Unsichtbare Marktpotenziale mit Kaufkraftdaten erschließen Jetzt zum Webinar anmelden
Eigene Daten zeigen oft nur einen Teil des Bildes. Erfahren Sie, wie Kaufkraft-, Markt- und Regionaldaten zusätzliche Perspektiven auf Kunden, Regionen und Standorte eröffnen. Anhand konkreter Praxisbeispiele lernen Sie, wie sich bislang verborgene Marktpotenziale erkennen und gezielter nutzen lassen.
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Expert-Talk: GEO-PR: "Es geht um Relevanz in KI-Systemen" Video-Podcast ansehen
Wer in ChatGPT, Gemini oder Perplexity sichtbar sein will, darf sich nicht auf die eigene Website verlassen. Denn KI-Systeme prüfen, was andere über eine Marke sagen - auf Fachportalen, Bewertungsplattformen, Vergleichsseiten, Reddit oder YouTube. Hier setzt GEO-PR an. Video-Podcast ansehen

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Banking

Kundenscoring per KI und digitalem Fußabdruck

08.04.2021 Scoring-Anbieter Fido hat einen Patentantrag für ein Kreditscoresystem mit digitalem Fußabdruck beantragt. Mit dem System soll eine Plattform betrieben werden, die auch Onlinehändler nutzen können.

Kreditscoring anhand sogenannter harter Informationen (Einkommen, Beschäftigungszeit, Vermögen und Schulden) ist nichts Neues. In der Regel gilt: Je mehr Daten vorhanden sind, desto genauer ist die Beurteilung. Herkömmliche Kreditscoring-Methoden haben jedoch zwei Probleme. Erstens neigen harte Informationen dazu, "prozyklisch" zu sein: Sie fördern die Kreditexpansion in guten Zeiten, verschärfen aber die Kontraktion in Abschwungphasen. Das zweite Problem besteht darin, dass für bestimmte Personengruppen wie junge Erwachsene, Einwanderer und Nicht-Bankkunden möglicherweise nicht genügend harte Daten zur Verfügung stehen.

Das italienische Fido   will dieses Dilemma lösen, indem es Hunderte von digitalen Fußabdrücken abgreift: die Art des Browsers und der Hardware, die für den Internetzugang verwendet werden, Handydaten, die verwendete EMail-Adresse und vieles mehr. Dank eines proprietären Tracking-Systems sammelt Fido unter voller Wahrung der Privatsphäre Informationen, die es erlauben, ein Profil der Verbraucher zu erstellen und die Wahrscheinlichkeit der Nichtrückzahlung eines vom Händler gewährten Kredits durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu quantifizieren. Eine API zur Integration wird ebenfalls angeboten.

Der Services mit bis zu 200 Scores pro Monat kostet 249 Euro, bei höherer Fallzahl liegt der Abruf pro Fall unter einem Euro.
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