{"id":7921,"date":"2020-06-04T15:58:00","date_gmt":"2020-06-04T15:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?post_type=customers&p=7921"},"modified":"2025-12-08T10:38:26","modified_gmt":"2025-12-08T10:38:26","slug":"operationalisierung-von-machine-learning-modellen-volkswagen-fs","status":"publish","type":"customers","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/customers\/operationalisierung-von-machine-learning-modellen-volkswagen-fs\/","title":{"rendered":"VW Financial Services & ACTICO"},"content":{"rendered":"\n
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Volkswagen Financial Services & ACTICO<\/h5>\n

Die Operationalisierung von Machine Learning Modellen<\/h1>\n

Volkswagen Financial Services setzen auf Intelligente Automatisierung im Kreditrisikobewertungsprozess.<\/p>\n

Erfolgsgeschichte herunterladen<\/a><\/p>\n

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Kfz-Finanzierung | Kreditentscheidungen | Europa<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Ausblick<\/strong><\/p>\n

Perfekte Zusammenarbeit<\/h2>\n

Die Erfolgsgeschichte macht eindrucksvoll deutlich, wie hoch die Effizienzgewinne durch den kombinierten Einsatz von ML Prozessen und intelligenter Automatisierung sein k\u00f6nnen. Um die H\u00fcrde der Operationalisierung von ML Modellen zu nehmen, bietet die ACTICO Decision Management Platform eine effektive L\u00f6sung. Sie bringt Data Scientists mit der IT-Abteilung zusammen, schafft eine Br\u00fccke zwischen den Programmiersprachen Python und Java und sorgt f\u00fcr eine reibungslose Funktionalit\u00e4t. Daraus ergibt sich f\u00fcr Unternehmen ein gro\u00dfes Potenzial in allen Bereichen, in denen ML Modelle zum Einsatz kommen \u2013 unabh\u00e4ngig von Branche, Gr\u00f6\u00dfe oder Abteilung.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Challenge<\/h2>\n\n <\/div>\n
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Prozessoptimierung \u2013 Effizienzgewinn durch Intelligente Automatisierung<\/h4>\n

Der intelligente Einsatz von Advanced Analytics, Automatisierung und Machine Learning wird f\u00fcr Banken bei der Betrugspr\u00e4vention immer wichtiger. Nur so lassen sich gigantische Datenmengen effizienter als bisher analysieren, leichter verd\u00e4chtige Muster aufdecken und potenzielle Risiken fr\u00fchzeitig erkennen. Das reduziert den Aufwand, steigert die Effizienz und senkt die Kosten. Allerdings stellt vor allem die Operationalisierung von Machine Learning Modellen Unternehmen vor gro\u00dfe technische Herausforderungen. Das Fallbeispiel der Einf\u00fchrung einer automatisierten Verdienstnachweiskontrolle im Kreditrisikobewertungsprozess bei den Volkswagen Financial Services zeigt, wie dies durch den Einsatz der ACTICO Decision Management Platform optimal gelingen kann: Die L\u00f6sung liegt in der Kombination von menschlich geschaffenen Regel-Modellen und Machine Learning Algorithmen.<\/p>\n

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Digitale Prozesse & Machine Learning<\/h5>\n

Die hohe Anzahl manueller Pr\u00fcfungen von Verdienstnachweisen bindet personelle Ressourcen, die andere h\u00f6herwertige Aufgaben wahrnehmen k\u00f6nnten.<\/p>\n

Durch die Einf\u00fchrung digitaler Prozesse, Advanced Analytics (AA) und Machine Learning sollte die Zahl der manuellen Pr\u00fcfungen reduziert und somit die Effizienz erheblich gesteigert werden.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Solution<\/h2>\n\n <\/div>\n
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Operationalisierung von Machine Learning Modellen<\/h4>\n