| Titre : |
Mesure de la performance et prédiction de la rentabilité des agences bancaires par l'intelligence artificielle et la business intelligence : application à la société générale Algérie |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Hamza Berrabah, Auteur ; Billel Nourine, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Youcef Hamana, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2024 |
| Importance : |
1 fichier PDF (6 Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 117 . - Annexe p. 118 - 123 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Performance
Prédiction
Rentabilité
Banque
KPIs
Business Intelligence
Modélisation |
| Index. décimale : |
PI02124 |
| Résumé : |
Le secteur bancaire algérien, en constante évolution, nécessite des outils efficaces pour mesurer et améliorer la performance de ses agences. Société Générale Algérie (SGA), filiale du groupe mondial Société Générale, doit relever ces défis pour rester compétitive.
Ce projet de fin d’études propose un modèle d’analyse de la performance et de prédiction de la rentabilité des agences bancaires de SGA, intégrant la Business Intelligence, l’analyse statistique et la modélisation prédictive. L’objectif est de proposer un système d’aide à la décision stratégique, permettant d’évaluer avec précision la performance actuelle à travers des indicateurs clés de performance (KPIs) et de développer des modèles prédictifs robustes pour estimer la rentabilité future des agences, renforçant ainsi la compétitivité de SGA dans un marché de plus en plus digitalisé et exigeant |
Mesure de la performance et prédiction de la rentabilité des agences bancaires par l'intelligence artificielle et la business intelligence : application à la société générale Algérie [document électronique] / Hamza Berrabah, Auteur ; Billel Nourine, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Youcef Hamana, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (6 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 117 . - Annexe p. 118 - 123 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Performance
Prédiction
Rentabilité
Banque
KPIs
Business Intelligence
Modélisation |
| Index. décimale : |
PI02124 |
| Résumé : |
Le secteur bancaire algérien, en constante évolution, nécessite des outils efficaces pour mesurer et améliorer la performance de ses agences. Société Générale Algérie (SGA), filiale du groupe mondial Société Générale, doit relever ces défis pour rester compétitive.
Ce projet de fin d’études propose un modèle d’analyse de la performance et de prédiction de la rentabilité des agences bancaires de SGA, intégrant la Business Intelligence, l’analyse statistique et la modélisation prédictive. L’objectif est de proposer un système d’aide à la décision stratégique, permettant d’évaluer avec précision la performance actuelle à travers des indicateurs clés de performance (KPIs) et de développer des modèles prédictifs robustes pour estimer la rentabilité future des agences, renforçant ainsi la compétitivité de SGA dans un marché de plus en plus digitalisé et exigeant |
|
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Faire une suggestion Affiner la rechercheMesure de la performance et prédiction de la rentabilité des agences bancaires par l'intelligence artificielle et la business intelligence (2024)
