Transaktionsdaten
Ungewöhnliche Beträge, Zeitpunkte und Zahlungsketten werden in einem gemeinsamen Prüfbild sichtbar.
Finanzplatz Basel · KI-Beratung
KI & Machine Learning für Banken, Versicherungen & FinTechs in Basel
Finanzinstitute mit Datenüberschuss und Entscheidungsdruck brauchen Modelle, die morgen produktiv sind. Frey Data & Partners verbindet Machine Learning mit verständlichen Kreditentscheiden, sauberer Compliance und klaren Vertriebsimpulsen.
Therwil bei Basel
Erklärbare Modelle
Modellübersicht
Risikosignale
87%
Prüfpfad
Nachvollziehbar
Datenfluss
Echtzeitnah
Die Modelllogik bleibt für Risiko, Compliance und Fachbereich lesbar.
Transaktionssicherheit
Betrugserkennung mit KI
Betrugserkennung KI beginnt bei den richtigen Signalen. Wir prüfen Transaktionsmuster, Kontoverhalten und Eskalationswege so, dass Teams schneller entscheiden und weniger Fehlalarme bearbeiten.
Für Banken, Kartenanbieter und FinTechs
Modellsignale
Das Modell gewichtet Abweichungen und zeigt, welche Merkmale einen Score ausgelöst haben.
Eskalationsprozess
Compliance erhält priorisierte Fälle mit klarer Begründung und dokumentiertem Prüfpfad.
Kredit und Frühwarnung
Kreditrisikomodelle, die Entscheide erklären
Kreditrisikomodelle müssen im Fachbereich bestehen. Frey Data & Partners kombiniert interne Daten mit passenden externen Merkmalen und macht Einflussfaktoren für Kreditkomitee und Revision lesbar.
Das Ergebnis ist eine belastbare Grundlage für Bonitätsanalyse, Frühwarnsysteme und Portfoliosicht.
Einflussfaktoren im Prüfmodell
Zahlungsverlauf
82
Verschuldungsgrad
64
Branchenrisiko
48
Liquidität
71
Anlage und Risiko
Portfolioanalysen für klare Steuerung
Portfolioanalyse KI schafft eine gemeinsame Sicht auf Muster, Szenarien und Konzentrationen. Sie unterstützt Anlageentscheide und Reporting, ohne die Verantwortung des Investmentteams zu ersetzen.
Muster
Abweichungen in Wertschriften und Portfolios werden früh sichtbar.
Szenarien
Marktannahmen werden mit Risikokennzahlen vergleichbar gemacht.
Konzentration
Abhängigkeiten nach Anlageklasse, Region oder Emittent treten hervor.
Reporting
Entscheidungsrelevante Erkenntnisse fliessen in den bestehenden Bericht.
Kundenbeziehung und Vertrieb
Churn-Prediction und Vertriebsanalytik
Machine Learning Versicherung und Bankvertrieb werden konkret, wenn Signale in passende Massnahmen münden. Wir zeigen, welche Kundinnen und Kunden Aufmerksamkeit brauchen und weshalb.
Relevanz vor Kontaktmenge.
Signale
Sinkende Produktnutzung, weniger Interaktionen und veränderte Beratungsintensität weisen auf Abwanderungsrisiken hin.
Segmente
Modelle ordnen Kundengruppen nach Bedarf, Verhalten und erwarteter Entwicklung des Deckungsbeitrags.
Massnahmen
Vertrieb und Beratung erhalten einen nachvollziehbaren nächsten Schritt statt einer langen Rohdatenliste.
Nächster Schritt
Machine Learning für den Finanzplatz Basel
In einer fachlich qualifizierten Erstberatung klären wir Datenverfügbarkeit, regulatorische Vorgaben und den sinnvollsten Einstieg für Ihr Institut.