Die ACCELERAID Plattform
Experience-Optimierung & Delivery
Bayesian-Bandit-Optimierung, 150+ Co-Brand Landing Pages und Echtzeit-Personalisierung — ausgespielt auf Web, App, E-Mail, Push und in der Filiale. Jedes Erlebnis messbar, jedes Ergebnis nachvollziehbar.
+15%
Durchschn. Conversion-Uplift
+120%
Kartenanträge (ein Issuer)
Echtzeit
Sub-100ms API-Entscheidungen
Alle Kanäle
Web, App, E-Mail, Filiale
Warum ACCELERAID
Vorsprung durch intelligentere Optimierung
+15% Durchschn. Conversion
Nachgewiesener durchschnittlicher Conversion-Uplift über ACCELERAID-Customer-Journeys — streng gemessen mit Inkrementalitäts-Testing.
No-Code Varianten-Builder
Nicht-technische Nutzer können Experimente einrichten, starten und überwachen, ohne Engineering-Ressourcen — inklusive vollständigem Visual Editor.
So funktioniert es
Von Transaktionsdaten zum personalisierten Angebot — in Millisekunden
Der KI-Layer liest jedes Signal aus der Banking-App, verarbeitet es durch ML-Modelle und liefert das richtige Angebot, bevor der Kunde den Bildschirm schließt.
Transaktionsdaten → KI-Modelle → Personalisiertes Angebot
Intelligence-Layer
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Transaktionsdaten-Analyse
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KI-Personalisierungs-Engine
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Customer-Lifecycle-Modelle
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Echtzeit-Decisioning
Ergebnisse
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Echtzeit-Personalisierung
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Next Best Action
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Cross-Sell & Up-Sell
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Kundenbindung
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Financial Insights
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Umsatzwachstum
Kernfähigkeiten
Experience-Optimierung: was sie leistet
Journey-Optimierung
Antragsstrecken, Onboarding und Landing-Experiences optimieren. Conversion-Drop-off-Punkte identifizieren und mit KI-gestützten Empfehlungen beheben.
KI-Allokation
Traffic auf stärkere Varianten basierend auf Evidenz leiten. Multi-Armed-Bandit-Algorithmen übertreffen traditionelle A/B-Tests bei Geschwindigkeit und Effizienz.
Messung & Uplift
Uplift bei Conversion und operativen Ergebnissen tracken. Rigoroses Inkrementalitäts-Testing stellt sicher, dass jede Verbesserung echten Business Impact widerspiegelt.
Personalisierte Flows
Inhalte, Formularfelder und Calls-to-Action in Echtzeit anpassen, basierend auf Kundenprofil und Kontext aus dem CDP.
Sicheres Experimentieren
Guardrail-Metriken verhindern schädliche Experimente. Automatischer Rollback, wenn die Performance definierte Schwellenwerte unterschreitet.
No-Code-Editor
Nicht-technische Nutzer können Experimente einrichten, starten und überwachen — ohne Engineering-Ressourcen.
Omnichannel Delivery
Eine Plattform für jeden Kanal
Hören Sie auf, separate Personalisierungsstacks für jeden Kanal aufzubauen. ACCELERAIDs Decision Layer verbindet Web, App, E-Mail, Push, Filiale und Callcenter — von einem governed Daten- und KI-Fundament.
Echtzeit-Decision-API
Sub-100ms-Antwortzeiten für In-Session-Personalisierung. Keine Batch-Jobs, keine veralteten Angebote am Interaktionspunkt.
Cross-Channel-Attribution
Den echten Impact jedes Touchpoints auf Conversion und Retention sehen. Keine Last-Click-Attribution mehr.
Kanaldetails
Deep Dive in jeden Delivery-Kanal
Beweis
Was Optimierung in der Praxis bewirkt
Ein führender europäischer Kreditkartenanbieter erzielte +120 % mehr Kartenanträge mit ACCELERAID KI-Allokation und Antragsstrecken-Optimierung. Die KI ermittelte die Gewinnervariante und skalierte sie — ohne auf statistische Signifikanz zu warten.
