KI-Prediction Engine
Propensity, Churn, CLV und Next-Best-Action aus Transaktionssignalen. Erklärbare ML-Modelle im Enterprise-Maßstab — BaFin- und MaRisk-audit-ready.
Prediction Engine: was sie leistet
Propensity Scoring
Churn-, Kauf- und Produktaffinitäts-Outputs, trainiert auf Ihren Bankdaten. Scores, die Ihre operativen Teams tatsächlich nutzen können — Propensity-Modelle, die sich kontinuierlich an veränderte Kundenverhaltensmuster anpassen.
- Kaufwahrscheinlichkeit je Produktkategorie
- Churn-Wahrscheinlichkeit mit Frühwarnsignalen
- Produktaffinitäts-Scoring über das gesamte Portfolio
Next Best Action
Echtzeit-Decisioning, das das nächste beste Produkt, Angebot, den Kanal oder die Service-Aktion empfiehlt — zum richtigen Zeitpunkt für jeden Kunden. Über Segment-Logik hinaus zur echten 1-zu-1-Orchestrierung.
- Kontextbezogene Empfehlungen pro Kunde
- Optimale Kanal- & Timing-Auswahl
- Integriert mit der CLM/CVM-Orchestrierungsengine
Erklärbare ML
Audit-fähige, BaFin-kompatible Modell-Outputs. Jeder Score hat eine nachvollziehbare Erklärung — für transparente Modell-Outputs bei der operativen Übernahme und regulatorischen Prüfung in regulierten Finanzumgebungen.
- Feature-Importance für jede Vorhersage
- Model-Registry mit vollständiger Versionshistorie
- Governance-Dokumentation auf Anfrage
Entwickelt für regulierte Finanzdienstleistungen
Unsere Prediction Engine ist speziell für die Finanzdienstleistungsbranche entwickelt — trainiert auf echten Bankdaten und von Anfang an auf regulatorische Compliance ausgelegt.
-
✓
Trainiert auf FSI-Daten — Modelle vortrainiert auf Transaktionsmuster von Finanzdienstleistern, nicht auf generischen Datensätzen
-
✓
Erklärbare Outputs — Jede Vorhersage enthält Feature-Level-Erklärungen für Audit und Prüfung
-
✓
Echtzeit- + Batch-Modus — Scoring bei Ereignissen oder in geplanten Batch-Läufen je nach Anwendungsfall
-
✓
DSGVO-konformes Scoring — Consent-bewusste Verarbeitung, Datenminimierung und vollständiger Audit-Trail
Wofür Banken die Prediction Engine nutzen
Hochpropensity-Interessenten identifizieren und Antragsstrecken optimieren. KI-basierte Lead-Priorisierung und personalisierte Checkout-Flows für Kartenprogramme.
Hypotheken-Propensity aus Transaktionsmustern und Lebensereignis-Signalen bewerten. Die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt für Berater priorisieren.
Frühwarnsignale lösen Retention-Journeys aus, bevor Kunden abwandern — über Karten, Konten und Versicherungsprodukte hinweg.
Geeignete Kunden in der richtigen Lifecycle-Phase für zusätzliche Produkte identifizieren. Signal-basiertes Decisioning ersetzt Batch-Segment-Kampagnen.
Upgrade-Timing-Modelle für Premium-Karten, höhere Kontenstufen und Versicherungsprodukte — basierend auf Ausgabenmustern und Engagement-Signalen.
Dynamische, verhaltensbasierte Segmentierung, die in Echtzeit aktualisiert wird — statische demographische Gruppen durch aktionsfähige, datengetriebene Cluster ersetzen.
18 vorgefertigte Prediction Scores — ab Tag eins verfügbar
Von Churn Prediction bis Customer Lifetime Value — alle Modelle sind auf Finanzdaten vortrainiert und vollständig erklärbar für regulatorische Anforderungen.
Erfahren Sie, wie sichere Kundendaten und verantwortungsvolle KI Wachstum und Compliance verbessern
Ein Gespräch. Ihr Use Case. Echte Zahlen.