„Unsere Fahigkeit,毫升和KI阿萊Aspekte unser Geschafts einzubetten,戰爭entscheidend,嗯unseren Kunden杯Mehrwert祖茂堂bieten”。Azure磚和MLflow信德der Kern unser Fahigkeit,估計值Mehrwert祖茂堂liefern。”
Trotz der steigenden Akzeptanz馮大數據和KI看清西奇死meisten Finanzdienstleister永遠還有mit erheblichen Herausforderungen貝Datentypen,人和Umfang konfrontiert。死的瑞士信貸(Credit Suisse) uberwindet這Hindernisse軍隊Standardisierung經常和cloudbasierter Plattformen以色列立Azure磚和erhoht所以Geschwindigkeit Umfang馮betrieblichen Ablaufen和ML im gesamten Unternehmen。麻省理工學院磚螢石的嫩模瑞士信貸(Credit Suisse) erfolgreich Daten和Analysen einsetzen,嗯voranzutreiben死的轉換。所以您能neue Produkte schneller天改Markt gebracht, Wachstum ermoglicht和死betriebliche Effizienz gesteigert了。
Uberwindung der Grenzen menschlicher專長和曼紐爾Prozesse
死hohen Erwartungen der Kunden祖茂堂erfullen,戰爭肖恩總是das oberste ziel4靜脈jeden Finanzdienstleistungsinstitution(金融服務機構,FSI)。河口麻省理工學院weitgehend antiquierten Systemen和einem beziehungsbasierten Geschaftsmodell您FSIs杯harten的奮鬥後陸西奇,要是es darum蒙特,窩Erwartungen der Kunden馮heute nachzukommen。麻省理工學院民主黨ziel4馮veralteten Modellen祖茂堂einem數字和datengesteuerten擬設uberzugehen,絕不瑞士信貸(Credit Suisse)天改Weg gemacht, riesige Mengen Kunden——和Transaktionsdaten祖茂堂nutzen。
„Bankenbranche死去,在往昔Linie auf einem menschenzentrierten基礎aufgebaut,貝民主黨有Beziehungen祖茂堂Transaktionen fuhren和Entscheidungen軍隊Expertenurteile getroffen了”,sagte Anurag Sehgal,董事總經理貝der瑞士信貸(Credit Suisse)的全球市場。„嗯unseren Kunden weiterhin das Serviceniveau bieten祖茂堂能幫,das您benotigen, mussten我們unser Geschaftsmodell麻省理工學院Daten im Vordergrund weiterentwickeln。”
Herausforderung死去,der CS gegenubersah, bestand jedoch不努爾在窩Einschrankungen der manuellen Prozesse和der Komplexitat,死Leistung des lokalen係統祖茂堂skalieren sondern歐什在窩Daten死das Unternehmen nutzen konnte,嗯„klugere”Entscheidungen祖茂堂treffen。„我們條板努爾Zugang祖茂堂Finanzmarkt——和Preisdaten是unsere Fahigkeit einschrankte, unseren Kunden einzigartige和intelligente Empfehlungen祖茂堂geben”, erklarte Sehgal。
戰爭是CS brauchte,一張einheitliche Datenanalyseplattform,死Ideen fordert,嗯das Geschaft麻省理工學院Datenanalysen祖verbessern和auszubauen Experimente和迅速地原型祖茂堂ermoglichen kommerziell tragfahige Ideen在Produkte和umsetzbare Geschaftsvorhaben einzubetten。
Ideen schneller和效率umsetzen
Der奧地利第一儲蓄Schritt民主黨Weg bestand汪汪汪達林,sicherzustellen, dass死neue Architektur去Bedarf skaliert了螢石,嗯祖茂堂unterstutzen verschiedene工作負載。Außerdem弄亂死Architektur flexibel充分地盛,汽水mehrere雲毛皮cloudagnostische Funktionen genutzt了您能和der Einsatz馮Technologien der nachsten代毛皮機器學習和KI gewahrleistet堅持。死fuhrte祖茂堂我Umstellung grundlegende的風景明信片,汪汪汪offentliche cloudbasierte Plattform麻省理工學院einem Okosystem來自Daten, KI /毫升和數字Fahigkeiten麻省理工學院Azure磚als zentrale Analyseplattform。
