挑战

 

同时成长为欧洲最大的银行之一, 一家领先的跨国金融服务公司建立了一个跨越不同地域和技术的系统网络. 从系统的大量未连接数据中获取可操作的情报,对于银行持续的高效增长至关重要. 在超过65个国家设有分支机构, 该公司计划利用云技术创建强大的数据分析工具, ETL, 数据质量, 以及数据可视化层,以更好地处理其前景和端到端收购跟踪,同时提高其企业智能. 添加数据科学工作台来处理数据发现, 准备, 预测数据分析模型的生成也可以提高销售流程的效率.

 

解决方案

 

Wipro与世行合作,确定可以从集中化中受益的各种团队和数据源. 这一分析促使Wipro开发并部署了一个基于谷歌云计算的解决方案,该解决方案使用谷歌本地和其他开源AI/ML工具,跨银行团队. 使用集中式数据参考集线器, 该银行可以整合来自多个遗留系统和多个地区的数据,同时保持严格的数据隐私和监管协议.

 

这些工具提供了对银行潜在客户的全面洞察,从而开启了显著的增长机会,由于缺乏数据,潜在客户的流失最小至接近零.

 

结果

 

该解决方案极大地改善了银行的数据质量基础框架, 将处理大量数据的速度和灵活性提高50%以上. 除了, 通过使用谷歌云本地工具创建的可视化和合成层,银行的数据质量和安全模型得到了提升. 通过各种仪表板描绘的数据产生了有价值的见解, 在跟进潜在客户和潜在客户时提高效率. 企业智能和数据利用也得到了改善, 每一次收购的成本节省20%.

你在这里读到的? 冰山一角. 你准备好参与其中了吗?