Data usage at a new level: why the financial industry needs to engage with prescriptive analytics and digital twins.
Calculating forecasts based on averages are so last year: these days, companies can perform complex live simulations for every one of their clients – using live data.
Deriving insights for the business from large volumes of data is nothing new in the financial sector. Model calculations and simulations have also been around even longer than the overused term “big data”. What is new, however, is a development that is expressed with the terms “prescriptive analytics” and “digital twins” – and it has the potential to change entire industries. Data analysis and decision-making are converging to an extent that would not have been possible before.
This is most evident with “digital twins”, a concept that comes from the manufacturing industry. In that sector, a digital twin is the computer simulation of either a single component or an entire machine. This is nothing new – engineers have long been designing components on the computer and using material properties to calculate whether the components will do what is required of them. This design data is then converted into any number of physical versions of the components.
Each physical version gets its own live simulation
In the case of the "digital twin", on the other hand, a copy of the blueprint is created for each physical version and continuously fed with data: where is the component used, what environmental conditions prevail, to what degree is it contaminated? This means that engineers can for each individual component predict how long it will last, how it behaves and how much it can withstand – no averages, but precise information for this specific component with its individual, constantly updated history.
The data for this real-time monitoring is provided by the networked sensors in machines and components, which are becoming more and more widespread in industry – the much-cited Internet of things. According to a study by the market research firm Gartner, half of the large industrial companies will be using twin technology by 2021.
Even customers can be depicted as digital twins
People are also increasingly allowing themselves to be recorded by sensors and are producing behavioral and consumer data in unprecedented numbers. This means that the financial sector can also make use of digital twins. Thus, for example decisions made by real bank customers can be simulated – and much more accurately than through calculation of averages. In this case, the digital twin is derived from socio-demographic, financial and health data as well as insights from behavioral science. This is supplemented by the company’s own data. By continuously incorporating new insights into the customer's spending and savings habits, for example, his virtual counterpart is constantly learning. The latter could then work out the optimal savings and investment strategy for the customer – provided that he agrees to the appropriate and legally compliant processing of his data.
Using data to predict the consequences of your own actions
Pronouncing recommendations for action on the basis of data analysis is an idea that is also born of the concept of prescriptive analytics. This does sound similar to predictive analytics, which Amazon in particular has promulgated – using its data, the retail giant continuously calculates who will order which products, with which probability, when and where – and directs its flow of goods accordingly. Prescriptive analytics goes one step further: computers calculate different options for action on the basis of current data, play them through in the simulation, check the consequences of different scenarios and then give a recommendation for action.
The parcel service UPS, for example, uses sensors on its trucks to track their whereabouts and traffic conditions. With these findings, they optimize the routes of the delivery vehicles. Juan Perez, Chief Information Officer at UPS, explains: “If we reduce the distance for each driver in the US alone by one mile per day, we will within one year save $ 50 million per year.”
Copyrights: Getty Images
Vi bruger cookies på vores website for at give dig det bedst mulige besøg på vores website. Det omfatter cookies, der er nødvendige for driften af vores website, cookies, som kun bruges til anonyme statistiske formål, cookies, der bruges til komfortindstillinger, og cookies, der bruges til at vise dig tilpasset og interessebaseret indhold. Du bestemmer selv, om du vil tillade brugen af cookies til statistiske, komfortrelaterede eller marketingformål. Derudover kan du ændre/tilbagetrække dit samtykke når som helst ved at klikke på indstillingerne for ændring af cookies nederst på websitet. Der findes yderligere oplysninger i vores Politik om beskyttelse af personlige oplysninger og i vores aftryk.
Nødvendig
Vi bruger nødvendige cookies. Disse cookies er nødvendige for driften af og de grundlæggende funktioner på websitet. De aktiverer især sikkerhedsrelevant funktionalitet på websitet.
Du kan læse mere om, hvilke cookies vi bruger, her.
