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MA Abschlussvortrag, Esma T眉t眉nc眉, Ort: O27/545, Datum: 06.03.2018, Zeit: 11:00 Uhr

Die zunehmende Digitalisierung in allen Lebens- und Unternehmensbereichen geht mit einem rapiden Wachstum an digitalen Datenbest盲nden einher. Technologische Trends wie etwa die Verbreitung mobiler Endger盲te und die Vernetzung von Ger盲ten, Fahrzeugen und Maschinen f眉hren zu einem exponentiellen Anstieg der weltweit generierten und gespeicherten Daten. Diese Entwicklung er枚ffnet zahlreiche neue Gesch盲ftsm枚glichkeiten f眉r Unternehmen und stellt Wirtschaft und Gesellschaft vor neue Herausforderungen. Aufgrund vielf盲ltiger Einsatzm枚glichkeiten zeichnet sich besonders im Risikomanagement von Finanzdienstleistungsunternehmen eine hohe Affinit盲t f眉r diesen Themenbereich ab. Banken und Versicherungen setzen vermehrt Big-Data-Analysen zur Identifikation und Bewertung ihrer Risiken ein.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Durchf眉hrung einer umfassenden Analyse wesentlicher Anwendungsbereiche von Big Data und den zugeh枚rigen Verfahren im Risikomanagement von Finanzdienstleistungsunternehmen und die Bewertung dieser Anwendungsf盲lle hinsichtlich ihres Wertschaffungspotenzials. Hierzu wird ein 脺berblick 眉ber die wichtigsten Big-Data-Technologien und den m枚glichen Anwendungsbereichen geschaffen. Es wird untersucht, welche Daten im Rahmen der jeweiligen Anwendungsfelder erfasst werden, welche Technologien dabei zum Einsatz kommen und welche Erkenntnisse daraus f眉r das Risikomanagement zu erlangen sind. Der Einsatz von Big Data bietet f眉r Banken und Versicherungen effektivere und verbesserte M枚glichkeiten der Risikoabsch盲tzung und Betrugserkennung. Gleichzeitig sind diese Anwendungen mit Herausforderungen hinsichtlich mangelnder technischer und fachlicher Ressourcen sowie datenschutzrechtlicher Aspekte verbunden.