(openPR) Neuer Data Mining-Ansatz von KXEN ermöglicht die deutlich schnellere Erstellung aussagefähiger Analysemodelle für den Finanz-Sektor
Paris, 8. März 2007 — KXEN Inc. entwickelt und vertreibt mit KXEN Analytic Framework™ eine methodisch neue Generation von Geschäftsanalysesoftware, die sich wesentlich von herkömmlichen Data-Mining-Lösungen (DM) unterscheidet. Anders als beim traditionellen DM-Ansatz wird beim sogenannten Extreme Data Mining die Erstellung von Modellen auch dem Business Anwender ermöglicht. Durch weitgehende Automatisierung lassen sich deutlich mehr Analysemodelle in kürzerer Zeit entwickeln. Banken und Finanzdienstleister, die über ein großes Volumen an Daten verfügen, können so ihre Data-Mining-Analysen stark beschleunigen und in höherem Maß fundierte Informationen für Entscheidungsprozesse heranziehen.
"Für uns ist entscheidend, 14-tägig Verkaufskampagnen durchzuführen, die auf relevanten Kundendaten basieren. Die Arbeit mit einem klassischen Data-Mining-Werkzeug war sehr zeitintensiv und zu aufwendig, um einen zweiwöchentlichen Rhythmus etablieren zu können", erklärt Werner Widhalm, Leiter Unit Customer Knowledge Management bei der Bank Austria Creditanstalt. Monatlich entwickelt das Bankhaus seit der KXEN-Einführung rund 20 Modelle. Zuvor habe dies einem Zeitaufwand von mindestens vier Monaten entsprochen. "Im Schnitt hat die Erstellung und Durchführung eines Modells bei uns damals etwa zwei Wochen gedauert, heute sind es nur fünf Tage", fasst Widhalm zusammen. Zu den wesentlichen Einsatz-Bereichen bei der Bank Austria Creditanstalt zählen neben Vorhersagen der Kaufwahrscheinlichkeit auch die Kundensegmentierung (Cluster-Analyse) und die Retention-Analyse (Untersuchung des Kundenbindungsverhaltens).
Die Modellierungsapplikation KXEN Analytic Framework™ basiert auf der Statistical Learning Theory von Vladimir Vapnik und ist für das schnelle und einfache Erstellen von robusten analytischen Modellen konzipiert. Vorhersagemodelle lassen sich innerhalb weniger Minuten erstellen, ohne dass die Anzahl der Variablen eingeschränkt wird. Dabei sind Qualität, Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit der Ergebnisse (Prognose) bei gleichzeitiger Performanz und Einfachheit der Bedienung so hoch, dass ein breiter Einsatz in Unternehmen möglich wird.
Das analytische Framework kann einfach in bestehende Applikationen eingebettet werden, ohne dass der Anwender tiefgreifende Kenntnisse im Data Mining haben muss. Der KXEN-Ansatz des Extreme Data Mining eignet sich für jede Art von Vorhersagemodell. So können beispielsweise Geldinstitute Risikoanalysen bei der Kreditvergabe durchführen oder Aussagen über das Abwanderungsverhalten ihrer Kunden (Churn-Management) treffen. Analysen von tausenden Kriterien und Millionen von Datensätzen ergeben eine neue Analysementalität, die mit KXEN auch den Real-Time und Near-Time-Anforderungen gerecht wird.
Die KXEN-Komponenten sind so konzipiert, dass sie in existierende Systeme, Prozesse und Applikationen eingebettet werden können –zum Beispiel mittels Generierung von SQL, UDF, PMML2, Java, VB, C, HTML, XML, SAS oder Scorecards. Gut dokumentierte Schnittstellen ermöglichen eine leichte Integration in jede Umgebung. Der Anwender hat die Wahl, auf relationale Datenbanken und Textdateien oder native Quellen aufzusetzen. Benutzer-Schnittstellen sind als Wizard oder im Expert Mode erhältlich. Eine Command-Line Schnittstelle erlaubt das einfache Erstellen von Prototypen. Die Modelle können sofort und ohne Programmiererhilfe eingesetzt werden.
Der KXEN-Ansatz, der das oftmals Statistikexperten vorbehaltene Data Mining breiter zugänglich machen will, passt zudem häufig zu Mitarbeiterstrukturen von Banken: Hier sind meist mehr Praktiker mit breiter Erfahrung im Banksoftware-Bereich vertreten als Mathematiker und Statistiker. Bisherigen Erfahrungen zufolge können sich Anwender, die sich schon länger mit dem Thema Datenanalyse beschäftigen, rasch in die Software einarbeiten.
Zu den internationalen Referenzen von KXEN im Bereich Finance zählen HSBC HK, LCL Crédit Lyonnais, Barclays, Washington Mutual, JP Morgan Chase, Gan Capital, Cofinoga, Socredo, Bank Austria Creditanstalt, LoanPerformance, Finansbank, Co-op Bank, Cofinoga, Tunisie Leasing, La Poste Finance, BPH Poland, Unibanco Brazil und E-Glue/AIG.
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