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Swisscom Dialog Arena 2017
Driving Change.
Swisscom Dialog Arena 2017
Ohne Magie in die Zukunft sehen? Predictive Analytics macht's möglichOlivier Gwynn / Martin Gutmann
Predictive Analytics ist keine Wahrsagerei
2Anwendungs-beispielein der Praxis
Agenda
1WiefunktioniertPredictive Analytics?
3Der Weg zurUmsetzung
Chapter 1Wie funktioniert Predictive Analytics
Aus Erfahrung lernen
Zukunft
Vergangenheit
Prognose
Aus Erfahrung lernen
Neue Daten
HistorischeDaten
Lernprozess
Modell
Neulernen / aktualisieren
Lösung
Chapter 2Anwendungsbeispiele in der Praxis
Spätzahler und Fraud-Erkennung
Predictive HR in der Industrie
Cashflow ForecastingBAN
K
Spätzahler und Fraud-Erkennung
Identifizierung von OTT Services Fraudster
3 Jahre Nutzung History und Stammdaten
Ridge Regression und Entscheidungs-bäume
SwisscomLimiten
eingesetzt
Sperrungeingesetzt
Cashflow Forecasting
20 Jahre History, Events und Feiertagen
Zeitreihen Algorithmen (ARIMA, Expo. Smoothing)
SwisscomCashflow
Management
Tägliche Planung der Debitorenzahlungen
MinimumLiquidität
Predictive HR im Industriebetrieb
Detektion von Mitarbeiter-
abwanderung
4 Jahre History, Stammdaten, Performance-
gespräche, Ausbildungen
Ridge Regression, Cox & Survival Models,Ensemble Learning
4-MonateZeit
Nur 6% Fehler
Der Appetit kommt mit dem Essen…
Data-DrivenCulture
Vertrauen
Akzeptanz
Datenqualität
Transparenz
Modelle sind erklärbar
Launchpad
Predictive Insights Predictive ProfilesDescriptive Insights
Navigation via open linksNavigation via open links
Predictions visuell integriert
Chapter 3Der Weg zur Umsetzung
Der Weg zur Umsetzung
Ideensammlung
Berechnung der Benefits
Proof-of-Concept mit eigenen Daten
1 + 1
> Predictive Maintenance
> Load Forecasting
> Inventory /Demand Opimization
> Product
> Recommendation
> Price Opimization
> Manufacturing Process Optimization
> Quality Management
> Yield Management
Operations
> Fraud and AbuseDetection
> Claims Analysis
> Collection andDelinquency
> Credit Scoring
> Operational RiskModelling
> Crime Threat
> Revenue and Loss Analysis
Fraud and Risk
> Cash Flow andForcasting
> Budgeting Simulation
> Profitability and Margin Analysis
> Financial Risk Modeling
> Crime Threat
> Revenue and Loss Analysis
Finance and HR
> Life Sciences
> Healthcare
> Media
> Higher Education
> Public Sector/SocialSciences
> Construction and Mining
> Travel and Hospitality
> Big Data and IoT
Other Sectors
> Churn Reduction
> Customer Acquisition
> Lead Scoring
> ProductRecommendation
> Campaign Opimization
> Customer Segmentation
> Next Best Offer/Action
Sales & Marketing
Predictive Modeling Use Cases
Swisscom Dialog Arena 2017
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Austausch
Analysen
Olivier GwynnSenior Analytics Consultant
Telefon +41 58 223 32 87olivier.gwynn@swisscom.com
Swisscom (Schweiz) AGBern, Genf, Lausanne & Zürichwww.swisscom.ch/sap
Martin GutmannHead of Analytics & Data
Telefon: +41 58 224 16 71martin.gutmann@swisscom.com
Swisscom (Schweiz) AGBern, Genf, Lausanne & Zürichwww.swisscom.ch/sap
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