Die ACCELERAID Plattform
KI-Prediction Engine
Propensity, Churn, CLV und Next-Best-Action aus Transaktionssignalen. Erklärbare ML-Modelle im Enterprise-Maßstab — BaFin- und MaRisk-audit-ready.
+15%
Durchschn. Uplift
3,5 Mrd.
Transaktionen analysiert
Echtzeit
Scoring
Erklärbare
KI
Kernfähigkeiten
Prediction Engine: was sie leistet
Fähigkeit 1
Propensity Scoring
Churn-, Kauf- und Produktaffinitäts-Outputs, trainiert auf Ihren Bankdaten. Scores, die Ihre operativen Teams tatsächlich nutzen können — Propensity-Modelle, die sich kontinuierlich an veränderte Kundenverhaltensmuster anpassen.
Kaufwahrscheinlichkeit je Produktkategorie
Churn-Wahrscheinlichkeit mit Frühwarnsignalen
Produktaffinitäts-Scoring über das gesamte Portfolio
Fähigkeit 2
Next Best Action
Echtzeit-Decisioning, das das nächste beste Produkt, Angebot, den Kanal oder die Service-Aktion empfiehlt — zum richtigen Zeitpunkt für jeden Kunden. Über Segment-Logik hinaus zur echten 1-zu-1-Orchestrierung.
Kontextbezogene Empfehlungen pro Kunde
Optimale Kanal- & Timing-Auswahl
Integriert mit der CLM/CVM-Orchestrierungsengine
Fähigkeit 3
Erklärbare ML
Audit-fähige, BaFin-kompatible Modell-Outputs. Jeder Score hat eine nachvollziehbare Erklärung — für transparente Modell-Outputs bei der operativen Übernahme und regulatorischen Prüfung in regulierten Finanzumgebungen.
Feature-Importance für jede Vorhersage
Model-Registry mit vollständiger Versionshistorie
Governance-Dokumentation auf Anfrage
Warum ACCELERAID
Entwickelt für regulierte Finanzdienstleistungen
Unsere Prediction Engine ist speziell für die Finanzdienstleistungsbranche entwickelt — trainiert auf echten Bankdaten und von Anfang an auf regulatorische Compliance ausgelegt.
Trainiert auf FSI-Daten
Modelle vortrainiert auf Transaktionsmuster von Finanzdienstleistern, nicht auf generischen Datensätzen
Erklärbare Outputs
Jede Vorhersage enthält Feature-Level-Erklärungen für Audit und Prüfung
Echtzeit- + Batch-Modus
Scoring bei Ereignissen oder in geplanten Batch-Läufen je nach Anwendungsfall
DSGVO-konformes Scoring
Consent-bewusste Verarbeitung, Datenminimierung und vollständiger Audit-Trail
Anwendungsfälle
Wofür Banken die Prediction Engine nutzen
Kartenakquise
Hochpropensity-Interessenten identifizieren und Antragsstrecken optimieren. KI-basierte Lead-Priorisierung und personalisierte Checkout-Flows für Kartenprogramme.
Baufinanzierungsberatung
Hypotheken-Propensity aus Transaktionsmustern und Lebensereignis-Signalen bewerten. Die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt für Berater priorisieren.
Churn-Prävention
Frühwarnsignale lösen Retention-Journeys aus, bevor Kunden abwandern — über Karten, Konten und Versicherungsprodukte hinweg.
Cross-Sell
Geeignete Kunden in der richtigen Lifecycle-Phase für zusätzliche Produkte identifizieren. Signal-basiertes Decisioning ersetzt Batch-Segment-Kampagnen.
Upsell
Upgrade-Timing-Modelle für Premium-Karten, höhere Kontenstufen und Versicherungsprodukte — basierend auf Ausgabenmustern und Engagement-Signalen.
Segmentierung
Dynamische, verhaltensbasierte Segmentierung, die in Echtzeit aktualisiert wird — statische demographische Gruppen durch aktionsfähige, datengetriebene Cluster ersetzen.
KI-Modell-Bibliothek
18 vorgefertigte Prediction Scores — ab Tag eins verfügbar
Von Churn Prediction bis Customer Lifetime Value — alle Modelle sind auf Finanzdaten vortrainiert und vollständig erklärbar für regulatorische Anforderungen.
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.
