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Data Driven Banking
27.04.2022
- 28.04.2022
Data Driven Banking
Intelligente Datennutzung als Wettbewerbsvorteil in der Finanzindustrie
- Design Thinking für datengetriebene Projekte & Rollen
- Schnelleinführung in Machine Learning und KI für Banking
- Neue Businessfaktoren: FinTechs, InsureTechs & Big Player
- Potenziale von Dritt-Daten erkennen und nutzen
- Komplexe Datenprojekte in verständliche Storylines umwandeln
Inklusive 4 Praxis Sessions zu aktuellen Use Cases
Data Driven Banking als Brücke zwischen Business, Analytics und Daten
Modernes Banking wird immer datengetriebener, die umfassende analytische Nutzung von Daten für Banken immer wichtiger. Die richtige und weitergehende Verwendung von Daten wird zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor – auch für „klassische“ Banken. Viele Banken haben die ersten Schritte gemacht, nutzen Daten aber noch nicht unternehmensweit, konsistent und konsequent analytisch.
Erfahren Sie wie Banken mit kundenorientierten, datengetriebenen Dienstleistungen sicher in einer sich ständig verändernden, schnelllebigen Finanzwelt navigieren können und ein nachhaltiges Win-Win-Ergebnis für sich und ihre Kunden erzielen.
So nutzen Sie Daten- und KI-Konzepte strategisch sinnvoll für Ihr Unternehmen
Referenten
Mario Annau
CEO & Senior Data Expert, Quantargo
Stefan Bauer
Coach & Mentor bei Future Wings Challenge bei Teach For Austria, Sustainista
Ing. Alin Kalam MSc.
Scientific Coordinator, KI & Daten Experte, FH Wien, UNIQA Group AG & Sustainista
Michael Lamprecht
Head of Business Intelligence Development, Raiffeisen Bank Internationa
Noah Weber
CTO, Celeris Therapeutics
Programm
1. Seminartag | 09:00 – 17:45 Uhr
Begrüßung, Kennenlernen & Fachlicher Einstieg: Einführung in übergreifende Geschäftsmodelle - Banking, Versicherung, Retail & Luftfahrt
- Veränderung der wirtschaftlichen Faktoren und die Ansprüche der Kunden
- Die Möglichkeiten von datengetriebenen Lösungen in unterschiedlichen Branchen, die starke Synergieeffekte mit Banking haben
- Plattformen, Ökosysteme & Kooperationsmöglichkeiten
Alin Kalam, Scientific Coordinator, KI & Daten Experte, FH Wien, UNIQA Group AG & Sustainista
Daten & RPA-getriebene digitale De-humanisierung der Finanzwelt
- Die strategische Nutzung von Daten- und KI-Konzepten – die Digital-Optimierung bestehender Systeme
- Welche Daten haben welchen Wert?
- Potenziale von Dritt-Daten – Wann braucht man diese?
- Einbettung in die Digitalisierungsstrategie des Unternehmens
Alin Kalam, Scientific Coordinator, KI & Daten Experte, FH Wien, UNIQA Group AG & Sustainista
Mehr als Buzzwords – Kernelemente der Datenrevolution verstehen und entmystifizieren
- Interaktive Diskussions- & Austausch-Session über grundlegende Begriffe & Aspekte von Daten
Stefan Bauer, Coach & Mentor bei Future Wings Challenge bei Teach For Austria, Sustainista
Kreativitätstechniken für datengetriebene Projekte & Rollen
- Praxisnahe, methodische Handwerke
- Abgeleitete Erfahrungen & Erkenntnisse aus der Welt der Kreativitätstechniken, Design Thinking etc.
Stefan Bauer, Coach & Mentor bei Future Wings Challenge bei Teach For Austria, Sustainista
Praxis Session Nutzung von Kundendaten – Use Case 1
- Wie können Kundenabwanderungsanalysen konzipiert & erdacht werden?
- Gruppenarbeit & Austausch hinsichtlich Use Case Gestaltung
Wrap-Up - Zusammenfassung & Klären der wichtigsten Fragen und Antworten des 1. Tages
Alin Kalam, Scientific Coordinator, KI & Daten Experte, FH Wien, UNIQA Group AG & Sustainista
2. Seminartag | 09:00 – 18:00 Uhr
Praxis Session in Datenmodelle – Use Case 2
- Wie werden Datenmodelle erstellt und zum Einsatz gebracht?
- Wie funktioniert Datenanalyse?
- Was sind Datenmodelle und wie performen diese?
- Use Case Demonstration
Mario Annau, CEO & Senior Data Expert, Quantargo
Aktuelles aus der Welt von FinTech & InsureTech
- FinTechs, InsureTechs & Player als neue Businessfaktoren
- Tagesaktuelle Darstellung innovativer Projekte und Potenzialbewertung
Mario Annau, CEO & Senior Data Expert, Quantargo
Fintech Fair - Vorstellung von ausgewählten Technologien durch ihre VertreterInnen
Special Guests aus den Bereichen FinTech, InsurTech & LegalTech
Schnelleinführung in Machine Learning und KI für Banking
- Konzeptioneller Ansatz zum Aufbau und Einsatz im Unternehmen
- Realistische Erwartungen und klare, business-orientierte Ziele
- Knackpunkt: Komplexität der Datenhaushalte
Noah Weber, CTO, Celeris Therapeutics
Praxis Session in Ad-hoc Analysis Methoden – Use Case 3
- Wie kann ich auf dem schnellsten Weg Erkenntnisse bei unübersichtlichen Datensets gewinnen?
- Wie gelingt es erste schnelle Erfolge mit herkömmlichen Tools zu erzielen?
Greg Tzavelopoulos, Senior Expert in Database Systems, sdbs GmbH
Praxis Session in Business Intelligence – Use Case 4
- Wie werden komplexe Datenprojekte in verständliche Storylines umgewandelt?
- Welche Werkzeuge stehen hierfür zur Verfügung?
Michael Lamprecht, Head of Business Intelligence Development, Raiffeisen Bank International
Wrap-Up - Zusammenfassung & Klären der wichtigsten Fragen und Antworten des 2. Tages
Alin Kalam, Scientific Coordinator, KI & Daten Experte, FH Wien, UNIQA Group AG & Sustainista
Ihr persönlicher Nutzen
- Sie lernen neben den Grundlagen direkt umsetzbare Methoden und Werkzeuge für Ihre Datenprojekte
- Selbst gemachte Erfahrungen stehen im Vordergrund – neben fundiertem Hintergrundwissen werden die Lehrinhalte in Praxis-Sessions mit der Gruppe umgesetzt
- Sie erfahren aktuelle Use-Cases auf dem Gebiet datengetriebener Geschäftsprozesse
- Gesamtsicht der Dinge – Der Fokus umfasst neben den klassischen Bankthemen auch Aktuelles aus der Welt von FinTech & InsureTech
- Sie erhalten state-of-the-art Einblicke zum Einsatz und der Skalierbarkeit im Umgang mit Daten
Veranstaltungsort
Der genaue Veranstaltungsort wird noch bekannt gegeben.
WienTeilnahmegebühr für "Data Driven Banking"
Die Teilnahmegebühr beträgt einschließlich Mittagessen und Getränken pro Person:
| bis 04.02. | bis 01.04. | bis 27.04. | |
|---|---|---|---|
| Teilnahmegebühr |
€ 1.795.- | € 1.895.- | € 1.995.- |
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- bei 2 Anmeldungen erhält ein Teilnehmer : 10% Rabatt
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Sämtliche Preise sind in EUR angegeben und verstehen sich zzgl. der gesetzlichen Umsatzsteuer.
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