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Big data, CRM, risk management. Applicazioni nel bancario, finanziario, assicurativo De Luca Amedeo - Youcanprint, 2018 - Business Ed Economia / Marketing / Generale
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 finanziario (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 retail con la regressione logistica; probabilità di default nel settore interbancario; valutazione dell'atteggiamento della clientela bancaria verso il rischio finanziario su base MiFID; valutazione del rischio creditizio nel corporate.
Big data e produttività De Luca Amedeo - Youcanprint, 2021 - Business Ed Economia / Scienza Del Management
Gli sviluppi delle tecnologie di gestione e di analisi di grandi moli di dati stanno modificando strutturalmente i processi produttivi delle aziende/organizzazioni. In questo contesto i Big data analytics assumono un ruolo di assoluta importanza. Le aziende che cavalcano la digital transformation, iscindibilmente legata ai Big data analyitics, saranno le "imprese eccellenti" di domani. Il volume è strutturato in cinque capitoli. Capitolo 1 - Evoluzione delle tecnologie di gestione e analisi dei dati: Database relazionali, Data warehouse e Business Intelligence, Cloud, Advanced analytics. Capitolo 2 - Business Intelligence, DSS e Machine Learning: Componenti di un sistema di BI; DSS 4., Costruzione di un modello di ML, Sistema Microsoft Azure ML, Sinossi degli algoritmi di ML. Capitolo 3 - Big data e contesti applicativi: Dati strutturati e non, Aree applicative, Data scientist e organizzazione aziendale, Analytics 3.0, Privacy. Capitolo 4 - Industria 4.0: Tecnologie abilitanti (Iot, cloud, robotica, realtà aumentata, wearable); Strategie di sviluppo dell'Industria 4.0. Case history. Capitolo 5 - Big data analytics e Applicazioni: nella Sanità, nelle Assicurazioni, nella Finanza e nelle Banche, in Azienda; Chatbot; Smart City; Social Distancing e Analytics; Il 5G.
Big data, CRM, risk management. Applicazioni nel bancario, finanziario, assicurativo. Ediz. ampliata De Luca Amedeo - Youcanprint, 2025 - Business Ed Economia / Banche E Settore Bancario
In questa seconda edizione, aggiornata ed ampliata, viene trattata l'integrazione tra Big Data Analytics, CRM evoluto e Algoritmi predittivi dell'AI; questi ultimi consentono di anticipare i comportamenti dei clienti; valutare e predire i rischi finanziari e bancari; incrementare il valore e la redditività dell'Impresa.