Die ACCELERAID Plattform
Prediction Engine
Propensity, Churn, CLV und Next-Best-Action aus Transaktionssignalen. Erklärbare ML-Modelle im Enterprise-Maßstab — an MaRisk-Anforderungen zur Modelldokumentation ausgerichtet.
So funktioniert es
Von den Daten zum Score.
Fünf Schritte, in Echtzeit oder im Batch.
01
Daten lesen
Transaktionshistorie, Ausgabenmuster sowie Frequenz- und Recency-Kennzahlen kommen aus der Customer Data Platform, mit Consent-Status.
02
Scores berechnen
Modelle berechnen je Kunde Scores, zum Beispiel für Aktivität, Churn-Wahrscheinlichkeit und Produktaffinität.
03
Aktualisieren
Scores werden mit jedem Daten-Refresh neu berechnet: je Paketstufe wöchentlich, täglich oder in Echtzeit.
04
Erklären
Zu jeder Vorhersage sind die ausschlaggebenden Merkmale sichtbar (Feature-Importance).
05
Nutzen
Scores stehen für Segmente, Trigger und Next Best Action bereit. Sie unterstützen die Entscheidung, die Aktion gibt Ihr Team frei.
Kernfähigkeiten
Prediction Engine: was sie leistet
Fähigkeit 1
Propensity Scoring
Churn-, Kauf- und Produktaffinitäts-Outputs, trainiert auf Ihren Kundendaten. Die Modelle werden mit jedem Daten-Refresh neu berechnet und passen sich so an verändertes Kundenverhalten an.
Kaufwahrscheinlichkeit je Produktkategorie
Churn-Wahrscheinlichkeit mit Frühwarnsignalen
Produktaffinitäts-Scoring über das gesamte Portfolio
Fähigkeit 2
Next Best Action
Echtzeit-Decisioning, das das nächste beste Produkt, Angebot, den Kanal oder die Service-Aktion empfiehlt. Die Empfehlung gilt je Kunde, nicht je Segment.
Kontextbezogene Empfehlungen pro Kunde
Optimale Kanal- & Timing-Auswahl
Integriert mit der CLM/CVM-Orchestrierungsengine
Fähigkeit 3
Erklärbare ML
Modelldokumentation, Feature-Level-Erklärbarkeit und Model Registry – an MaRisk-Anforderungen zur Modelldokumentation ausgerichtet. 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
Modelle
Vorgefertigte Scores und Segmente — 3, 10 oder 20 je Paketstufe
Von Churn Prediction bis Customer Lifetime Value. Alle Modelle sind für Transaktionsdaten ausgelegt, zu jedem Score gibt es eine Erklärung.
Modelle im Detail
Was jedes Modell berechnet.
Alle Modelle arbeiten ausschließlich als Entscheidungsunterstützung. Kampagnenaktivierung und Geschäftsentscheidungen bleiben in der Kontrolle des Kunden.
Verhaltensbasierte Scoring-Modelle
Wendet eine Quantil-Transformation auf Transaktionsdaten je Nutzer an, um Verhaltensverteilungen zu normalisieren und einen standardisierten Verhaltens-Score abzuleiten — vergleichbar über Nutzer mit unterschiedlichen Transaktionsvolumina und Ausgabenmustern hinweg.
- Daten
- Transaktionshistorie · aggregierte Ausgabenmuster · Frequenz- & Recency-Kennzahlen
- Retraining
- Automatische Neuberechnung mit jedem Daten-Refresh-Zyklus (typischerweise täglich)
Activity-Scoring-Modell
Schätzt die Engagement-Wahrscheinlichkeit von Kunden auf Basis historischen Transaktionsverhaltens. Scores werden automatisch mit jedem Daten-Refresh-Zyklus neu berechnet.
- Daten
- Transaktions-Recency · Frequenz · aggregierte Ausgaben
- Monitoring
- Regelmäßige Score-Verteilung & Stabilitätsprüfungen
Predictive Churn Model
Schätzt die Wahrscheinlichkeit künftiger Kundeninaktivität oder Abwanderung auf Basis historischer Verhaltens- und Transaktionsmuster. Erkennt frühe Verhaltenssignale für nachlassendes Engagement.