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KI-Allokation konvergiert schneller als klassisches A/B-Testing
•
Personalisierte Flows passen sich an den individuellen Kundenkontext an
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Guardrail-Metriken schützen vor schädlichen Experimenten
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Volle Integration mit CDP-Daten — keine separate Datenschicht nötig
+120%
Kartenanträge bei einem Issuer
+15%
Durchschnittlicher Conversion-Uplift
KI
Allokation (nicht manuell A/B)
6–9 Mo.
Time-to-ROI
Visueller Editor
Die Optimierungs-Engine in Aktion erleben
Varianten einrichten, Traffic allokieren und Ergebnisse messen — alles über eine intuitive Oberfläche.
Technischer Anhang — KI / ML-Komponenten
Vorkonfigurierte KI- & Machine-Learning-Modelle
Die ACCELERAID-Plattform enthält vorkonfigurierte Predictive-Scoring- und Analytics-Komponenten als Teil der lizenzierten Module. Alle Modelle arbeiten ausschließlich als Entscheidungsunterstützung — vollständig autonome Finanzentscheidungen trifft das System nicht. Kampagnenaktivierung und Geschäftsentscheidungen verbleiben in der Kontrolle des Kunden.
2.1 Verhaltensbasierte Scoring-Modelle
Modellfamilie: QuantileTransformer (selbstoptimierende Quantil-Transformation)
Wendet eine Quantil-Transformation auf Transaktionsdaten je Nutzer an, um Verhaltensverteilungen zu normalisieren und einen standardisierten Verhaltens-Score abzuleiten — vergleichbar über Nutzer mit unterschiedlichen Transaktionsvolumina und Ausgabenmustern hinweg.
Daten: Transaktionshistorie · aggregierte Ausgabenmuster · Frequenz- & Recency-Kennzahlen
Retraining: Automatische Neuberechnung mit jedem Daten-Refresh-Zyklus (typischerweise täglich)
Baseline-Version: SaaS v4.23 (Feb. 2026)
2.1.1 Activity-Scoring-Modell
Zweck: Schätzung der Engagement-Wahrscheinlichkeit
Schätzt die Engagement-Wahrscheinlichkeit von Kunden auf Basis historischen Transaktionsverhaltens. Scores werden automatisch mit jedem Daten-Refresh-Zyklus neu berechnet.
Daten: Transaktions-Recency · Frequenz · aggregierte Ausgaben
Monitoring: Regelmäßige Score-Verteilung & Stabilitätsprüfungen
Baseline-Version: SaaS v4.23 (Feb 2026)
2.1.2 Predictive Churn Model
Zweck: Frühzeitige Churn- & Inaktivitätserkennung
Schätzt die Wahrscheinlichkeit künftiger Kundeninaktivität oder Abwanderung auf Basis historischer Verhaltens- und Transaktionsmuster. Erkennt frühe Verhaltenssignale für nachlassendes Engagement.
Daten: Recency & Frequenz · Ausgabentrends · Engagement-Indikatoren · Kartennutzungs-Kennzahlen
Retraining: Periodisch — typischerweise wöchentlich oder synchron zum Daten-Refresh des Kunden
Baseline-Version: SaaS v4.23 (Feb 2026)
2.2 Merchant-Category-Correlation-Modell
Modellfamilie: Statistische Korrelationsanalyse / Scoring
Identifiziert Verhaltens-Affinitäten zwischen Händlerkategorien für Targeting und Cross-Category-Insights. Ermöglicht „Kunden mit Ausgaben hier kaufen auch dort”-Logik für Kampagnen.
Daten: Kategorisierte Transaktionsdaten (MCC) · Frequenz- & Co-Occurrence-Kennzahlen
Retraining: Automatische Neuberechnung mit aktualisierten Transaktionsdaten
Baseline-Version: SaaS v4.23 (Feb 2026)
2.3 Variety Score
Modellfamilie: Statistisches Diversitäts-Scoring
Misst die Vielfalt des Ausgabenverhaltens über Kategorien. Liefert eine einzelne Kennzahl, wie breit ein Kunde über Händlerkategorien aktiv ist — für Segmentierung und Targeting.
