Entdecken Sie spannende Einblicke in unsere erfolgreichen Daten- und KI-Projekte. Erfahren Sie, wie wir komplexe Herausforderungen gemeistert haben – und lassen Sie sich inspirieren, Ihre eigenen Ziele zu erreichen!
Um die Probleme der fehlenden Stabilität und der mangelnden Interaktivität im Risiko-Reporting zu beheben, wurde eine in einer CI/CD-Pipeline integrierte R Shiny Applikation entwickelt. Ziel war es, industriespezifische Sicherheitsstandards zu erfüllen und dabei gleichzeitig die User Experience zu verbessern.
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden ein Strategiekonzept zur Umsetzung einer Data Science Initiative entwickelt.
In diesem Projekt haben wir in enger Kooperation mit unserem Kunden ein Operating Model (Betriebsmodell) für eine neu gegründete Analytics-Abteilung entwickelt. Dieses Operating Model definiert Prozesse der Zusammenarbeit zur effizienten Umsetzung des strategischen Zielbilds.
In diesem Projekt wurde eine Lösung entwickelt, mit deren Hilfe die organisationsweite Erforschung von SARS-CoV-2 durch das automatisierte Auswerten von Dokumenten anhand von NLP erleichtert werden konnte.
In diesem Projekt haben wir ein neuartiges Recommender-System zur Warenkorbprognose auf Basis von Deep Learning entwickelt.
In diesem Projekt haben wir ein automatisches System zur Steuerung von Kundenabwanderung und -reaktivierung entwickelt.
In diesem Projekt haben wir für unseren Kunden eine umfassende Customer Analytics Suite implementiert, die künftig gezielt Vertriebs- und Marketingaktivitäten datengetrieben unterstützen wird.
Zur Umsetzung eines kontrollierten und automatisierten Prozesses zur Bereitstellung von Shiny-Applikationen haben wir für unseren Kunden eine CI/CD Pipeline Lösung konzipiert und umgesetzt.
In diesem Projekt haben wir, basierend auf Daten individueller Customer Journeys auf Kundenseite, ein Machine Learning Modell zur Prognose des Conversion-Potenzials entwickelt.
Zur Optimierung des Upselling-Potenzials bestehender Kund:innen haben wir in diesem Projekt ein Modell zur Prognose von Produktaffinitäten im Versicherungsumfeld berechnet.
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