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Präsentation zum Thema: "Confidential. This presentation is provided for the recipient only and cannot be reproduced or shared without Fair Isaac Corporation's express consent."—  Präsentation transkript:

1 Confidential. This presentation is provided for the recipient only and cannot be reproduced or shared without Fair Isaac Corporation's express consent. © 2010 Fair Isaac Corporation. 1 Den Kunden mit all seinen Facetten verstehen Norbert Poppe Client Partner FICO November 2010 Neill Crossley Principal Consultant, Analytic Solutions FICO

2 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 2 Agenda »Einführung in Prognoseanalytik »Entwicklungen im Einsatz von Daten »Entwicklungen der Modellierungstechniken »Vorteile des Modelleinsatzes ohne Reibungsverluste »Zusammenfassung

3 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 3 Einführung in Prognoseanalytik

4 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 4 Was ist Prognoseanalytik? »Prognoseanalytik unterstützt Unternehmen, mithilfe von Daten die beste oder realistischste Entscheidung aus einer Reihe von Möglichkeiten auszuwählen. »Übliche Anwendungsbereiche von Prognoseanalytik umfassen die statistische Untersuchung von Geschäftsdaten, um historische Zusammenhänge zu verstehen und damit Prognosen zur Unterstützung von Entscheidungen zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse verbessern. »Einige Teilbereiche von Prognoseanalytik sind: »Credit Scoring »Marketinganalysen »Betrugserkennung »Predictive Science »Decision Optimisation »Decision Management Basierend auf Wikipedia. Freie Übersetzung von Teilen der Einträge für analytics und predictive analytics

5 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 5 FICO – Pionier in der Analytik von Kundenbeziehungen Fair Isaac is where the mathematical approach to problem-solving that is inherent in todays scores and analytics all began. William Blair & Company *) *) amerikanische Investmentbank und Vermögensmanagement

6 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 6 Bessere Entscheidungen durch bessere Prognoseanalytik Fortschritte in den Entwicklungsstufen Profilierung / Segmentierung Profilierung / Segmentierung X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X XX X XX X X X X X X X X X X X X X X X X X X XX X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Profilierung und grobe Segmentie- rung Prognose- Modelle / Scoring Prognose- Modelle / Scoring Rangordnung entlang einer eindimensionalen Zielvariablen Datengestützte Entscheidungen Datengestützte Entscheidungen Micro-Segmente durch 2-3 dimen- sionale Matrizen Expertenstrategien zur Optimierung Entscheidungs- optimierung Entscheidungs- optimierung Zusammenführung mehrerer Zielvari- ablen in einem Konzept Entscheidungs- optimierung auf Einzelfallebene unter Berück- sichtigung von Restriktionen

7 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 7 Analytik verbessert die Ergebnisse im gesamten Kundenlebenszyklus Zielgruppen- bewerbung Zielgruppen- bewerbung Antrags- bearbeitung Antrags- bearbeitung Kunden- management Kunden- management Forderungs- management Forderungs- management Entscheidung Prognose Welche Entscheidungen müssen in dieser Stufe des Kundenlebenszyklus getroffen werden? Welche Konsequenzen der Entscheidungen können prognostiziert werden, um die Qualität der Entscheidungen zu verbessern?

8 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 8 Analytik verbessert die Ergebnisse im gesamten Kundenlebenszyklus Zielgruppen- bewerbung Zielgruppen- bewerbung Antrags- bearbeitung Antrags- bearbeitung Kunden- management Kunden- management Forderungs- management Forderungs- management Entscheidung Prognose »Zielgruppe »Produkt- angebot »Kanal / Medium »Zeitpunkt »Annahme- entscheidung »Kredithöhe »Konditionen »Ausstattung »Up-Selling »Eigenkapital »Kreditlinie »Konditionen- anpassung »Autorisierung / Disposition »Cross-Selling »Eigenkapital »Priorisierung »Maßnahmen »Kommuni- kationskanal »Dienstleister »Response »Ertrag »Risiko »Tragfähigkeit »Risiko »Ertrag »Tragfähigkeit »Vorz. Tilgung »Up-Sell Potential »Betrug »Risiko »Ertrag »Tragfähigkeit »Vorzt. Tilgung »Cross-Sell Potential »Betrug »Insolvenz »Abschreibung »Roll-Raten »Beitreibungs- betrag

9 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 9 Entwicklungen im Einsatz von Daten

10 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 10 Daten für die Prognoseanalytik – früher und heute Datentypen DemografiexXX Negative AuskünftexXXX KontoverhaltenXx

