Prädiktive Analytik im Finanzwesen: Anwendungsfälle, Plattformen und Leitlinien für die Einführung
12. November 2024
Predictive-analytics/finanzen liefert Unternehmen datengestützte Erkenntnisse und Prognosen zur Optimierung von Handel und Investitionen, zur Erleichterung der Budgetierung und zur Bereitstellung personalisierter Finanzdienstleistungen bei gleichzeitiger Vermeidung von Betrug, Zahlungsausfällen und anderen Geschäftsrisiken.
Mit ganzheitlichem Fachwissen im Bereich KI können predictive-analytics-Berater von Itransition Ihnen helfen, fortschrittliche Softwarelösungen zu entwickeln und zu implementieren, um zukünftige finanzielle Ergebnisse vorherzusagen und fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.
Markttrends im Bereich der Finanzdatenanalyse
die geschätzte Größe des Finanzanalysemarktes im Jahr 2024
Mordor Intelligence
Der potenzielle jährliche Wert von KI und Analytik im globalen Bankensektor
McKinsey
der CFOs planen bis 2025 Investitionen in KI- und Predictive-Analytics-Tools für die Rechnungslegung
Roland Berger
Wichtige Anwendungsfälle von Predictive Analytics im Finanzwesen
Brokerages, Hedge-Fonds und andere Unternehmen nutzen Aktienhandelssoftware und Finanzanalyseplattformen mit Vorhersagefunktionen, um ihre Geschäfte und Portfolioinvestitionen zu optimieren. Mit Hilfe von Algorithmen auf der Grundlage von Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen des maschinellen Lernens können diese Tools Finanzdaten in Echtzeit verarbeiten, um Veränderungen der Aktienkurse und andere Markttrends auf der Grundlage verschiedener Wirtschaftsindikatoren vorherzusagen. So können Investment- und Handelsunternehmen die vielversprechendsten Aktien, Anleihen und Rohstoffe ermitteln und ausgewogenere Portfolios zusammenstellen. Finanzunternehmen können auch den algorithmischen Handel mit der prädiktiven Analytik kombinieren, um Handelsaufträge intelligenter zu automatisieren.
Budgetierung und Buchhaltung
Predictive-analytics-Systeme bieten Finanzteams Funktionen wie Umsatz- und Kostenanalyse und Cashflow-Prognosen für eine genauere Finanzplanung und Ressourcenzuweisung. Diese Lösungen können beispielsweise den Cash-Conversion-Zyklus, den internen Zinsfuß nach Region und andere Indikatoren überwachen, um Buchhaltern detaillierte Berichte über die künftige finanzielle Leistung des Unternehmens zu liefern und Budgetierungsstrategien zur Erreichung bestimmter finanzieller Ziele zu empfehlen.
Personalisierung von Marketing und Vertrieb
Predictive-analytics verändert die Art und Weise, wie Finanzunternehmen und insbesondere ihre Marketing- und Vertriebsteams mit potenziellen Kunden in Kontakt treten, und ermöglicht ein hyperpersonalisiertes Kundenerlebnis. Dies bedeutet beispielsweise, dass das Verhalten der Kunden in sozialen Medien und anderen digitalen Kanälen überwacht wird, um ihre Bedürfnisse und Interessen zu erkennen, sie entsprechend zu segmentieren und ihnen maßgeschneiderte Finanzproduktangebote und Empfehlungen zu unterbreiten.
Kreditwürdigkeitsprüfung
Hypotheken, Kreditkarten und andere Arten von Krediten bergen immer ein gewisses Ausfallrisiko. Predictive-analytics-Lösungen können dieses Risiko mindern, indem sie die Kreditwürdigkeit von Kunden auf der Grundlage von Kreditanfragen, verfügbarer Liquidität, verfügbarem Einkommen, Steuererklärungen, Zahlungsverhalten und anderen Faktoren berechnen und solvente Kunden mit hohem Wert vorschlagen. Diese Tools können auch individuelle Kundenbewertungen mit Daten über aktuelle Marktbedingungen und Angebote von Wettbewerbern ergänzen, um Banken und Hypothekenunternehmen bei der Einschätzung eines angemessenen Kreditlimits und Zinssatzes zu helfen.
