Cloud Data & AI revolutionieren die Bankenbranche, indem sie Risiken präziser bewerten, regulatorische Anforderungen automatisieren und Kunden personalisierte Dienstleistungen bieten. Banken profitieren von effizienteren Abläufen, sichereren Transaktionen und optimierten Entscheidungsprozessen.
Künstliche Intelligenz analysiert Finanzdaten in Echtzeit und verbessert Risikomanagement sowie Betrugserkennung. Automatisierte Kredit- und Hypothekenprüfungen verkürzen Bearbeitungszeiten, während Natural Language Processing Kundenanfragen effizient verarbeitet. Machine Learning-Modelle helfen, Markttrends vorherzusagen und Investitionsentscheidungen zu optimieren. Zudem steigert datengetriebenes Process Mining die betriebliche Effizienz und reduziert Kosten.
Mit über 30 Jahren Erfahrung und mehr als 3.000 erfolgreich realisierten Projekten ist synvert der ideale Partner für Banken, die ihre digitale Transformation mit Cloud Data & AI vorantreiben wollen.
Entwicklung und Bereitstellung einer einheitlichen, effizienten BI- und Big-Data-Plattform auf AWS für einen weltweit führenden Anbieter von Nachrichten und Informationen im Finanzsektor.
Entwicklung einer Lösung zur Definition von Kennzahlen, Erstellung eines Datenmodells und Umsetzung einer Anwendung zur Analyse der Customer Journey im Banking. Die Lösung ermöglicht eine datengetriebene Bewertung von Kundeninteraktionen, identifiziert Optimierungspotenziale und verbessert das Kundenerlebnis durch präzise KPIs.
Entwicklung einer Lösung zur Definition, Erhebung und Analyse von Kennzahlen zur Nutzung einer Banking-App einer Großbank. Das System erfasst Interaktionen, identifiziert Nutzungsmuster und optimiert die App-Performance durch datengetriebene Entscheidungen für eine bessere User Experience.
Aufbau von Datenanalysen und Data Mining bei einer europäischen Agentur für wirtschaftliche Entwicklung und Innovation durch die Entwicklung einer Big-Data-Plattform mit Cloudera.
Entwicklung von Balanced Scorecards zu Unternehmenskennzahlen und Mitarbeiterführung für eine deutsche Großbank (inkl. Board- und Executive Reporting)
Ablösung der institutseigenen Softwareentwicklung für die Kreditbearbeitung durch Standardprodukte und ‑verfahren.
Informationsbedarfsanalyse, Konzeption und Implementierung eines Data Warehouses im Bereich Risikokontrolle/Basel II, Aufbau der BI-Schicht mit MicroStrategy für komplexe Analysen.
Implementierung einer Lösung für Executive Business Insights bei einem Immobilienkonglomerat im Nahen Osten, einschließlich einer hochgradig visuellen, interaktiven mobilen Anwendung, die es dem Topmanagement ermöglicht, agile, zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
Das Projekt Investment Analysis soll es der Fachabteilung ermöglichen, die Portfolio‑, Risiko‑, Performance‑, Stresstest- und Orderdaten ihrer Investments strukturiert auszuwerten. Die Anwendung wird zur Überwachung und Anpassung der Anlagestrategie des Kunden eingesetzt.
dbt (Data Build Tool) ist ein Open-Source-Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, Rohdaten effizient und strukturiert in hochwertige Date...
Introduction Teams running Databricks in production face the classic triangle: performance, cost, and operational effort. Traditio...
As a data engineer, data analyst, or Spark SQL practitioner, you have probably encountered nested data in Spark SQL in the form of objects n...
When working with data, change is inevitable. Event producers adjust formats, add attributes, or modify data types as systems evolve. While ...
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