Die ML-Kluft im Kreditrisiko – Zwischen Anspruch und Wirklichkeit
Kreditrisiken neu gedacht: Der Einfluss von Machine Learning
Unser aktueller Insight Report, erstellt von Forrester Consulting, analysiert umfassend die Strategien und Herausforderungen, mit denen über 1.000 Entscheider bei der Einführung von ML im Kreditrisikomanagement konfrontiert sind.
Ganz gleich, ob Sie ML bereits einsetzen oder dessen Potenzial erst erkunden – dieser Report liefert wertvolle Benchmarks, praxisnahe Use Cases und strategische Empfehlungen.
Laden Sie noch heute Ihr Exemplar herunter, um informiert zu bleiben und zu erfahren, wie ML Sie dabei unterstützt, schnellere, fairere und präzisere Kreditentscheidungen zu treffen.
Wichtige Erkenntnisse
der ML-Anwender
verzeichneten verbesserte Annahmeraten für KMU-Kredite.
reduzierten die Ausfallraten
bei Kreditkarten durch ML.
der Unternehmen
planen, in den nächsten 1–3 Jahren mehr in ML zu investieren.
GenAI-gestützte Assistenten
verändern grundlegend die Modellentwicklung und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.
In diesem Bericht:
Praxisrelevante Erkenntnisse
Erhalten Sie exklusiven Zugang zu den Daten von 1.195 Führungskräften aus 11 Ländern – und erfahren Sie, wie maschinelles Lernen Rentabilität, Effizienz und finanzielle Inklusion vorantreibt.
Wettbewerbsvorteil
Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen zu schnelleren, faireren und präziseren Kreditentscheidungen führt – und weshalb eine verspätete Einführung ein strategisches Risiko darstellen kann.
Expertenanalyse
Verstehen Sie zentrale Anwendungsfälle, Implementierungshürden und regulatorische Herausforderungen – und erfahren Sie, wie Generative AI die Zukunft des Kreditrisikos neu definiert.
Globale Perspektive
Erforschen Sie regionale Entwicklungen von Australien bis Südafrika – mit lokalen Einblicken in Einführung, Investitionen und Innovation rund um maschinelles Lernen.