Betrugsaufdeckung und -prävention
Die Verhinderung von Betrug ist eines der Hauptziele der Implementierung von künstlicher Intelligenz für Finanzunternehmen. In der Tat können prädiktive Systeme zur Erkennung von Anomalien, die auf Maschinenlernalgorithmen basieren, verdächtige Handelsmuster oder Transaktionen erkennen, um Marktmanipulation und Geldwäsche zu verhindern. Darüber hinaus können ML-basierte Lösungen zur Betrugserkennung anormale Verhaltensweisen bei Kreditkartenkonten erkennen, um das Risiko von Zahlungsbetrug zu mindern.
Verwandeln Sie Daten in wertvolle Erkenntnisse mit den Predictive-Analytics-Lösungen von Itransition
Beispiele aus der Praxis für Predictive Analytics im Finanzwesen
Ein großes Finanzinstitut hat sich mit PwC zusammengetan, um ein Predictive-Analytics-Tool in seine Budgetprognose einzubauen. Die Lösung half dem Kunden, die Auswirkungen interner oder externer Ereignisse auf die Cashflows zu prognostizieren, von übergeordneten wirtschaftlichen Trends bis hin zu einzelnen Auszahlungen. Als Ergebnis konnte der Kunde den Prognosezeitraum von 3 auf 12 Monate verlängern, Mitarbeiter für wertschöpfende Tätigkeiten freisetzen und genauere Budgetentscheidungen treffen.
Eine der größten Banken in den Vereinigten Staaten implementierte eine Betrugserkennungs-Engine mit Vorhersagefunktionen von DataVisor, um die Wahrscheinlichkeit von Betrug bei einer Reihe von Transaktionen und anderen Vorgängen, von Kartenkäufen bis hin zu Kreditanträgen, genau zu bewerten. Nach der Einführung verbesserte die Lösung von DataVisor das erfolgreiche Abfangen von Betrugsversuchen bei Online-Kreditanträgen um 30 % und erreichte eine Falsch-positiv-Rate von nur 1,3 %.
Carbon, eine afrikanische Digitalbank, hat sich für die cloudbasierte KI-Plattform von DataRobot entschieden, um das Kreditrisiko von Kunden automatisch zu bewerten. Das ML-basierte System sammelt Daten aus Erst-, Zweit- und Drittquellen, um einen Kreditscore zu erstellen, der es Kunden mit höheren Scores ermöglicht, bessere Konditionen zu erhalten. Die Lösung schätzt auch das Ausfallrisiko für jeden Kunden, das dann zur Anpassung der Kreditbedingungen verwendet wird. Carbon berichtet, dass sein Team 25 % mehr Mitarbeiter bräuchte, um die gleichen Aufgaben manuell zu erledigen.
Eine multinationale Bank hat die Cloud-Datenanalyseplattform von Teradata eingeführt, um die Kundenakquise und -bindung zu fördern. Die Bank kann nun potenzielle Kunden mit hohem Interesse an ihren Dienstleistungen identifizieren, bevor sie eine Bewerbung startet, und zwar auf der Grundlage der Dauer ihrer Webseitenbesuche und anderer Website-KPIs. Darüber hinaus kann die Bank potenzielle Kunden mit personalisierten Nachrichten ansprechen, die auf früheren Transaktionen und Interaktionen über digitale Kanäle basieren. Dadurch konnte das Institut die Klickrate seiner personalisierten Nachrichten um das 50-fache steigern.
Die besten Predictive-Analytics-Plattformen für das Finanzwesen
Tableau ist ein beliebtes BI-, Analyse- und Visualisierungstool von Salesforce, das Self-Service-Datenvorbereitung, geführte ML-Modellbildung und andere benutzerfreundliche Funktionen für nahtlose Analysen bietet. Die Plattform bietet auch prädiktive Analysefunktionen, die auf linearen Regressionsalgorithmen beruhen und dabei helfen, mehrere Finanzszenarien zu prognostizieren, von Verkaufstrends bis hin zu Börsenkursschwankungen.