„機器學習steht im Mittelpunkt毛皮一切,是我們現在吞。戰爭和磚entscheidend auf unserem Weg欣祖茂堂einem datengesteuerten Unternehmen”, sagte Sehgal。„潮濕的磚德國我們unser Geschaft麻省理工學院Datenanalysen verbessern和ausbauen,是Experimente和迅速地原型馮Modellen ermoglicht,麻省理工學院denen ausgereifte, kommerziell tragfahige Ideen在Produkte和Geschaftsvorhaben besser umgesetzt了能幫。”
erste Schritt Der嗯Daten verwertbar祖麥臣erfordert一張Infrastruktur,死das羊皮紙書卷bewaltigen螢石。麻省理工學院窩Clusterverwaltungsfunktionen馮磚konnte das團隊馮Sehgal死Bereitstellung馮Clustern vereinfachen。死亡戰爭der Schlussel,嗯施耐爾große Mengen內在動機和走讀生Daten aufnehmen祖茂堂能幫。Da Infrastruktureinschrankungen der Vergangenheit angehoren】團隊von der拉赫Sehgal修女,風景明信片Vielzahl馮Datentypen祖nutzen einschließlich proprietarer Daten和Daten馮·Drittanbietern和流strukturierter和unstrukturierter Daten Echtzeit。
Da一張reibungslose nachgelagerter Datennutzung moglich堅持,發現das Unternehmen,窩Modellverwaltungslebenszyklus麻省理工學院MLflow祖茂堂rationalisieren和所以schneller祖testen族experimentieren和Modelle der Produktion bereitzustellen。„祝馮民主黨,是我們桶,dreht西奇嗯機器學習和吻。MLflow戰爭der Schlussel蘇珥Verbesserung des Lebenszyklusmanagements馮Modellen和ermoglicht es爹媽,死這位Modelle Ergebnisse祖茂堂visualisieren”, erklarte Sehgal。
麻省理工學院Finanzdienstleistungen Daten和KI祖茂堂neuen Hohen fuhren
模特大賽Heutzutage Daten和Analysen im Mittelpunkt通向Aktivitaten瑞士信貸(Credit Suisse)。Das Unternehmen konnte潮濕的Erkenntnissen來自Daten塞納河Reichweite auf neue整體Markte ausdehnen和neue Produkte和Dienstleistungen entwickeln,死Kunden begeistern了。
所以是CS現在那些在der拉赫,verschiedene利益相關者麻省理工學院entsprechenden Informationen祖茂堂versorgen,例如:塞納河Vertriebsteams,死皮您Kunden Produktempfehlungen在Echtzeit benotigen, Geschaftsanwender (Hedgefonds Investmentmanager),死Datenanalysen毛皮商業智能超級集成麻省理工學院畫麵nutzen死去,和Wertpapierhandler,這張Empfehlungen和港口Anomalieerkennung毛皮klugere Investitionsentscheidungen毛皮您Kunden einsetzen。
磚的帽子歐什neue Datentypen erschlossen,死das團隊。馮。瑞士信貸(Credit Suisse) analysieren螢石,darunter替代Daten ESG-Daten。毛皮das Unternehmen eroffnen西奇現在潮濕的der hochmodernen數字Fahigkeiten和datengesteuerten Intelligenz neue Moglichkeiten毛皮neue Produkte和Dienstleistungen,嗯死Effizienz和das Wachstum voranzutreiben。
„Unsere Fahigkeit,毫升和KI阿萊Aspekte unser Geschafts einzubetten,戰爭entscheidend,嗯unseren Kunden杯Mehrwert祖茂堂bieten”,城堡Sehgal。„Azure磚和MLflow信德der Kern unser Fahigkeit,估計值Mehrwert祖茂堂liefern。”
