Прескокни на главната содржинаWhy the financial industry needs prescriptive analytics and digital twins - EOS Global Collection
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
Користиме колачиња на нашата веб-страница за да ви овозможиме најдобра можна корисничка услуга. Тука спаѓаат колачиња што се неопходни за работата на веб локацијата, колачиња коишто се користат само за анонимни статистички цели, колачиња што се користат за поставки за погодност и колачиња што се користат за да ви овозможиме индивидуализирана содржина врз основа на вашите интереси. Самостојно може да одлучите дали сакате да дозволите употреба на колачиња за статистика, погодност или маркетинг. Покрај тоа, може да ја промените/повлечете вашата согласност во кое било време така што ќе кликнете на поставките за Промена на колачиња на дното од веб-страницата. Дополнителни информации може да најдете во нашата Политика за приватност и Импресум.
Неопходни
Употребуваме неопходни колачиња. Тоа се колачиња кои се неопходни за работата и основните функционалности на веб –страницата и го овозможуваат функционирањето кое е релевантно за безбедноста на нашата веб-страница. Овде може да прочитате кои колачиња ги употребуваме.
Име на алатката
Cookieconsent_status
Добавувач на алатки
EOS Holding GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Steindamm 71, 20099 Хамбург, Германија
Опис на алатката
Неопходно колаче за зачувување на записите на банерот за согласност.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Зачувување на согласност
Период на зачувување
60 дена
Име на алатката
Java Session Cookie
Добавувач на алатки
EOS Holding GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Steindamm 71, 20099 Хамбург, Германија
Опис на алатката
Случајно генериран број на сесија неопходен за правилно функционирање на апликативниот софтвер.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Правилна функционалност на веб-страницата
Период на зачувување
Колаче за сесија - се брише откако ќе го затворите прелистувачот.
Статистика
Дозволувањето на употребата на колачиња за погодност ви овозможува полесна употреба на нашата веб-страница. При повторнa посетa нашата веб-страница за да ги користите нашите услуги, автоматски ќе препознаеме дека веќе сте нè посетиле, а автоматски ќе бидат препознаени и внесовите и поставките што сте ги направиле за да не мора да ги внесувате повторно. Овде може да прочитате кои колачиња ги употребуваме.
Име на алатката
Visitor
Добавувач на алатки
EOS Holding GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Steindamm 71, 20099 Хамбург, Германија
Опис на алатката
Го користиме ова колаче за да ви го олесниме користењето на оваа веб-страна.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Оптимизација, подобрување на услугата
Период на зачувување
Колаче за сесија - се брише откако ќе го затворите прелистувачот.
Име на алатката
NEW_Visitor
Добавувач на алатки
EOS Holding GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Steindamm 71, 20099 Хамбург, Германија
Опис на алатката
Го користиме ова колаче за да ви го олесниме користењето на оваа веб-страна.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Оптимизација, подобрување на услугата
Период на зачувување
1 ден
Погодност
Употребуваме статистички колачиња за да ја подобриме нашата понуда, да обезбедиме дизајн според потребите на корисниците и континуирана оптимизација на нашата веб-страница.
За таа цел, собираме анонимизирани податоци за статистика и аналитика, на пример, за да го утврдиме бројот на посети на веб-страницата и однесувањето на корисниците, со цел да ги приспособиме и подобриме нашата содржина и вашето искуство на веб-страницата. Овде може да прочитате кои колачиња ги употребуваме.
Име на алатката
nmstat
Добавувач на алатки
Siteimprove GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 Минхен, Германија
Опис на алатката
Ова колаче содржи низа од знаци со ID за тековната сесија. Содржи нелични информации за тоа кои под-страници ги внесува посетителот - овие информации се користат за оптимизирање на искуството на посетителот.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Анализи, статистики
Период на зачувување
399 дена
Име на алатката
AWSELB
Добавувач на алатки
Siteimprove GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 Минхен, Германија
Опис на алатката
Колачето гарантира дека сите статистики од истата сесија се собираат.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Анализи, статистики
Период на зачувување
Крај на сесијата
Име на алатката
siteimproveses
Добавувач на алатки
Siteimprove GmbH
Седиште на добавувачот на алатката
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 Минхен, Германија
Опис на алатката
Ова колаче се користи за следење на низата страници што посетителот ги гледа за време на посетата на веб-страницата.
Обработени податоци
Нема
Цел на обработката на податоците
Анализи, статистики
Период на зачувување
Колаче за сесија - се брише откако ќе го затворите прелистувачот.
Маркетинг
Со помош на колачињата за маркетинг при посета на нашата веб-страница овозможуваме приказ на релевантна содржина врз основа на вашите интереси. Овде може да прочитате кои колачиња ги употребуваме.
Име на алатката
Facebook Pixel
Добавувач на алатки
Meta Platforms Ireland Limited
Седиште на добавувачот на алатката
4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Даблин, D02, Ирска.
Опис на алатката
Ја користи Мета за да прикажува реклами, да ја мери и подобрува релевантноста на рекламите и да ги нуди рекламните производи на Мета.
Обработени податоци
Прегледани огласи | Посетени страници | Информации за прелистувачот | Информации за колачиња на Фејсбук | Кориснички идентификации на Фејсбук | Географска локација | Информации за уредот | заглавие на HTTP | Интеракции со реклами, услуги и производи | IP адреса | Маркетинг информации | Податоци за користење и однесување | Идентификација на пиксели | упатен URL | Кориснички агент
Цел на обработката на податоците
Анализа | Следење на конверзија | Маркетинг | Социјални медиуми | Рекламирање
Ова колаче се користи за да обезбедат анонимни извештаи за целната група на веб-страната и можност за насочување на рекламирањето кон одредена публика, меѓу другото во контекст на ретаргетирање.
Обработени податоци
Информации за уредот, информации за прелистувачот, IP адреса, URL-адреса за упатување и временски печат.