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Wie Finanzdienstleister von Enterprise Search profitieren

Finanzdienstleistungsunternehmen verfügen über einen riesigen Datenschatz und unterliegen gleichzeitig strengen regulatorischen Anforderungen. Enterprise Search-Spezialist IntraFind erläutert, wie sie mit einer Lösung für unternehmensweite Suche die damit einhergehenden Chancen nutzen und die Herausforderungen meistern können.

Wie Finanzdienstleister von Enterprise Search profitieren

Wohl kaum eine der alteingesessenen Branchen verfügt über so umfangreiche Daten wie die Finanzindustrie. Dieser Datenschatz bietet ein immenses Potenzial. Durch umfassende Analysen können Finanzdienstleister bessere Services entwickeln, eine gezieltere Kundenansprache realisieren und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit für die Zukunft sichern. Gleichzeitig unterliegt die Branche einer äußerst strengen Regulierung und hat es mit besonders vielen personenbezogenen Daten zu tun. 

Um die Chancen zu nutzen und die Herausforderungen zu meistern, müssen Banken, Versicherungen und Co. große Datenmengen aus den unterschiedlichsten Quellen ganzheitlich auswerten – seien es interne Quellen wie Fileserver, E-Mails und Datenbanken oder der tägliche externe Informationsstrom für Risiko-, Markt- und Wertpapieranalysen, Börsenwerte und Wechselkurse. Eine zentrale Plattform für die Analyse dieser „Big Data“ kann ihnen eine moderne Enterprise Search-Lösung bieten. IntraFind erläutert, wie die Finanzbranche ihren Mitarbeitern damit alle relevanten und nötigen Informationen zentral zur Verfügung stellen kann.

1. Umfassende Datenintegration ermöglichen

Eine geeignete Enterprise Search-Lösung bringt ein breites Set an Standardkonnektoren mit, über die sich alle erdenklichen Datenquellen unkompliziert anbinden und indexieren lassen. Egal ob inhouse, extern, strukturiert oder unstrukturiert: Sämtliche Daten können auf diese Weise integriert und in eine einheitliche Wissensstruktur gebracht werden. Ein einziger Suchindex fungiert als mächtige Informationsschicht, auf die beliebige Analyse- und Recherche-Use-Cases aufsetzen können.

2. Für Massendatenverarbeitung skalieren

Um große Datenmengen zu beherrschen und mit ihnen mitzuwachsen, ist eine moderne Enterprise Search-Lösung von Grund auf skalierbar. Idealerweise unterstützt sie zu diesem Zweck das Distributed Computing, sprich verteilte Systeme. Dann kann ihre Leistungsfähigkeit bei Bedarf einfach durch das Hinzufügen weiterer Rechner beziehungsweise Knoten erhöht werden. Finanzdienstleistern steht damit eine zukunftsfähige Systemarchitektur für vielfältigste Einsatz-Szenarien zur Verfügung.

3. Daten intelligent aggregieren

Mit einem kompletten Technologiestack für künstliche Intelligenz können die Nutzer nicht nur Informationen suchen und finden, sondern flexibel unterschiedlichste Analyse-Szenarien realisieren. Machine Learning- und Deep Learning-Verfahren ermöglichen es, mit echtem Textverständnis zu arbeiten und kognitiv mit Informationen umzugehen – nicht nur banal auf Wortebene, sondern semantisch. Dadurch lassen sich zusammengehörende Daten für schnelle Auskunftsfähigkeit und Ad-hoc-Analysen intelligent zusammenführen und verdichten. Finanzdienstleister verfügen damit über ein Tool, das genauso mächtig ist wie Business Intelligence-Anwendungen, aber längst nicht so kompliziert. 

4. Einhaltung regulativer Vorgaben unterstützen

Mit diesen Fähigkeiten kann eine Enterprise Search-Lösung auch die Analyse Compliance-relevanter Daten, die gerade in Banken einen großen Stellenwert hat, optimal abbilden. Zudem lassen sich personenbezogene oder vertrauliche Daten schnell und zuverlässig auffinden – etwa, um ein Auskunftsersuchen zu beantworten oder personenbezogene Daten bei Bedarf zu löschen. 

