Tiefe Einblicke und effektive Datennutzung
Categorisation von Qwist
Die Datenkategorisierungs-Engine von Qwist wurde entwickelt, um aus rohe Transaktionsdaten nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die Daten werden in etwa 21 Hauptkategorien mit über 100 Unterkategorien für Anwendungsfälle im Einzelhandel sortiert.
Effiziente Organisation der Finanzdaten von Endnutzern in einem breiteren Kontext
Herausforderungen bei der effizienten Organisation und dem Verständnis der Finanzdaten von Endbenutzern im breiteren Kontext stellen Geschäftsrisiken dar und wirken sich negativ auf das Kundenerlebnis der Endnutzer aus, wenn sie auf herkömmlichen Methoden fußen, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind.
Transaktionsrohdaten in verwertbare Erkenntnisse verwandeln
“Daten sind das neue Öl” – aber so wie man Öl erst raffinieren muss, um etwas Nützliches daraus zu machen, muss man auch Rohdaten erst verarbeiten: Unsere Datenkategorisierungs-Engine wurde entwickelt, um rohe Transaktionsdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die den Kunden eine neue Dimension des Verständnisses von Endnutzerverhalten und Ausgabenmustern bieten. Neben der Transaktionskategorisierung und der Erkennung von Zahlungspartnern analysieren wir in unserem Vertragserkennungsdienst (Contract Recognition Service) auch die gesamte Transaktionshistorie des Nutzers auf regelmäßige Ausgabenmuster.
Zielgerichtete Klassifizierung
Unsere Engine setzt fortschrittliche Algorithmen ein, um Finanztransaktionen systematisch nach ihrem Zweck zu kategorisieren. Bei dieser Klassifizierung geht es darum, die Geschichte hinter jeder Transaktion zu enthüllen und die zugrunde liegenden Motivationen und Verhaltensweisen aufzudecken.
Verbessern Sie das Nutzererlebnis durch Echtzeit-Flexibilität
Unsere nrich-Produkte sorgen dafür, dass Ihre Daten zeitnah aktualisiert werden, so dass Sie schnell auf sich entwickelnde Trends und Kundenpräferenzen reagieren können. Diese Einblicke verbessern das Nutzererlebnis und helfen, engere Beziehungen zu Ihren Endkunden aufzubauen.
Betrugserkennung und Sicherheit
Die Kategorisierung von Transaktionen spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten und der Optimierung von Sicherheitsmaßnahmen. Durch die genaue Kategorisierung von Transaktionen können Banken und Fintechs Anomalien erkennen und verdächtige oder nicht autorisierte Aktivitäten kennzeichnen.
Datengestützte Entscheidungsfindung
Aggregierte und kategorisierte Transaktionsdaten lassen sich analysieren, um damit Markttrends, Verbraucherverhaltensmuster und neue Chancen zu identifizieren. Die datengestützte Entscheidungsfindung hilft Finanzinstituten, in der sich schnell entwickelnden Fintech-Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.
So funktioniert unsere Categorisation
Systematische Klassifizierung und Organisation von Finanztransaktionsdaten
Die Kategorisierung ist ein zentrales Element für ein breites Spektrum von Anwendungsfällen, das Finanzinstituten, einschließlich Banken und Fintechs, wertvolle Einblicke in die Ausgabemuster und das Verhalten der Endnutzer verschafft. Sie umfasst die systematische Klassifizierung und Organisation von Finanztransaktionen auf der Grundlage ihrer spezifischen Attribute und ermöglicht die Aggregation und Analyse dieser Daten für verschiedene Zwecke.
Categorisation
Tech Documentation
Weitere Informationen finden Sie in unserer API-Dokumentation.
- Transaktionen kategorisieren
- Kategorienstruktur erhalten
Demo Categorisation
Haben Sie noch Fragen über unsere Categorisation? Bitte kontaktieren Sie uns und wir beraten Sie gerne!
Bestandskunden anfragen
Wir bitten unsere Bestandskunden, das Zendesk-Support-Portal zu nutzen, das Sie bei Ihrem Onboarding erhalten haben, wenn Sie Supportanfragen haben oder mit uns sprechen möchten. Herzlichen Dank!