Daten: Aggregierte Transaktions-Kategoriemetriken
Retraining: Automatische Neuberechnung mit jedem Daten-Refresh
Monitoring: Prüfung der Verteilungs-Konsistenz
2.4 Recommendation / Next-Best-Action
Modellfamilie: Korrelationsbasiertes Scoring & Bayesian Multi-Armed Bandit
Identifiziert relevante Produkt- oder Kampagnenchancen auf Basis von Transaktionsmustern. Outputs werden dynamisch neu berechnet — die Kernlogik wird periodisch überprüft und validiert.
Daten: Transaktionshistorie · Kategorie-Ausgaben · Kartennutzungs-Indikatoren
Monitoring: Laufendes Monitoring der Kampagnen-Reaktions-Trends
Baseline-Version: SaaS v4.23 (Feb 2026)
Modell 2.5 — Flagship-Algorithmus
Contextual Bayesian Bandit — Optimierung
Modellfamilie: Multi-Armed Bandit (Reinforcement Learning, Thompson Sampling)
Für jedes Audience-Segment kann ein eigenes Modell trainiert werden. Der Algorithmus optimiert die Allokation von Content-Varianten innerhalb eines definierten Zielsegments, indem er Verteilungsgewichte dynamisch anpasst — basierend auf beobachteter Conversion-Performance. Traffic wird inkrementell zu besser performenden Varianten verlagert, mit kontrollierter Exploration von Alternativen.
•
Modelltraining pro Segment — jede Audience erhält eine eigene optimierte Allokation
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Thompson Sampling für effizienten Exploration- vs. Exploitation-Trade-off
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Aktualisiert sich laufend während der Kampagnenlaufzeit auf Basis eingehenden Feedbacks
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Übertrifft klassisches A/B-Testing in Geschwindigkeit und statistischer Effizienz
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Guardrail-Metriken verhindern das Skalieren schädlicher Experimente
Thompson
Sampling — etablierter RL-Ansatz
Pro Segment
Eigenes Modell pro Audience
Echtzeit
Updates während der Kampagnenlaufzeit
Daten: Kampagnen-Reaktionsdaten (Clicks, Conversions) · Performance-Kennzahlen je Variante · aggregierte Verhaltens-Interaktionssignale
Baseline-Version: SaaS v4.23 (Feb. 2026)
Modell-Governance
Verantwortungsvolle KI — Governance & Aufsicht
Alle ACCELERAID-Modelle arbeiten transparent, innerhalb von kundenkontrollierten Grenzen und ohne autonome Finanzentscheidungen.
Kundendaten unter Kundenkontrolle
Alle Modelle arbeiten ausschließlich auf Daten, die vom Kunden bereitgestellt und kontrolliert werden. Es findet keine kundenübergreifende Datenweitergabe statt. Kein externes Modelltraining auf Kundendaten.
Reine Entscheidungsunterstützung
Keine automatisierte Kreditentscheidung, Preisentscheidung oder Finanzrisiko-Entscheidung durch ein Modell. Alle Outputs dienen ausschließlich als Entscheidungsunterstützung — finale Aktionen verbleiben in Kundenkontrolle.
Regulatorische Verantwortung beim Kunden
Der Kunde bleibt für die regulatorische Compliance bei Nutzung der Modell-Outputs in seiner Jurisdiktion verantwortlich. ACCELERAID stellt Audit-Dokumentation auf Anfrage bereit.
Performance-Monitoring
Jedes Modell wird regelmäßig auf Score-Verteilungs-Stabilität, statistische Konsistenz und Prognosegenauigkeit überwacht. Drift-Erkennung löst Review-Zyklen aus.
Proprietäres KI-Framework
Aufgebaut auf einem TensorFlow-basierten Framework, das die Entwicklung zusätzlicher kundenspezifischer Modelle ermöglicht. Custom-Modelle werden separat im Rahmen der Professional Services umgesetzt.
Ansprechpartner KI / Model Governance
Fragen zu Modell-Design, Governance-Dokumentation oder regulatorischer Compliance-Unterstützung:
15+
Jahre in regulierten Märkten
250+
Enterprise-Deployments
3,5 Mrd.
Transaktionen analysiert
6–9 Mo.
Durchschn. Zeit bis ROI
Erfahren Sie, wie sichere Kundendaten und verantwortungsvolle KI Wachstum und Compliance verbessern
Ein Gespräch. Ihr Use Case. Echte Zahlen.
