Wie Leasing-Unternehmen durch Digitalisierung und Künstliche Intelligenz profitieren

Die Finanzbranche befindet sich seit einigen Jahren im digitalen Wandel. Damit geht die zunehmende Relevanz von Daten einher, denn diese bilden die Basis für tagtägliche Entscheidungen. Für Leasing-Unternehmen bieten Digitalisierung und KI die Chance, diese bereits vorhandenen Daten sinnvoll zu nutzen. Somit können nicht nur Prozesse optimiert und standardisiert werden, sondern auch Kosten gesenkt sowie Effizienzen erhöht werden.

Offene Fragen, auf die wir eine Antwort geben:

  • Wie können Leasing-Unternehmen von der Digitalisierung profitieren?
  • Welche Use Cases können Leasing Unternehmen mit KI umsetzen?
  • Wie schaffen Leasing-Unternehmen mehr Transparenz für ihr Geschäft zu bekommen?
  • Wie können Entscheidungen durch KI unterstützt werden?
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Unternehmen in der Finanzbranche, die das Potenzial ihrer Daten nicht ausschöpfen, werden in den nächsten 5 Jahren von Wettbewerbern verdrängt werden.

Studien zeigen, dass drei Viertel der Entscheider in deutschen Finanzunternehmen davon überzeugt sind, dass ihr Unternehmen ohne eine digitale Transformation die nächsten fünf Jahre nicht überleben kann. 

69 Prozent gestehen ein, dass die potenziellen Kosten und Risiken des Nichthandelns verdrängt werden.

61 Prozent der Studienteilnehmer erkannten ein Haupthindernis für die Umsetzung der Transformation darin, dass kein „offener“ Ansatz für die Systemgestaltung gewählt wurde.

Quelle

Kommen Ihnen diese Herausforderungen bekannt vor?

schlechte Effizienz

Schlechte Effizienz aufgrund fehlender Automation

Gerade bei älteren, aber dennoch verbreiteten Technologien fehlt es den Unternehmen oft an Klarheit und Transparenz in ihren Abläufen. Dies erfordert manuelle Auswertungen durch erfahrene Mitarbeiter – ein arbeitsintensiver Prozess, der Zeit und Engagement erfordert.

Fehlende Analysemöglichkeiten

Fehlende zentrale Analysemöglichkeit

Erforderliche Daten sind oft verstreut, was eine ganzheitliche Analyse erschwert. Ohne eine zentrale Quelle (Data Lake/Data Warehouse) ist es fast unmöglich, Kundenbeziehungen aus verschiedenen Perspektiven zu verstehen. Ein einheitlicher Ansatz ist der Schlüssel für eine detaillierte Sicht auf die Kunden.

Fehlende Experten im Unternehmen

Fehlende Data & AI Experten
im Unternehmen

Damit KI-Modelle erfolgreich implementiert werden können, sind erfahrene Fachleute mit tiefgreifendem Geschäftsverständnis und technischem Know-how unerlässlich. Leider sind diese begehrten Fachkräfte oft schwer zu finden.

  • Nutzen Sie Ihre
    Daten richtig

    Datennutzung

So gelingt die Einführung von KI in die Leasing-Landschaft

Die Datenhoheit verändert sich grundlegend und die Verantwortung wird mehr und mehr an Unternehmen anstelle einzelner Personen übertragen. Diese Entwicklung wird durch digitale Lösungen beschleunigt, die veraltete Prozesse rationalisieren und die Entscheidungsfindung mithilfe von KI erleichtern. Dadurch werden maximale Zeit- und Kosteneinsparungen erzielt.

Data PlatformBusiness IntelligenceDatengetriebene EntscheidungenKI
Services
Business Intelligence

Data Platform

Eine Data Platform ermöglicht das zentrale Verwalten, Integrieren und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, verbessert die Datenqualität und Effizienz der Datennutzung und fördert eine schnellere Entscheidungsfindung.

Business Intelligence

Business Intelligence

Die heutigen Business-Intelligence-Tools ermöglichen eine Umwandlung von Daten in Wissen. Dank dieser neu gewonnenen Erkenntnisse sind relevante Informationen für die Beteiligten in Form von praktischen Berichten leicht zugänglich und ermöglichen eine schnelle und präzise Entscheidungsfindung.

Datengetriebene Entscheidungen

Datengetriebene Entscheidungen

Datengetriebene Entscheidungen basieren auf präzisen und aktuellen Daten, was zu besseren Entscheidungen und besseren Ergebnissen führt, da sie menschlichen Intuitionen und Vorurteilen entgegenwirken und eine objektivere Sicht auf das Geschäft ermöglichen.

KI Services

KI Services

Zahlreiche Geschäftsvorgänge können durch KI unterstützt werden:

    • Risiko-Scoring: Ermittlung der Ausfallwahrscheinlichkeit eines Vertrages / Kunden.
    • Optimierung der Preisstrategie: Anpassung der Preise auf Basis der Risikoklassen der Kunden.
    • Kundenbetreuung: Personalisierte Angebote im Bereich Cross- & Upselling.
    • Instandhaltungskosten: Verwendung von maschinellem Lernen um Instandhaltungskosten für Leasing-Objekte vorherzusagen und um Budgetplanung und Entscheidungen zu optimieren.

So könnte der Zielzustand Ihres Unternehmens aussehen

Bessere Partizipation in hybriden Meetings

Datengetriebenes
Unternehmen

    Von Finanztrends bis hin zu Kundenpräferenzen – Daten sind die treibende Kraft von heute. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus verfügbaren Informationsquellen können Sie fundierte Entscheidungen treffen, die den Erfolg Ihrer Unternehmungen maximieren.

    Lösung

    Effizienzsteigerung durch Prozessautomatisierung

      Automatisierung und maschinelles Lernen haben viele Prozesse revolutioniert. Durch den Einsatz von Machine Learning Modellen können auch alltägliche Aufgaben (teil-)automatisiert werden, sodass sich Mitarbeitende auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können.

      datengetriebenes Unternehmen

      Datengetriebene
      Entscheidungen

      Entscheidungen basieren auf umfassenden Datenanalysen, die künftige Entwicklungen voraussagen können. Durch die Verwendung von Prognosen und Vorhersagemodellen besteht eine fundierte Basis, um besser für die Herausforderungen der Zukunft gewappnet zu sein.

      Unsere Expertise in Zahlen ausgedrückt

      10+

      glückliche Data & AI Kunden

      15+

      Data & AI Projekte

      10+

      Jahre Data & AI Erfahrung

      Gerne möchten wir Sie zu einem Kennenlernen einladen!

      Als Trusted Advisor für die digitale Transformation gehen wir auf Ihre individuellen Anforderungen im Bereich Data & AI ein. Lassen Sie uns in einem Gespräch über Ihre Anliegen sprechen.

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      Matthias Wurdig, Director Data & AI, esentri AG

      Matthias Wurdig
      Head of Enterprise Analytics & Sustainability