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. 从该系统的大量断开连接的数据中获取可操作的情报,对于银行持续有效的增长至关重要. 在超过65个国家设有办事处, 该公司计划利用云技术,建立强大的数据分析系统, ETL, 数据质量, 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过程的效率.

 

解决方案

 

Wipro与世行合作,确定将从集中化中受益的各个团队和数据源. 基于这一分析,Wipro开发并部署了一个基于谷歌云计算的解决方案,该解决方案使用了谷歌本地和其他开源AI/ML工具. 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,从而开启了重要的增长机会,同时由于缺乏数据,潜在客户减少的可能性最小,甚至接近于零.

 

结果

 

该解决方案极大地改善了世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了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,该行的数据质量和安全模型得到了提升. 通过各种仪表板描述的数据产生了有价值的见解, 在跟踪潜在客户和潜在客户时提高效率. 企业智能和数据利用率也得到了提高, 同时在每次收购中节省了20%的成本.

你在这里读到的? 冰山一角. 你准备好参与其中了吗?