Covered Bond Assistant
Covered Bond Reporting leicht gemacht - effizient und automatisiert
Rating-Templates werden automatisiert erstellt, so dass Banken Änderungen im Coverpool überwachen und Qualitätsprobleme schnell beheben können
Mehrwert
Workflow
FAQ
-
Wie funktioniert die Lösung?
Unsere Lösung sammelt und integriert Daten aus unterschiedlichen Systemen Ihrer Bank. Die aufbereiteten Daten werden anschließend für verschiedene Dashboards verwendet und archiviert. Dadurch können Sie historische Analysen durchführen und fundierte Entscheidungen treffen.
-
Ist die Lösung sicher?
Die Sicherheit Ihrer Daten ist gewährleistet. Unser Low-Code-Tool kann auf den On-Premise-Servern Ihrer Bank installiert werden, sodass alle Daten intern bleiben. Es gibt keinen externen Datenverkehr, der die Sicherheit gefährden könnte. -
Wie flexibel ist die Lösung?
Die Daten-Pipelines werden exakt auf die Anforderungen Ihrer Bank zugeschnitten. Dank der Low-Code-Plattform können Anpassungen schnell und effizient durchgeführt werden, ohne dass zusätzlicher Code geschrieben werden muss.
Präsentation anfordern
Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir werden eine Präsentation abhalten und das Produkt zu einem für Sie günstigen Zeitpunkt vorstellen.
Senden Sie uns eine E-Mail
info@adeal-systems.com
Rufen Sie uns an
+49 (0)6102 574 386 0
RaaS
Recommendations as a Service
Unser Projekt “KI-Services für den deutschen Mittelstand“ wurde im Rahmen des Distr@l Förderprogramm des Landes Hessen gefördert: Validierungs-/Wachstumsförderung
Vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) fehlen die Ressourcen und das Knowhow für eine automatisierte Analyse des Einkaufsverhaltens ihrer Kunden. Die Ergebnisse dieser Analyse bilden jedoch die Grundlagen für ein gutes digitales Marketing und den Vertrieb.
Unser KI-Service RaaS übernimmt diese Aufgabe für KMUs. Dieser vorgefertigte KI-Service ist für business Anwender gedacht und unterscheidet sich dadurch stark von gängigen technischen KI-Plattformen und Frameworks. Der Aufbau dieses Services basiert auf einer Integration von mehreren Machine Learning Ansätzen wie Kundensegmentierung, Transaktions-Clustering, statistische Verbrauchsanalyse und Recommendation-Engines.
Der Einsatz unseres Recommendation-Service bietet Mehrwerte für KMU wie die Steigerung der Kundenloyalität, die Erhöhung der Produktivität des Marketing-Teams und die Verbesserung der Kundenservice-Qualität. Primäre Anwendungsgruppe ist der deutsche Mittelstand aus dem Bereich von Einzelhandel und E-Commerce.