FAF - Analytical Framework von Finnova
Case Study
Website: www.finnova.com
Land: Schweiz
Sektor: Banking
Lösungen: DetectX®
Über Finnova
Finnova ist ein führender Anbieter von banking
im Finanzplatz Schweiz. Die Lösungen von Finnova werden von mehr als 100 Banken genutzt. Finnova unterstützt Banken und Outsourcing-Anbieter bei der Umsetzung der digitalen Transformation und banking Open banking.
Finnova ist bekannt für seine leistungsstarken innovativen banking – in der Entwicklung, im Betrieb und in der Beratung. Zusammen mit seinen Partnern unterstützt Finnova über 100 Kunden aus dem Finanzdienstleistungssektor dabei, profitabel und wettbewerbsfähig zu sein.
Durch die offene Plattform von Finnova, die offene Ökosysteme ermöglicht, können Banken innovativer und agiler sein und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser erfüllen. Finnova unterstützt die individuellen Digitalisierungsstrategien seiner Kunden sowohl mit eigenen Produkten als auch mit einem breit gefächerten Partnernetzwerk.
Ausgangsposition und Herausforderung
Die Banken müssen komplexe regulatorische Anforderungen erfüllen. Regelbasierte Systeme können sie dabei nur bedingt unterstützen. Ohne den Einsatz leistungsstarker, präziser Analytics sind diese Anforderungen mit hohen Risiken und Kosten verbunden.
Lösung
Die Lösung war die Schaffung des Finnova Analytical Framework (FAF). Dabei handelt es sich um eine Unternehmenslösung, die auf DetectX®,der Prospero-Softwareplattform für prädiktive Analytics basiert.
Sie ist in die Finnova-Bankensoftware eingebettet und erfüllt alle Anforderungen aus allen Suiten und Modulen.
„Die Erkenntnisse von Prospero sparen Zeit, Ressourcen und Kosten und verringern die Wahrscheinlichkeit von Betriebsrisiken und Verlusten.“
Peter Wolf
BA Datenanalyse & Compliance
Finnova AG Bankware
98%
von False Alerts wurden mit FAF reduziert
Anwendungsbereiche, die DetectX® innerhalb von FAF
DetectX®kann verwendet werden, um das gesamte Anwendungsspektrum der maschinellen Intelligenz zur Optimierung der Geschäftsprozesse einer Bank auf einer einheitlichen Plattform abzubilden.
Beispiele hierfür sind:
Geldwäsche verhinderung
Betrugsprävention
Risikomanagement
Robo-Beratung und
potenzialorientiertes Vertriebsmanagement
Banken erhalten einen 360°-Überblick über ihre Kunden
360°
und ihre Risiken und Chancen
Funktionalität
DetectX®ist eine leistungsstarke Predictive-Analytics-Software, die Analyseansätze wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und auf Expertenwissen basierende Regeln bietet.
Beim überwachten Lernen wird eine Zielvariable verwendet, auf der das Modell aufgebaut ist. Zu diesem Zweck wird eine repräsentative Stichprobe gezogen und in Trainings- und Testdatensätze unterteilt. Anschließend wird das optimierte Modell auf die Gesamtheit der Daten in der Produktionsumgebung angewendet.
Beim unüberwachten Lernen werden die gesamten Daten auf unvoreingenommene Weise in den Analyse- und Modellierungsprozess einbezogen und verwendet. Auf diese Weise können unbekannte und verdächtige Verhaltensmuster aufgedeckt werden. Die kombinierte Verwendung beider Methoden ermöglicht hochwertige, genaue und stabile Modelle.
Fachwissen wird nicht mehr isoliert, sondern in Kombination mit den beiden anderen Methoden genutzt. Das Profiling dient als vorläufige Verarbeitungsstufe auf der Grundlage statischer und dynamischer Kundendaten. Die Aggregation der Daten erfolgt aus den drei Fachgebieten.
Bei der Modelloptimierung kommen die einzigartigen Algorithmen von DetectX®zum Einsatz. Besonders wichtig ist die Rückkopplungsschleife von der Aggregation in die Profilerstellung und in das überwachte und unüberwachte Lernen; dies garantiert eine ständige Selbstverbesserung und evolutionary learning Systems.
Der intelligente Kern des Analytics Framework
Das Herzstück von FAF ist DetectX®, Analytical Engine, das Modelle kontinuierlich im Hintergrund validiert, optimiert und kalibriert. Unabhängig davon, ob die Modelle für fraud detection, Transaktionsanalyse, link analysis, Robo-Advisory oder Analytical CRM bestimmt sind, gewährleistet die Engine maximale Präzision und Stabilität des Modellierungsprozesses.
Je nach Aufgabe werden Daten aus verschiedenen Quellen zur Verarbeitung geladen, auf Vollständigkeit und Verfälschungen geprüft, transformiert, ergänzt und angereichert. In einem komplexen und einzigartigen Optimierungsprozess werden Millionen von Kombinationen berechnet und die relevanten Faktoren mit ihren Gewichtungen kontinuierlich ermittelt. Alle Vorgänge laufen in einem automatisierten Prozess ab, sodass der Eingriff durch die Experten auf ein Minimum reduziert wird. Um alle analytischen Aufgaben einer Bank bewältigen zu können, werden die Modellerstellung und die Modellanwendung parallel in einem unbegrenzt skalierbaren Prozess durchgeführt.
FAF-Auszeichnungen
2022
Beste Finanzdienstleistungsgesellschaft
Fintech-Durchbruch-Auszeichnungen
2022
Beste Plattform für prädiktive Analysen
Fintech-Durchbruch-Auszeichnungen
2016
Banking
Fintech-Durchbruch-Auszeichnungen
Universitäten St. Gallen und Leipzig
