金融服务业分析

通过数据驱动的洞察,创建个性化产品,确保合规性,降低风险,提高运营效率。

应用场景

客户分析

客户细分,客户终身价值预测,下一最佳报价,分布空间足迹,客户满意度评价,营销活动分析。

风险管理

信用评分,欺诈检测, 反洗钱,金融市场情绪分析,合规性分析。

运营效率

流程挖掘与自动化, 金融预测,财务结账报告。

效率释放:扩大某银行对 KNIME 的采用,大规模采用新工具可能因多种原因而具有挑战性:学习曲线、集成、安全和合规问题等。了解某银行如何在整个公司范围内扩大 KNIME 的使用,突出其在实现更高效自动化报告中的作用。

三天的分析与人工智能实践经历

如何利用 KNIME 通过自动化和人工智能改造其审计流程,某金融的内审团队分享了他们如何自动化和简化审计流程,将数据检索时间从 8 周缩短到即时访问,使 400 名审计员能够高效地进行数据分析,将审计证据直接集成到他们的管理系统,并确保适应不断变化的企业需求同时保持 GDPR 合规性。

数据分析师/审计经理

解锁符合 GDPR 约束的财资营销中的数据分析、数据科学和人工智能

 KNIME 的低代码环境如何为他所在的团队打开了高级分析技术的大门。了解他们如何通过分析活动现在每年增加了 10%的年度财库收入。