Data Science für das Controlling

Statistische Methoden sind ein wichtiges Instrument zur Analyse großer Datenmengen. Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Daten mittels statistischer Modellierung zu validieren und so Auffälligkeiten zu erkennen.

Die statistische Validierung von Daten findet Anwendung in unterschiedlichsten Bereichen des Controllings, vom klassischen Risikomanagement bis hin zur Detektion von Auffälligkeiten und Betrugsfällen. Wir am ITWM arbeiten mit klassischen Verfahren der Statistik wie Regressionsmodellen und Clusteranalyse und verbinden diese mit neuesten Methoden aus dem Bereich Data Science und Machine Learning.

Beispiel-Projekte

 

Abrechnungsbetrug im Gesundheitswesen

Unsere Anwendung in diesem Bereich bezieht sich auf die Berechnung eines Garantieschadens bei Abrechnungsbetrug im Gesundheitswesen.

 

Betrugserkennung und Auffälligkeitsdetektion

Mathematisch-statistische Verfahren leisten einen wichtigen Beitrag, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken und Risiken aus Betrugsschäden zu quantifizieren.

 

Kredit-Risikomanagement auf Basis von Nachrichten

Unser System bezieht aktuelle Nachrichten zur Verbesserung der Prognose-Qualität heran.