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Maximale Datenqualität: Präzise Dublettenerkennung im CRM durch Deep Learning
Kundendubletten führen zu ineffizienten Geschäftsprozessen
In Unternehmen, die Customer Relationship Management (CRM) betreiben, spielen saubere und korrekte Kundendaten eine entscheidende Rolle. Oftmals sammeln sich im Laufe der Zeit jedoch Duplikate von Kundeneinträgen an, sei es aufgrund von technischen Fehlern im Zuge von Datenbankfusionen/-migrationen oder aufgrund von menschlichen Irrtümern/Ungenauigkeiten/der Unachtsamkeit von Mitarbeitern bei der Dateneingabe.
Solche duplizierten Kundeneinträge bringen Inkonsistenzen, Verwirrung und ineffiziente Geschäftsprozesse mit sich. Zum Beispiel können sie die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen, etwa durch duplizierte und inkonsistente Kundenansprache oder die Ergebnisse von Datenanalysen durch Overfitting der Analysemodelle verzerren. Neben unnötigen, manuellen Datenbereinigungsaufwänden besteht zudem das Risiko von Compliance-Problemen, beispielsweise durch DSGVO-Verstöße bezüglich der Datenintegrität.
Grenzen von Datenabgleich und klassischem Fuzzy Matching
Die Identifizierung von Duplikaten in großen Mengen von Kundendaten stellt jedoch eine komplexe Aufgabe dar. Manuelle Überprüfungen sind zeitaufwändig, fehleranfällig und nicht skalierbar. Traditionelle Ansätze wie einfache Datenabgleiche oder regelbasierte Methoden stoßen oft an ihre Grenzen, da sie nicht die nötige Flexibilität besitzen, um komplexe Muster oder Variationen in den Daten zu erkennen, insbesondere im Falle von unvollständigen oder fehlerbehafteten Kundeneinträgen. Fortschrittlichere Ansätze wie klassisches Fuzzy Matching bieten zwar bessere Resultate, sind aber ebenfalls aufwändig in Bezug auf die Feature Extraction sowie die Bestimmung von geeigneten Abstandsmetriken und Schwellenwerten.
Deep Fuzzy Matching ermöglicht fachspezifischen Abgleich
Im Gegensatz zu klassischen Fuzzy-Methoden, die häufig nur einzelne Zeichen gegeneinander abgleichen, ist Deep Fuzzy Matching in der Lage, ein tieferes kontextspezifisches, semantisches Verständnis aufzubauen. So können wir zum Beispiel durch den Einsatz von tiefen „Siamesischen“ neuronalen Netzwerken einen fachlich spezialisierten Abgleich von Kundeneinträgen durchführen, der…
automatisch unterschiedliche Sprachen bzw. Sprachvarianten sowie linguistische Besonderheiten (z.B. unterschiedliche Zeichensätze oder Alphabetschriften) berücksichtigt,
Rechtschreibfehler sowie kontextspezifische Schreibarten oder Abkürzungen identifiziert und
selbstständig lernt, weshalb keine immensen Aufwände in Bezug auf die Feature Extraction sowie die Bestimmung von Abstandsmetriken und Schwellenwerten benötigt werden.
Maximale Effizienz und erstklassige Datenqualität: Maßgeschneiderte Deep-Learning-Lösungen
für Ihr CRM
Eine Vorselektion der zu vergleichenden Kundeneinträge verringert den Zeit- und Komplexitätsaufwand unseres Deep-Learning-Ansatzes und führt Vergleiche demnach nur innerhalb von vielversprechenden Clustern durch. Diese Cluster entstehen beispielsweise durch den Einsatz von weniger komplexen Vergleichsmethoden und die darauffolgende Gruppierung voneinander ähnlichen Kundeneinträgen. Unsere Deep Learning Experten bei Fincon Reply entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, die genau auf die Anforderungen Ihres CRM abgestimmt sind.
Durch unseren Lösungsansatz profitieren Sie von:
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Fincon Reply ist ein Business- und IT-Beratungsunternehmen mit Fokus auf die Finanzdienstleistungsindustrie. Fincon Reply berät Banken, die Sparkassen-Finanzgruppe, die Genossenschaftliche FinanzGruppe und Versicherungen sowie deren Zulieferer proaktiv bei ihrer digitalen Transformation. Das Unternehmen unterstützt vor Ort mit spezialisierten Berater- und Entwicklerteams und liefert schlüsselfertige Lösungen.