Preisgestaltung
- Kostenloser Versuch
- Mehrere Pläne, Preis auf Anfrage
Zoho Analytics ist eine Self-Service-BI- und -Analyseplattform, die auf Prognosealgorithmen basiert und nativ in die Zoho Finance Suite von Geschäftsanwendungen integriert ist. Die Lösung ermöglicht Unternehmen die Analyse ihrer Finanz- und Buchhaltungsdaten, die Vorhersage von geschäftlichen Leistungsindikatoren wie Umsatz und Ertrag und die Visualisierung dieser Erkenntnisse über interaktive Dashboards.
Preisgestaltung
- 30 Tage kostenloser Test
- Mehrere Tarife ab $24/Monat, jährliche Abrechnung
- Kostenloser Basisplan für die On-Premises-Version
Qlik Sense ist eine Augmented-Analytics-Plattform mit KI-gestützter Datenaufbereitung, Abfragen in natürlicher Sprache und Predictive-Analytics-Funktionen. Diese fortschrittliche Lösung ermöglicht es Entscheidungsträgern, Prognosen zu erstellen und Simulationen über Was-wäre-wenn-Szenarien durchzuführen, was die Finanzplanung, das Umsatz- und Rentabilitätsmanagement sowie das Kostenmanagement erleichtert.
Preisgestaltung
- Kostenloser Versuch
- Drei Tarife ab 825 $/Monat
TradingView ist eine Finanzdaten-Analyse- und Social-Media-Plattform für Händler und Investoren, die sowohl als Desktop- als auch als mobile App verfügbar ist. Die Nutzer können auf eine Vielzahl von Funktionen zugreifen, die von der Plattform bereitgestellt oder von der Community entwickelt wurden, um Markttrends auf der Grundlage von Kennzahlen wie Eröffnungs- und Schlusskursen oder Handelsvolumen vorherzusagen.
Preisgestaltung
- Kostenloser Basisplan
- Fünf kostenpflichtige Tarife ab $12,95/Monat
- 30 Tage kostenlose Testversion für bestimmte Tarife
Die 5 wichtigsten Modelle im Finanzwesen
Finanzinstitute stützen sich auf verschiedene Arten von ML- und Statistikmodellen, um Vorhersagen zu treffen. Diese lassen sich anhand der Aufgabe, die sie erfüllen, und der Art und Weise, wie sie ein bestimmtes Ergebnis erzielen, klassifizieren.
Klassifizierungsmodelle
Klassifizierungsmodelle teilen Datenpunkte anhand ihrer Merkmale in zwei oder mehrere Kategorien ein (binäre bzw. Multiklassen-Klassifizierung) und können zur Vorhersage künftiger Ergebnisse verwendet werden. In der Finanzwelt können sie zum Beispiel dabei helfen, vorherzusagen, ob die Aktien eines bestimmten Unternehmens steigen oder fallen werden.
Zeitreihenmodelle
Zeitreihenmodelle verfolgen eine bestimmte Variable über einen bestimmten Zeitraum, um vorherzusagen, wie sich diese Variable in einem anderen Zeitintervall verändern wird. Finanzinstitute können beispielsweise Zeitreihenmodelle verwenden, um vorherzusagen, wie sich eine bestimmte Kennzahl, wie Wertpapierpreise oder die Inflationsrate, im Laufe der Zeit verändern wird.
Modelle zur Aufdeckung von Anomalien
Diese Modelle identifizieren signifikante Ausreißer in einem Datensatz, um unerwartete Ereignisse vorherzusagen, was sie zu einem beliebten Mittel der Betrugserkennung macht. Wenn beispielsweise ein Kreditkartennutzer eine Luxusuhr in einem Land kauft, in dem er nicht wohnt, wird ein Modell zur Erkennung von Anomalien die Transaktion als potenziell betrügerisch einstufen, da dieses Verhalten vom typischen Kaufverhalten des Inhabers abweicht.