11 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 11 Daten für die Prognoseanalytik – früher und heute Datentypen DemografiexXX Geo-DemografieXx Negative AuskünftexXXX Positive AuskünfteXXX Auskunftei-ScorexXXX KontoverhaltenXx KundenverhaltenXXXX Finanzielle TransaktionenXXx Nicht-finanzielle TransaktionenXxxx BetrugXXX AnlageprodukteXxXx Marketingmaßnahmen / ReaktionenXXxx ForderungsmanagementxxX ObjektdatenbankenXX VerifizierungsdatenxX

12 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 12 Das Problem: Datenmenge und Korrelation »Korrelation war bei Modell- entwicklungen schon immer ein Problem. »Durch die immer weiter zunehmende Datenmenge hat sich das Problem deutlich vergrößert. »Probleme durch Korrelation: »Beeinflussung mancher statistischer Verfahren, die dann zu unplausiblen Risikostrukturen führen. »Auswahl der Modellparameter aus komplett oder stark korrelierten Merkmalen. Variable 1 Variable 2 teilweise korreliert Variable 4 nicht korreliert Variable 3 korreliert

13 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 13 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 13 Die Lösung: Datenmenge und Korrelation FICOs Analytik: »Umfasst Score-Engineering- Techniken, um mit den Korrelationsproblemen intelligent umzugehen. »Erlaubt das Erkennen von korrelierten Merkmalen und deren Analyse. »Erlaubt es dem Analytiker, die Beziehungen zwischen korrelierten Merkmalen zu verstehen und diese zu priorisieren. Neill

14 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 14 Entwicklungen der Modellierungstechniken

15 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 15 Die Chance: Transaktionsdaten »Es gibt sehr viele Transaktionsdaten »Transaktionsdaten beschreiben den Lebensstil und die Gewohnheiten des Kunden im Detail. »Transaktionsdaten helfen, Entscheidungen genauer und frühzeitiger zu treffen. »Es gibt sehr viele Transaktionsdaten. »Probleme mit der konsistenten und dauerhaften Speicherung »Schwierigkeiten bei der Einbindung in Prozesse. »Transaktionsdaten sind nicht immer sauber oder für alle Konten im gleichen Detaillierungsgrad vorhanden. Positive AspekteNegative Aspekte

16 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 16 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 16 FITS – Financial Transaction Scores Seit 1996 entwickelt FICO Modelle, die auf Transaktions- daten fußen und setzt sie ein. » Fair Isaac Transaction Scores werden bei jeder Transaktion neu berechnet. » Veränderungen im Risiko- profil werden zeitnah erkannt. »FICO TM Falcon setzt patentierte FICO Transaktionsprofile ein. » Im Vergleich zu Verhaltens Scores wird die Prognose- genauigkeit um 2,5% bis 10% verbessert.

17 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 17 Das Problem: Veränderung der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen »Modelle werden auf Basis historischer Daten entwickelt. (Fahren mit Blick in den Rückspiegel) »Der Einfluss von wirtschaftlichen Rahmen- bedingungen wurde in der Vergangenheit ignoriert. »Die Zukunft ist immer anders als die Vergangenheit. »Genauere Steuerung der Portfolien. »Veränderungen antizipieren anstatt auf bereits einge- tretene Veränderungen zu reagieren. »Erhöhung der Prognose- genauigkeit der Modelle im operativen Betrieb. ProblemfelderAnforderungen

18 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 18 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 18 EIS - Economic Impact Service »Berechnung des Einflusses von aktuellen und erwarteten Marktbedingungen auf das Risikoniveau. »Anpassung der Strategien an die erwarteten wirtschaft- lichen Bedingungen. »Einfache Anwendung mit unterschiedlichen Scores. »Unterstützung bei: »Reduzierung von Verlusten »Kontrolliertem Wachstum des Portfolios »Erfüllung regulatorischer Anforderungen

19 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 19 Das Problem: Entscheidungen haben vielfältige Auswirkungen »Entscheidungen wirken sich nicht nur auf die Zielvariable aus. »Beispiel: »Ein zu hoher Kredit- betrag kann die Zahlungsfähigkeit des Kunden direkt beeinflussen. »Ein zu niedriger Kredit- betrag kann zu Verzicht des Kunden führen. »Die Auswirkung von Entscheidungen auf alle KPIs muss verstanden werden. »Insbesondere muss die Auswirkung auf die Profita- bilität verstanden werden. »Auswahl der profitabilitäts- optimierenden Entschei- dungen im Rahmen von Zielen und Einschrän- kungen. ProblemfelderAnforderungen

20 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 20 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 20 DM – Decision Modeling »Decision Modeling wurde von der F&E-Abteilung von FICO entwickelt und in über 100 Projekten in den letzten 10 Jahren ständig verbessert. »Der FICO-Ansatz stellt eine Methodologie (Framework) bereit. »Decision Modeling setzt auf vorhandene Scores und Systeme auf. »Im Mittelpunkt stehen die geschäftspolitischen Ziele und Rahmenbedingungen.

