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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.
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.
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.
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:
Durch die Konsolidierung von Kundendaten können Unternehmen eine konsistente und personalisierte Kundenansprache verwirklichen.
Durch die Bereinigung von Duplikaten wird die Qualität der Kundendaten verbessert, was zu genaueren Analysen und einer besseren Entscheidungsfindung führt.
Die Vermeidung von Datenintegritätsverletzungen sowie der Abbau von datenschutzrechtlichen Problemen steigert das Vertrauen der Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden.
Maximierte Effizienz:
Automatisierte Methoden zur Duplikatserkennung sparen Zeit und Ressourcen, die sonst für manuelle Überprüfungen benötigt würden.
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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.