Clustering-Modelle
Clustering-Modelle gruppieren Datenpunkte nach ihren gemeinsamen Merkmalen und Unterschieden. Sie können beispielsweise ein leistungsfähiges Instrument sein, um ähnliche Kunden auf der Grundlage ihres Kauf- oder Investitionsverhaltens in Segmente einzuteilen und vorherzusagen, welche Finanzprodukte und -dienstleistungen ihren Präferenzen entsprechen würden.
Regressionsmodelle
Diese Modelle ermitteln Korrelationen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen, um auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen zu treffen. So kann die Regressionsanalyse beispielsweise helfen, die Rendite von Aktien auf der Grundlage der Marktrisikoprämie oder die Einnahmen eines Unternehmens in Abhängigkeit von der Anzahl der beschäftigten Verkäufer zu schätzen.
Vorteile der Einführung von Predictive Analytics im Finanzwesen
Höhere Einnahmen
Vorhersagemodelle helfen Finanzunternehmen, datengestützte Handels- und Investitionsentscheidungen zu treffen, um ihre Gewinne zu maximieren.
Leichtere Finanzplanung
Predictive-analytics ermöglicht es Unternehmen, Cashflows und Kosten für eine genauere Budgetierung vorherzusagen.
Risikominderung
Prädiktive Analysemöglichkeiten wie Kreditwürdigkeitsprüfung und Betrugserkennung sorgen für ein effektiveres Risikomanagement.
Überlegene Kundenerfahrung
Unternehmen können die Daten ihrer Kunden analysieren, um personalisierte Finanzdienstleistungen anzubieten und so die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern und die Abwanderung zu minimieren.
Herausforderungen und Leitlinien der prädiktiven Analytik
Betrifft
Empfehlungen
Datenqualität und -verfügbarkeit
Wie jede andere datengesteuerte Technologie liefern auch Predictive-Analytics-Lösungen nur dann genaue Erkenntnisse und Prognosen, wenn sie mit großen, hochwertigen Datensätzen gespeist werden. Diese können verschiedene Arten von Daten aus mehreren Systemen und externen Quellen umfassen.
Integrieren Sie heterogene Daten aus ausgewählten Quellen (Marktdatenanbieter, Rating-Agenturen usw.) über ETL/ELT-Pipelines und konsolidieren Sie sie in geeigneten Repositories, wie z. B. Data Lakes für die kostengünstige Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten oder Data Warehouses für den schnellen Zugriff auf bereinigte Daten für die Analyse. Gleichzeitig verbinden Sie Ihre Predictive-Analytics-Lösung mit anderen Systemen und externen Diensten direkt über APIs, um einen nahtlosen Datenaustausch zu erm öglichen, oder über Middleware-Architekturen wie ESB, wenn diese unterschiedliche Kommunikationsprotokolle verwenden, die konvertiert werden müssen. Cloud-Datenintegrationsdienste können beide Aufgaben erleichtern.
Ausbildung und Leistung von Modellen
ML-Systeme benötigen riesige Rechenressourcen, um große Datensätze oder Ströme von Echtzeit-Finanzdaten für das Training von Predictive-Analytics-Modellen zu verarbeiten. Das Gleiche gilt für das trainierte Modell, das reale Daten für Finanzprognosen verarbeitet. Dies erfordert eine komplexe und finanziell anspruchsvolle technologische Infrastruktur. Darüber hinaus kann das Modell schlecht abschneiden, wenn es für einen bestimmten Datensatz zu viel trainiert wurde (Overfitting), und seine Leistung kann sich im Laufe der Zeit aufgrund fortschreitender Änderungen der Eingabevariablen verschlechtern (Modelldrift).
