Dank unserer praktischen Erfahrung und unseres theoretischen Hintergrunds sind wir in der Lage, verschiedene Arten heterogener Daten in gebrauchsfertigen Datensätzen für maschinelles Lernen darzustellen. Wir perfektionieren die Kunst des Feature Engineering für Zeitreihendaten, Finanztransaktionen, räumlich-zeitliche Informationen, Verhaltensmuster und vieles mehr. Ein qualitativ hochwertiges Risikobewertungsmodell ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren im Risikomanagement. Unsere Datenwissenschaftler mit einem PhD-Abschluss im Bereich maschinelles Lernen können ein Risikobewertungsmodell trainieren und ordnungsgemäß validieren, das einen umfassenden Überblick über die Versicherten bietet.
Künstlich Intelligenz in der Finanzwelt
Finanzverwalter nutzen maschinelles Lernen im Finanzbereich, um ihre Organisationen in einer Vielzahl von Situationen voranzubringen, darunter personalisierter Kundenservice, Risikomanagement, Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Dies geschieht auf breiter Front und in allen Finanzdienstleistungssegmenten: Kapitalmärkte, Geschäftsbanken und Privatfinanzen.
Künstliche Intelligenz kann Routineaufgaben durch die Steigerung der Prozessproduktivität automatisieren, während maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analytik und die Verarbeitung natürlicher Sprache für Chatbots und Roboter genutzt werden können.
Laut einer Studie vertrauen Topmanager zunehmend auf Technologie und in 731 Fällen geben sie an, dass sie künstlicher Intelligenz mehr vertrauen als sich selbst. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzwesen kann Banken und Finanzinstituten dabei helfen, das Kundenerlebnis weiter zu verbessern, Kosten zu senken und letztendlich den Umsatz zu steigern.
Am gebräuchlichsten KI-Einsatz Fälle
Personalisiertes Kundenerlebnis
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können Finanzorganisationen relevante Daten über die Vorlieben und Verhaltensweisen ihrer Kunden gewinnen und ihnen anschließend maßgeschneiderte Nachrichten, Produkte und Angebote unterbreiten.
Kundendienst
Mithilfe von Geräten mit künstlicher Intelligenz können Unternehmen und Mitarbeiter enorme Mengen an Geld und Zeit sparen. Die Implementierung von KI-basierten Programmen wie KI-Banking, Chatbots, Software für Konversationsassistenten, Robo-Advisors und Datenanalysetools kann das gesamte Kundenerlebnis weiter verbessern.
Entdeckung eines Betruges
Alternative Zahlungsmethoden wie kontaktlose Zahlungssysteme auf Smartphones und In-App-Zahlungen erhöhen das Volumen von Mikrozahlungen sowohl über Kredit- oder Debitkarten als auch über Prepaid-Instrumente. Die Bequemlichkeit von Online-Zahlungen erhöht jedoch das Betrugsrisiko in immer größerem Umfang. Dank der Implementierung von Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Finanz- und Rechnungswesen können betrügerische Aktivitäten heute glücklicherweise leicht entdeckt werden.
Kunde Erfolgsgeschichten
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Unser Projekt Ansatz
Der Lebenszyklus eines KI-Projekts wurde von einem bestehenden Standard übernommen, der in der Softwareentwicklung verwendet wird. Darüber hinaus berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Machine-Learning-Projekten verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung sicherzustellen. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt sein müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet wird.
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