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Wegweisende Anlagestrategien mit Hilfe von maschinellem Lernen

While they expertly deliver innovation and quality to their customers, Callaway Golf’s previous planning and reporting tool wasn’t making the cut. To evolve their enterprise, the sports giant decided to replace their outdated planning software with SAP Analytics Cloud for planning.

Together with Avvale, Callaway Golf successfully implemented SAP Analytics Cloud across their global enterprise in just 6 months. Now, Callaway Golf has a single, consolidated planning solution that has enabled streamlined expense and asset plans so they can focus on what they do best– revolutionizing the sporting world with cutting edge equipment.

Unser Kunde wurde 2001 gegründet und gehört zu einer der größten und einflussreichsten Banken Italiens. Der Kunde ist dank seines beträchtlichen verwalteten Vermögens eine der größten Vermögensverwaltungsgesellschaften in Europa. Im 2. Quartal 2022 verwaltet das Unternehmen ein umfangreiches Portfolio im Wert von 392 Milliarden Euro.

Die Herausforderung

Das erste Ziel unseres Kunden war es, seinen Kunden innovative und leistungsstarke Anlagestrategien anzubieten. Um dies zu erreichen, musste das Unternehmen das Fachwissen seiner Managementteams nutzen und Spitzentechnologien einsetzen, die in der Lage sind, größere Datensätze in Bezug auf Volumen, Geschwindigkeit und Variabilität zu nutzen und sie gleichzeitig schlank zu halten. Das Hauptaugenmerk lag daher auf der Optimierung der Anlagestrategien, um die Rendite der Anleger zu verbessern.
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Die Lösung

Gemeinsam mit Avvale entwickelte der Kunde Machine-Learning-Modelle, die auf der Azure-Plattform laufen, und verband dabei seine spezialisierten Kompetenzen in der Vermögensverwaltung mit der Technologie und dem Fachwissen der Datenwissenschaftler von Avvale.
Diese Entscheidung machte das Unternehmen zu einem Pionier unter den Vermögensverwaltern in Italien, da es das erste war, das Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzte, um die Kursentwicklung von Aktienindizes dank eines prädiktiven Modellierungsprozesses vorherzusagen. Diese Algorithmen analysieren historische Daten, Markttrends und verschiedene Indikatoren, um Muster und Beziehungen zu erkennen, die zur Vorhersage künftiger Aktienkursbewegungen beitragen können. Durch eine umfassende, vergleichende Analyse der Ergebnisse traditioneller statistischer Modelle und der Algorithmen des maschinellen Lernens war es möglich, die Echtzeitgenauigkeit der letzteren zu bewerten. Diese Bewertung ergab eine Verbesserung der Genauigkeit der Aktienindexprognosen, was die Wirksamkeit der Algorithmen des maschinellen Lernens beweist.

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The Challenge

Before integrating SAP Analytics Cloud, Callaway Golf's planning landscape centered around SAP's legacy planning solution, Business Planning and Simulation (BPS). While BPS met Callaway Golf's planning needs for many years, the enterprise began to experience limitations with their old solution:

  • Disconnected plans across the board: As Callaway Golf expanded and acquired new brands, planning processes greatly differed across the enterprise with some business units using Excel spreadsheets and others using legacy solutions for planning.
  • Outdated planning functionalities: The existing legacy planning solution lacked many modern functionalities. Among them, salary calculations and asset depreciation automation needed improvement. As a result, it became difficult to create detailed and accurate forecasts across the globe.
  • Significant IT support: The legacy solution required continuous management from IT to maintain runtime. IT had to carve out a full day every week to manually maintain the solution.
  • No single source of truth: Various departments and brands used different data sources, which led to data silos across the organization, making it difficult to gain a clear picture of the enterprise's planned expenses.
  • Rigid user interface: Legacy forecasting system was difficult to navigate and lacked working functions and calculations across the board, such as planning on depreciation and existing assets, adding vendors or members on the fly, and breaking down their cost center expense planning forecasts.

The Approach

With Avvale experts on their side, Callaway Golf laid out the following goals for their new planning landscape with SAP Analytics Cloud:

  • Crowdsource and consolidate plans across the enterprise to gain a global overview of their planned expenses and expand the input capabilities to each responsible owner.
  • Leverage elevated planning functionalities to create faster and more accurate forecast cost center expense and asset reports. The ability to customize calculations enhances and automates the reporting metrics.
  • Harness the power of self-service analytics to alleviate IT from the burden of simple maintenance and data entry requests, so they can focus on high-ROI tasks.
  • Maximize user-driven admin capabilities to control the management of calculations and forms.
  • Create new KPls driven by the business needs.

When SEM-BPS was the center of Callaway Golf's planning landscape, flexibility was a huge factor that was missing. SAP Analytics Cloud contains powerful scenario planning capabilities that help organizations quickly uncover actionable insights to make data-driven decisions. For Callaway Golf, SAP Analytics Cloud's modern planning functionalities provided users with the ability to:

  • Add members on the fly
  • Plan on existing as well as planned assets and automatically calculate the depreciation of values
  • Test "what-if" scenarios for deeper analysis by creating private versions of plans
  • Customize the solution based on their current business process
  • Perform driver-based calculations
  • Empower users to execute end-to-end planning scenarios, without the help of IT

Wie die Lösung hilft

In den vergangenen drei Jahren hat dieser Kunde Avvale aufgrund der beobachteten greifbaren Vorteile sein Vertrauen geschenkt.  Durch die Implementierung fortschrittlicher maschineller Lernmodelle hat er wertvolle Einblicke in Börsentrends gewonnen, die zu genauen Vorhersagen für kurz- und langfristige Szenarien führen. Speziell entwickelte Methoden und Dashboards gewährleisten ein klares Verständnis und eine klare Interpretation der generierten Informationen. Aufgeschlüsselte Dashboard-Visualisierungen ermöglichen eine detaillierte Analyse, unterstützt durch System-E-Mails und zusammenfassende Visualisierungen. Dank der Möglichkeit, die Leistung der Modelle als Reaktion auf tägliche Marktveränderungen zu bewerten, kann der Kunde nun von personalisierten Echtzeit-Prognosen und aggregierten Ergebnissen profitieren, um maßgeschneiderte Portfoliostrategien zu entwickeln. Das Ergebnis sind deutlich verbesserte Anlagestrategien und die Möglichkeit, fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen, die zu einem verantwortungsvolleren Finanzökosystem beitragen.

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