Værktøjsnavn
Cookieconsent_status
Værktøjsudbyder
EOS Holding GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Nødvendig cookie, som gør, at indtastningerne i samtykkebanneret kan gemmes.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Opbevaring af samtykke
Opbevaringsperiode
60 dage
Værktøjsnavn
Java Session Cookie
Værktøjsudbyder
EOS Holding GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Tilfældigt genereret sessionsnummer, som er nødvendigt for, at applikationssoftwaren kan fungere korrekt.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Fejlfri funktion af hjemmesiden
Opbevaringsperiode
Sessionscookie - slettes, når du har lukket din browser.
Komfort
Hvis du tillader komfortcookies, kan vi gøre det nemmere for dig at bruge vores website. Hvis du besøger vores website igen for at bruge vores tjenester, registreres det automatisk, at du allerede har besøgt websitet, og de indtastninger og indstillinger, du har foretaget, bliver automatisk genkendt, så du ikke behøver indtaste dem igen.
Du kan læse mere om, hvilke cookies vi bruger, her.
Værktøjsnavn
Visitor
Værktøjsudbyder
EOS Holding GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Vi bruger denne cookie til at gøre det nemmere for dig at bruge hjemmesiden.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Optimering, forbedring af tjenesten
Opbevaringsperiode
Sessionscookie - slettes, efter du har lukket din browser.
Værktøjsnavn
NEW_Visitor
Værktøjsudbyder
EOS Holding GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Vi bruger denne cookie til at gøre det nemmere for dig at bruge hjemmesiden.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Optimering, forbedring af tjenesten
Opbevaringsperiode
1 dag
Statistik
Vi bruger statistikcookies til at forbedre vores ydelse og sikre et behovsbaseret design og kontinuerlig optimering af vores website.
Til dette formål indsamler vi anonymiserede data til statistik- og analyseformål, f.eks. for at bestemme websitetrafik og brugeradfærd og for at tilpasse og forbedre vores indhold og websiteoplevelsen.
Du kan læse mere om, hvilke cookies vi bruger, her.
Værktøjsnavn
nmstat
Værktøjsudbyder
Siteimprove GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 München, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Denne cookie indeholder en ID-tegnstreng for den aktuelle session. Den indeholder ikke-personrelaterede oplysninger om, hvilke undersider den besøgende besøger - disse oplysninger bruges til at optimere den besøgendes erfaring.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Analyse, statistikker
Opbevaringsperiode
399 dage
Værktøjsnavn
AWSELB
Værktøjsudbyder
Siteimprove GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 München, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Denne cookie sikrer, at alle statistikker fra samme session registreres sammenhængende.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Analyse, statistikker
Opbevaringsperiode
Afslutning af sessionen
Værktøjsnavn
siteimproveses
Værktøjsudbyder
Siteimprove GmbH
Værktøjsudbyderens lokation
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 München, Tyskland
Værktøjsbeskrivelse
Denne cookie bruges til at spore rækkefølgen af sider, som en besøgende kigger på under besøget på hjemmesiden.
Behandlede data
Ingen
Databehandlingens formål
Analyse, hjemmesidestatistik
Opbevaringsperiode
Sessionscookie - slettes, når du har lukket din browser.
Marketing
Vi bruger marketingcookies til at vise dig relevant og interessebaseret indhold, når du besøger vores website.
Du kan læse mere om, hvilke cookies vi bruger, her.
Værktøjsnavn
Facebook Pixel
Værktøjsudbyder
Meta Platforms Ireland Limited
Værktøjsudbyderens lokation
4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Dublin, D02, Irland
Værktøjsbeskrivelse
Anvendes af Meta til at køre reklamer op, måle relevansen af reklamerne og forbedre den og for tilbyde reklameprodukter på Meta.
Denne cookie bruges til at indhente anonymiserede rapporter om hjemmesidens målgruppe samt mulighed for målgruppespecifik reklame blandt andet i forbindelse med retargeting.
Behandlede data
Enhedsoplysninger, browseroplysninger, IP-adresse, henvisnings-URL og tidsstempel.