5. Sichere Suche gewährleisten

Gerade die oft sensiblen Informationen von Finanzdienstleistern sollen und dürfen nicht von allen Mitarbeitern eingesehen werden. Dafür muss natürlich die Applikation selbst gesichert sein, sie sollte aber auch ein leistungsfähiges Rechte- und Rollenmanagement mitbringen. Kann die Enterprise Search-Lösung die Rechte von der Indexierung über die Suche bis hin zur Darstellung in einer Such- oder Analyse-Oberfläche durchgängig berücksichtigen, bekommen alle Nutzer in ihren Trefferlisten nur Daten angezeigt, für die sie auch eine Berechtigung besitzen.


Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG, sagt:

„Ist sie mit den richtigen Bordmitteln ausgestattet, kann Enterprise Search bei Finanzdienstleistern als sehr flexible Analyseplattform fungieren. Organisationen wie die BaFin haben das bereits erkannt und nutzen die Fähigkeiten des iFinder5 elastic, um jegliche Art von Dokumenten nach beliebigen Aspekten bis in die Tiefe zu analysieren.“

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So kann Sie Business Intelligence erfolgreicher machen:

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Technologien, Prozesse und Methoden, die Unternehmen nutzen, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu gewinnen. Diese Informationen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI umfasst die Erfassung, Analyse und Darstellung von Daten durch Tools und Software, die komplexe Daten in verständliche Berichte, Dashboards und Visualisierungen umwandeln.

Zu den Hauptkomponenten von BI gehören Datenanalyse, Datenmining, Berichterstellung und Performance-Management. BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, Trends zu erkennen, operative Effizienz zu verbessern, Kundenverhalten zu verstehen und die Unternehmensstrategie zu optimieren. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie datengetriebene Entscheidungen schneller und präziser treffen.

Wie kann Business Intelligence ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Business Intelligence (BI) macht ein Unternehmen digital erfolgreicher, indem es datenbasierte Entscheidungen erleichtert und die Effizienz steigert. BI-Tools ermöglichen die Analyse großer Datenmengen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Trends erkennen, Kundenverhalten analysieren und ihre Geschäftsstrategien entsprechend anpassen. BI verbessert die operative Effizienz, indem es Engpässe identifiziert und Prozesse optimiert. Echtzeit-Dashboards bieten Transparenz und erleichtern die Überwachung der Unternehmensleistung. Dadurch können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und Wettbewerbsvorteile nutzen. Insgesamt stärkt BI die digitale Transformation, indem es Unternehmen hilft, agiler und zukunftsorientierter zu agieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Business Intelligence:

Datenanalyse

Der Prozess der Untersuchung von Datensätzen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen beitragen.

Dashboards

Visuelle Darstellungen von Daten, die Echtzeitinformationen und Metriken auf einen Blick bieten, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und die Leistung zu überwachen.

Datenvisualisierung

Die grafische Darstellung von Daten, die es erleichtert, komplexe Informationen verständlich zu machen und Einblicke schnell zu vermitteln.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

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Enterprise Search

Enterprise Search ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zentral und effizient zu durchsuchen. Sie kommt in Unternehmenssoftware zum Einsatz, um Daten aus Datenbanken, Dokumentenmanagementsystemen, E-Mails und weiteren internen oder externen Plattformen zugänglich zu machen. Dabei nutzt Enterprise Search Algorithmen, die auch semantische Suchanfragen verstehen, um präzise und relevante Ergebnisse zu liefern. Sie hilft, Datenflut zu bewältigen, fördert die Effizienz und unterstützt die Entscheidungsfindung, indem sie Informationen strukturiert und schnell zugänglich macht, ähnlich einer Suchmaschine für das gesamte Unternehmen.

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.
 
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