- Daten
- Recency & Frequenz · Ausgabentrends · Engagement-Indikatoren · Kartennutzungs-Kennzahlen
- Retraining
- Periodisch — typischerweise wöchentlich oder synchron zum Daten-Refresh des Kunden
Merchant-Category-Correlation-Modell
Identifiziert Verhaltens-Affinitäten zwischen Händlerkategorien für Targeting und Cross-Category-Insights. Ermöglicht „Kunden mit Ausgaben hier kaufen auch dort”-Logik für Kampagnen.
- Daten
- Kategorisierte Transaktionsdaten (MCC) · Frequenz- & Co-Occurrence-Kennzahlen
- Retraining
- Automatische Neuberechnung mit aktualisierten Transaktionsdaten
Variety Score
Misst die Vielfalt des Ausgabenverhaltens über Kategorien. Liefert eine einzelne Kennzahl, wie breit ein Kunde über Händlerkategorien aktiv ist — für Segmentierung und Targeting.
- Daten
- Aggregierte Transaktions-Kategoriemetriken
- Retraining
- Automatische Neuberechnung mit jedem Daten-Refresh
- Monitoring
- Prüfung der Verteilungs-Konsistenz
Recommendation / Next-Best-Action
Identifiziert relevante Produkt- oder Kampagnenchancen auf Basis von Transaktionsmustern. Outputs werden dynamisch neu berechnet — die Kernlogik wird periodisch überprüft und validiert.
- Daten
- Transaktionshistorie · Kategorie-Ausgaben · Kartennutzungs-Indikatoren
- Monitoring
- Laufendes Monitoring der Kampagnen-Reaktions-Trends
Kontrolle
Was die Modelle dürfen und was nicht.
Alle ACCELERAID-Modelle arbeiten transparent, innerhalb von kundenkontrollierten Grenzen und ohne autonome Finanzentscheidungen.
Kundendaten unter Kundenkontrolle
Alle Modelle arbeiten ausschließlich auf Daten, die vom Kunden bereitgestellt und kontrolliert werden. Es findet keine kundenübergreifende Datenweitergabe statt. Kein externes Modelltraining auf Kundendaten.
Reine Entscheidungsunterstützung
Keine automatisierte Kreditentscheidung, Preisentscheidung oder Finanzrisiko-Entscheidung durch ein Modell. Alle Outputs dienen ausschließlich als Entscheidungsunterstützung — finale Aktionen verbleiben in Kundenkontrolle.
Regulatorische Verantwortung beim Kunden
Der Kunde bleibt für die regulatorische Compliance bei Nutzung der Modell-Outputs in seiner Jurisdiktion verantwortlich. ACCELERAID stellt Governance-Dokumentation auf Anfrage bereit.
Performance-Monitoring
Jedes Modell wird regelmäßig auf Score-Verteilungs-Stabilität, statistische Konsistenz und Prognosegenauigkeit überwacht. Drift-Erkennung löst Review-Zyklen aus.
Proprietäres KI-Framework
Aufgebaut auf einem TensorFlow-basierten Framework, das die Entwicklung zusätzlicher kundenspezifischer Modelle ermöglicht. Custom-Modelle werden separat im Rahmen der Professional Services umgesetzt.
Kontakt Model Governance
Fragen zu Modell-Design, Governance-Dokumentation oder regulatorischer Compliance-Unterstützung:
Anwendungsfälle
Wofür Unternehmen die Prediction Engine nutzen
Kartenakquise
Hochpropensity-Interessenten identifizieren und Antragsstrecken optimieren. KI-basierte Lead-Priorisierung und personalisierte Checkout-Flows für Kartenprogramme.
Baufinanzierungsberatung
Baufinanzierungs-Propensity aus Transaktionsmustern und Lebensereignis-Signalen bewerten. Die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt für Berater priorisieren. Alle Scores dienen Marketing, Vertrieb und Service – keine Bonitäts- oder Kreditentscheidungen.
Churn-Prävention
Frühwarnsignale lösen Retention-Journeys aus, bevor Kunden abwandern — über Karten, Konten und Versicherungsprodukte hinweg.
Cross-Sell
Geeignete Kunden in der richtigen Lifecycle-Phase für zusätzliche Produkte identifizieren. Signal-basiertes Decisioning ersetzt Batch-Segment-Kampagnen.
Upsell
Upgrade-Timing-Modelle für Premium-Karten, höhere Kontenstufen und Versicherungsprodukte — basierend auf Ausgabenmustern und Engagement-Signalen.
Segmentierung
Dynamische, verhaltensbasierte Segmentierung, die in Echtzeit aktualisiert wird — statische demographische Gruppen durch aktionsfähige, datengetriebene Cluster ersetzen.
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