Wägen Sie die Nutzung von Cloud-basierten ML-Diensten wie Amazon SageMaker oder Azure Machine Learning ab, um Zugang zu skalierbaren Rechenressourcen sowie zu sofort einsatzbereiten Algorithmen und vortrainierten KI-Modellen zu erhalten. Was Probleme mit der Modellleistung anbelangt, so können Sie die Überanpassung abmildern, indem Sie die Trainingsdaten des Modells in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufteilen und die Ergebnisse einer Kreuzvalidierung unterziehen. Eine gängige Praxis zur Behebung der Modellabweichung besteht darin, nach der Bereitstellung des Modells mehrere Umschulungsiterationen durchzuführen, um eine Feinabstimmung der Ausgabe vorzunehmen.
Sicherheit und Konformität
Finanzunternehmen arbeiten in einem stark regulierten Markt mit strengen Datenschutzstandards und -gesetzen. Außerdem handelt es sich bei Finanzdaten um sensible Informationen, die leicht zum Ziel von Betrügern und Cyberkriminellen werden können, was zu Datenschutzverletzungen und Datenlecks führt.
Verwenden Sie verschleierte Daten, d. h. durch Datenmaskierungstechniken anonymisierte Datensätze, um Ihr Modell zu trainieren. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Predictive-Analytics-Lösung in voller Übereinstimmung mit den geltenden Datenverwaltungs- und Sicherheitsvorschriften wie GDPR und PCI-DSS entwickelt und eingesetzt wird. Dazu gehört auch der Schutz der Lösung durch Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung des Datenaustauschs, Identitäts- und Zugriffsmanagement und Multi-Faktor-Authentifizierung.
Unsere predictive-analytics-Dienste
.webp)
Unsere Berater können Ihr Unternehmen während des gesamten Implementierungsprozesses der Predictive-Analytics-Software begleiten und Sie bei der Geschäftsanalyse, der Datenprüfung, der Lösungskonzeption, der Projektplanung und -überwachung sowie der Benutzerakzeptanz unterstützen.
Umsetzung
Wir helfen Ihnen bei der Implementierung von Predictive-Analytics-Lösungen, die auf Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sind, und kümmern uns um das Design der Architektur, die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen oder die Anpassung der Plattform, die Integration, das Testen und die Bereitstellung in der Zielumgebung.
Unterstützung und Modernisierung
Unsere Spezialisten bieten Anwenderschulungen an, um die Einführung von Predictive-Analytics-Lösungen zu erleichtern, führen laufende Wartungsarbeiten durch, um den reibungslosen Betrieb Ihrer Lösung zu gewährleisten, und erweitern sie durch funktionale Verbesserungen oder andere Upgrades, um sie an neue Geschäftsanforderungen und Technologietrends anzupassen.
Nutzen Sie die prädiktive Analytik mit der Anleitung von Itransition
Mit prädiktiver Analytik durch volatile Märkte navigieren
Auch wenn prädiktive Analysesysteme nicht in die Zukunft sehen können, zeigen sie doch häufig die Korrelationen zwischen bestimmten Variablen oder Trends auf. Dadurch können Finanzinstitute und andere Organisationen besser verstehen, wie vergangene oder aktuelle Bedingungen zu künftigen Ereignissen führen können, und diese Erkenntnisse nutzen, um auf Marktunsicherheiten zu reagieren und ihre finanziellen Entscheidungen zu verfeinern.
Erwägen Sie die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen IT-Partner wie Itransition, um die Vorteile der prädiktiven Analytik und anderer fortschrittlicher Technologien voll auszuschöpfen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Einblicke
KI in der Finanztechnologie: Anwendungsfälle, Lösungen und Herausforderungen bei der Umsetzung
Fallstudie
BI-Beratung und Engineering für eine Geschäftsbank
Einblicke
Business Intelligence für das Finanzwesen: Funktionen, Tools und Integrationen
Fallstudie
Spezielles Team für das Ökosystem der Verwaltung von Anlageportfolios
Einblicke
Maschinelles Lernen im Bankwesen: 8 Anwendungsfälle und Implementierungsrichtlinien
Einblicke