PROGRAMM
Die im Konferenzprogramm der TDWI München digital 2021 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).
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Mit KI die Prognose im Bankgeschäft verbessern
Die Absatzprognose ist in der klassischen Industrie das A&O der Ressourcen- und Wirtschaftsplanung. Ereignisse wie die Pandemie machen jedoch eine Planung mit klassischen Verfahren fast unmöglich. KI basierte Modelle können hier helfen. Können diese Methoden auch auf Banken bzw. die Finanzindustrie übertragen werden? In dem Vortrag werden anhand eines konkreten Beispiels die Möglichkeiten und Herausforderungen von KI basierter Prognose von Verkaufszahlen im Banking vorgestellt.
Zielpublikum: Vertriebsmanager, Controlling, Business Development
Voraussetzungen: Kenntnisse über Planungs- und Prognoseprozess in Banken / Finanzindustrie
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
Extended Abstract:
Für einen validen Prognoseprozess im Banking sind ausreichend historische und qualitativ hochwertige Daten notwendig. Welche Daten für den Prognoseprozess in der Praxis vorliegen und wie diese aufbereitet und veredelt werden, zeigen wir im ersten Teil des Vortrages. Im zweiten Teil gehen wir auf die KI-basierten Prognosemodelle ein und stellen anhand eines Praxisfalls die Ergebnisse und die daraus resultierenden Möglichkeiten und Herausforderungen vor. Hierbei wird auf die Komplexität der Prognose durch die Kombination von Produkten, Kanälen und Mitarbeitern besonders eingegangen.
Thomas Liebke, Jahrgang 1970, ist seit 30 Jahren in der Bankenbranche tätig. Thematisch beschäftigt sich Thomas Liebke vor allem mit der datenbasierten Entscheidungsfindung für das Bankmanagement und der Steigerung und Optimierung der betriebswirtschaftlichen Situation im Retailgeschäft von Banken.
Christof Bitschnau ist CEO und Co-Founder der Quantics GmbH, welche Unternehmen unterschiedlicher Branchen hilft Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren mittels KI-gestützter und innovativer Prognoselösungen.
