data im Bankwesen: Potenziale erkennen und nutzen
In der heutigen Welt können Banken mit Big Data Innovationen auf einem neuen Niveau erreichen. Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf hochwertige Datensätze garantiert den Wert und die Relevanz von Produkten, die Kunden suchen. Zahlreiche Banken haben jedoch das...
So verbessern Sie Ihre ESG-Bewertung mit Big Data
Für Analysten, Aufsichtsbehörden und Verbraucher gilt ein Unternehmen nicht mehr allein wegen seiner Gewinne oder seiner innovativen Dienstleistungen als erfolgreich oder seriös. Stattdessen möchten externe und interne Stakeholder – von Kunden und Mitarbeitern...
HSBC: Mit Big Data das Kundenerlebnis in Banken verbessern
Im Dezember 2018 kündigte HSBC an, 1.000 Digitalexperten einzustellen, um Big Data künftig aktiver und strukturierter zu nutzen. Diese erhebliche Investition zeigt, dass Finanzunternehmen die Möglichkeiten von Big Data zur Transformation der Branche erkannt haben...