Diese Fallstudie beleuchtet den Erfolg der Zusammenarbeit zwischen SnapStack und Novartis, einem weltweit führenden Pharmaunternehmen. Unser Projekt zur Datenwissenschaft und prädiktiven Informationsoptimierung konzentrierte sich auf Betrugserkennung und Risikobewertung im Zusammenhang mit Fehlverhalten von Mitarbeitern und nutzte verschiedene Datenquellen, um Novartis Engagement für die Einhaltung höchster Integritätsstandards zu untermauern.
Novartis war sich bewusst, wie wichtig es ist, Fehlverhalten von Mitarbeitern präventiv zu erkennen und zu bekämpfen, und suchte nach einer robusten Lösung zur Betrugserkennung. Die Herausforderung bestand darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren und zu analysieren, um die mit den Aktivitäten der Mitarbeiter verbundenen Risiken proaktiv zu bewerten und die ethischen Standards des Unternehmens aufrechtzuerhalten.
Im Mittelpunkt unserer Zusammenarbeit mit Novartis stand eine umfassende Strategie für Datenwissenschaft und prädiktive Informationsoptimierung. Mithilfe fortschrittlicher Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen haben wir Daten aus unterschiedlichen Quellen abgerufen, darunter Finanzunterlagen, Mitarbeiterdatenbanken und Kommunikationsprotokolle. Dieser Ansatz ermöglichte es uns, Muster zu bewerten, Anomalien zu erkennen und potenzielle Fälle von Fehlverhalten vorherzusagen.
Die Projektdurchführung umfasste einen sorgfältigen Datenintegrationsprozess, der die nahtlose Aggregation von Informationen aus verschiedenen Quellen sicherstellte. Unsere Datenwissenschaftler und Analysten arbeiteten eng mit den internen Teams von Novartis zusammen, um Risikoindikatoren zu definieren, Algorithmen zu verfeinern und ein Prognosemodell zu erstellen. Die Implementierungsphase umfasste strenge Tests, Validierungen und iterative Optimierungen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Betrugserkennungssystems sicherzustellen.
Die Umsetzung des Betrugserkennungsprojekts brachte Novartis bedeutende Ergebnisse. Der datengestützte Ansatz ermöglichte die frühzeitige Identifizierung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit Fehlverhalten von Mitarbeitern. Das Prognosemodell, das auf Algorithmen für maschinelles Lernen basiert, lieferte umsetzbare Erkenntnisse und ermöglichte es Novartis, präventive Maßnahmen zu ergreifen und die höchsten Integritätsstandards innerhalb des Unternehmens aufrechtzuerhalten.
Die Zusammenarbeit mit Novartis brachte spürbare Vorteile für ihre Risikomanagementstrategie. Das fortschrittliche Betrugserkennungssystem warnte nicht nur frühzeitig vor potenziellem Fehlverhalten, sondern trug auch zu einer proaktiveren und reaktionsschnelleren Unternehmenskultur bei. Novartis verzeichnete eine verbesserte Einhaltung der Vorschriften, reduzierte finanzielle Risiken und verstärkte sein Engagement für ethische Geschäftspraktiken.
Das Novartis-Projekt hob die entscheidende Bedeutung eines kollaborativen Ansatzes bei datenwissenschaftlichen Initiativen hervor. Kontinuierliche Kommunikation, enge Zusammenarbeit mit den Branchenexperten von Novartis und ein iterativer Optimierungsprozess waren ausschlaggebend für die Ausrichtung des Prognosemodells auf die individuellen Bedürfnisse und branchenspezifischen Herausforderungen des Unternehmens.
„Unsere Zusammenarbeit mit SnapStack hat unsere Fähigkeit, Risiken im Zusammenhang mit Fehlverhalten von Mitarbeitern proaktiv anzugehen, erheblich verbessert. Ihr Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft und prädiktive Informationsoptimierung hat uns ein leistungsstarkes Tool an die Hand gegeben, mit dem wir die höchsten Integritätsstandards innerhalb unseres Unternehmens aufrechterhalten können. „- Chief Compliance Officer bei Novartis.
Das erfolgreiche Betrugserkennungsprojekt mit Novartis ist ein Beispiel für unser Engagement, fortschrittliche Technologien zur Bewältigung komplexer organisatorischer Herausforderungen zu nutzen. Es zeigt unsere Fähigkeit, gemeinsam datengestützte Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, die es unseren Kunden ermöglichen, ethische Standards einzuhalten und Risiken wirksam zu mindern.
