Săriți la conținutul principalWhy 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
Pe site-ul nostru web, utilizăm module cookie pentru a vă permite o experiență de vizitare optimă. Acestea includ: module cookie necesare funcționării site-ului web, module cookie utilizate exclusiv în scopuri statistice anonime, module cookie folosite pentru setări de confort și module cookie destinate punerii la dispoziție de conținut personalizat, adaptat intereselor dvs. Puteți decide dacă doriți să permiteți utilizarea modulelor cookie cu rol statistic, de confort sau de marketing. În plus, vă puteți modifica/retrage consimțământul în orice moment, făcând clic pe setările Modificare module cookie situate în partea de jos a paginii web. Pentru informații suplimentare, consultați Politica noastră de confidențialitate și Imprint.
Necesare
Utilizăm module cookie necesare. Acestea sunt necesare pentru funcționarea site-ului și pentru asigurarea funcțiilor sale de bază. În special, ele permit funcționarea site-ului nostru web în condiții de securitate.
Puteți citi aici ce module cookie utilizăm.
Numele instrumentului
Cookieconsent_status
Furnizorul de instrumente
EOS Holding GmbH
Sediul furnizorului de instrumente
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Germania
Descrierea instrumentului
Cookie necesar pentru a salva înregistrările din bannerul de consimțământ.
Datele procesate
Niciun
Scopul procesării datelor
Stocarea consimțământului
Durata de stocare
60 de zile
Numele instrumentului
Java Session Cookie
Furnizorul de instrumente
EOS Holding GmbH
Sediul furnizorului de instrumente
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Germania
Descrierea instrumentului
Număr de sesiune generat aleatoriu care este esențial pentru buna funcționare a aplicației software.
Datele procesate
Niciun
Scopul procesării datelor
Funcționarea impecabilă a site-ului web
Durata de stocare
Cookie de sesiune - șters după ce închideți browser-ul.
Confort
Dacă permiteți modulele cookie pentru confortul navigării, veți putea folosi cu mai multă ușurință site-ul nostru. Atunci când reveniți pe site pentru a utiliza serviciile noastre, acesta va recunoaște automat că ne-ați mai vizitat înainte, iar datele pe care le-ați introdus sau setările pe care le-ați configurat vor fi recunoscute în mod automat, nemaifiind necesar să le introduceți din nou.
Puteți citi aici ce module cookie utilizăm.
Tool name
Visitor
Tool provider
EOS Holding GmbH
Address of tool provider
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Germany
Tool description
We use this cookie to make it easier for you to use this website.
Data processed
None
Purpose of data processing
Optimization, improvement of service
Retention period
Session cookie – is deleted after you have closed your browser.
Tool name
NEW_Visitor
Tool provider
EOS Holding GmbH
Address of tool provider
Steindamm 71, 20099 Hamburg, Germany
Tool description
We use this cookie to make it easier for you to use this website.
Data processed
None
Purpose of data processing
Optimization, improvement of service
Retention period
1 day
Statistică
Utilizăm module cookie cu rol statistic pentru a ne îmbunătăți oferta, precum și pentru a asigura un design bazat pe nevoi și optimizarea continuă a site-ului nostru web. Pentru aceasta, colectăm date anonimizate pentru statistică și analiză, de exemplu pentru a determina traficul de pe site și comportamentul utilizatorilor, precum și pentru a adapta și îmbunătăți conținutul acestuia și experiența vizitatorilor pe site.
Puteți citi aici ce module cookie utilizăm.
Tool name
nmstat
Tool provider
Siteimprove GmbH
Address of tool provider
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 Munich, Germany
Tool description
This cookie contains an ID character string for the current session. It contains non-personally identifiable information about which sub-pages the visitor enters – this information is used to optimize the user experience.
Data processed
None
Purpose of data processing
Analysis, statistics
Retention period
399 days
Tool name
AWSELB
Tool provider
Siteimprove GmbH
Address of tool provider
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 Munich, Germany
Tool description
This cookie ensures that all statistics from the same session are captured contiguously.
Data processed
None
Purpose of data processing
Analysis, statistics
Retention period
Session end
Tool name
siteimproveses
Tool provider
Siteimprove GmbH
Address of tool provider
Rosenheimer Str. 143 C, 81671 Munich, Germany
Tool description
This cookie is used to track the sequence of pages viewed by the visitor during the website visit.
Data processed
None
Purpose of data processing
Analysis, website statistics
Retention period
Session cookie – is deleted after you have closed your browser.
Marketing
Utilizăm module cookie de marketing pentru a vă putea pune la dispoziție conținut relevant și adaptat intereselor dvs. atunci când vizitați site-ul nostru web.
Puteți citi aici ce module cookie utilizăm.
Numele instrumentului
Facebook Pixel
Furnizorul de instrumente
Meta Platforms Ireland Limited
Sediul furnizorului de instrumente
4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Dublin, D02, Irlanda
Descrierea instrumentului
Este utilizat de Meta pentru a face publicitate, a măsura și a îmbunătăți relevanța publicității și a oferi produse publicitare pe Meta.
Datele procesate
Anunțuri publicitare potrivite | Pagini vizitate | Informații despre browser | Informații despre cookie-urile Facebook | ID de utilizator Facebook | Locație geografică | Informații despre dispozitiv | Header HTTP | Interacțiuni cu publicitatea, servicii și produse | Adresă IP | Informații de marketing | Date și comportament de utilizare | ID pixel | URL-ul paginii vizitate anterior | Agent utilizator
LinkedIn Ireland Unlimited Company Wilton Place, Dublin 2, Ireland
Tool description
This cookie is used to obtain anonymized reports about the website target audience and the possibility of targeted advertising, e.g., in the context of retargeting.
Data processed
Device information, browser information, IP address, referrer URL and time stamp.