BIG DATA, CRM, RISK MANAGEMENT – Applicazioni nel Bancario, Finanziario, Assicurativo

L’evoluzione delle tecnologie di gestione e analisi di grandi moli di dati (Big Data Analytics) stanno modificando radicalmente i processi produttivi delle aziende/organizzazioni. I Big data analytics apportano rilevanti benefici nel settore finanzia-rio (Tecnofinanza), bancario (Banking 4.0) e assicurativo. Il manuale è strutturato in 4 Parti e 11 Capitoli. Parte I - Big data analytics - due capitoli: Big data e Machine Learning nel settore bancario, finanziario e assicurativo. Parte II – Lancio di nuovi prodotti - due capitoli: Lancio di un nuovo mutuo ipotecario con la Conjoint analysis; una nuova carta di pagamento Pay pass con gli Alberi decisionali. Parte III – Churn analysis e retention - due capitoli: Predizione dei clienti a rischio di abbandono con la regressione logistica e con gli Alberi di regressione. Parte IV – Risk management nel Retail e nel Corporate- cinque capitoli: Valutazione del rischio creditizio con il Data mining, nel Re-tail con la regressione logistica; Probabilità di default nel settore in-terbancario; Valutazione dell’atteggiamento della clientela bancaria verso il rischio finanziario su base MiFID; Valutazione del rischio creditizio nel Corporate.