21 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 21 Das Problem: Der Zeitpunkt eines Ereignisses ist ebenso wichtig wie sein Eintreten »Traditionelle Modelle konzentrieren sich darauf, ob ein Ereignis eintritt, nicht wann es eintritt. »Der Eintrittszeitpunkt kann wichtige Entscheidungen beeinflussen. »Zeitpunkt von Limitanpassungen »Zeitpunkt von Produktangeboten »Kreditzusagen »Ein marginal akzeptabler Kreditnehmer, der erst nach 18 Monaten in Zahlungsverzug gerät, kann profitabler sein, als ein guter Kunde, der seinen Kredit nach kurzer Laufzeit vorzeitig zurückführt. ProblemfelderBeispiel

22 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 22 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 22 T2E – Time to Event Models »FICO entwickelt seit 2004 Time to Event Modelle. »Die Modelle erhöhen bei US- Handelsunternehmen die Umsätze aus Angeboten deutlich. »Mögliche Anwendungsgebiete bei Finanzdienstleistern: »Kreditbedienung bis zum Zahlungsverzug »Dauer der Kundenbeziehung »Vorzeitige Tilgung bei Konsumentenkrediten »Dauer von Telefonaten des Call Centers »Dauer bis zum Verkauf eines weiteren Produkts

23 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 23 Vorteile des Modelleinsatzes ohne Reibungsverluste

24 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 24 Implementierung kann aufwendig sein Entwick- lung Entwick- lung Dokumen- tation Dokumen- tation Implemen- tierung Implemen- tierung Test / Korrektur Test / Korrektur Freigabe Traditioneller Implementierungsablauf Lange Implementierungs- zyklen verursachen hohe unrealisierte Potentiale Implementierungsdauer Quelle: 2008 Fico-Umfrage bei globalen Finanzdienstleistern

25 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 25 Der FICO Model Builder unterstützt Entwicklung und parallele Einsatzvorbereitung Code generieren Code generieren Modell testen Modell entwickeln Merkmale generieren Daten einlesen tranform. Modell validieren andere Analytiker Bibliothek Metadaten Produktions- umgebung (Einsatz) Produktiv- Daten Weitere Daten Implementieren Daten für Entwicklung, Neuentwicklung und Überwachung FICO Model Builder

26 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 26 Reibungsverluste können vermieden werden »Modelle werden als Java-Code ausgeführt und können von niemandem gesehen oder verändert werden. »Der Modell-Code ist sichtbar und kann durch autorisiertes Personal verändert werden. (z.B. Regelentwicklung, Fachabteilung) »PMML Integration White Box (PMML) Black Box (Java) Decision Management Bibliothek Rule Service.NET Rule Service Java Code Gen COBOL FICO Model Builder

27 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 27 Die FICO Analytic Platform hilft, Scorekarten zu managen und Potentiale zu realisieren »Zentralisierte Verwaltung von Scorekarten / Modellen über den gesamten Lebenszyklus »Zentrale Merkmalsbibliothek »Einfache Wiederverwendung von Komponenten, einfache Neuentwicklung / Aktualisierung »Simulation von Modelleinsatz und Entscheidung »Schnellerer Einsatz fertiger Modelle »Modelle in Produktivumgebung editierbar »Reporting über die Modelle

28 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 28 Die FICO Analytic Platform managt den gesamten Lebenszyklus von Prognosemodellen Datenvorbereitung Development Assets managen Entwicklung Testen, Validierung & Simulation Implementierung Priorisierung der Entwicklungen Modell überwachen Anpassungen der Modelle Einsatz in Produktivumgebung managen Lifecycle Management

29 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 29 Zusammenfassung

30 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 30 Zusammenfassung - Daten »Überprüfung des Einsatzes aller relevanten internen und externen Datenquellen »Einsatz von Methoden und Instrumenten um: »Die relevantesten Daten zu identifizieren »Die relevanten Daten bestmöglich zu nutzen

31 © 2010 Fair Isaac Corporation. Confidential. 31 Zusammenfassung - Modelle »Optimierung der Leistungsfähigkeit durch Modellierung der Entscheidung »Einbeziehung makro-ökonomischer Daten »Simulationen und Sensitivitätsanalysen, um zukünftige Entwicklungen abzuschätzen »Finden einer Balance zwischen Automation und Expertenwissen »Transparenz erhöhen und Komplexität nur wo erforderlich erlauben »Den Kunden aus dessen Perspektive mit all seinen Facetten verstehen


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