Jazuli S. Kazaure / Nwamaka U. Okafor / Ugochukwu O. Matthew
Librería Desdémona
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
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In molti ambienti aziendali orientati al cliente, come le banche e le attività di vendita al dettaglio, il data mining di business intelligence (BI) svolge funzioni chiave che consentono alle organizzazioni aziendali di determinare i rischi di investimento e stimare i ritorni sugli investimenti. Aiuta a valutare le informazioni raccolte e a presentarle in un design comprensibile e pratico che promuove l’analisi del data mining. Nello studio attuale, i servizi bancari e di vendita al dettaglio sono stati considerati tra i settori tecnologici in rapido sviluppo che conservano quantità significative di dati elettronici. La gestione di enormi quantità di dati transazionali e le scelte relative al rischio, alla fidelizzazione dei clienti, al rilevamento e alla prevenzione delle frodi e alla gestione del marketing sono compiti importanti nel settore bancario e della vendita al dettaglio. Poiché i truffatori escogitano continuamente nuovi schemi e perfezionano quelli esistenti per evitare di essere facilmente identificati, è difficile identificare le frodi e prevenirle. Per monitorare le attività relative alla prevenzione delle frodi, all’individuazione delle frodi, alla fidelizzazione dei clienti, al marketing e alla gestione dei rischi, alle performance aziendali, alla classificazione dei prestiti e al miglioramento della soddisfazione dei clienti.
