Bessere Risikoentscheidungen
Scoring-Modelle sagen die Ausfallwahrscheinlichkeit voraus und markieren ungewöhnliches Zahlungsverhalten. So akzeptieren Sie die richtigen Kunden und erkennen Betrug früher.
Branchen · Finanzwesen und Banken
Künstliche Intelligenz im Finanzwesen: schnellere Entscheidungen, geringeres Risiko
Banken, Kreditgeber und Investmentgesellschaften nutzen Machine Learning für personalisierten Kundenservice, Risikomanagement, Betrugserkennung, Geldwäscheprävention und regulatorische Compliance. Wir entwickeln die Modelle hinter diesen Prozessen, von Underwriting-Daten bis zu erklärbaren Entscheidungen, für Kapitalmärkte, Firmenkundengeschäft und Privatkundenfinanzen.
- Kreditentscheidungen in Bruchteilen einer Minute
- Risiko- und Betrugsmodelle, trainiert auf Ihren eigenen Daten
- Erklärungen für jede Modellentscheidung
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was KI im Finanzwesen verändert
KI hilft Finanzunternehmen, das Kundenerlebnis zu verbessern, Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern.
Routinearbeit automatisiert
Machine Learning übernimmt Routineaufgaben wie Underwriting-Prüfungen und Dateneingabe, steigert die Prozessproduktivität und verkürzt Entscheidungszeiten.
Angebote, die zu jedem Kunden passen
Mit Daten zu Präferenzen und Verhalten Ihrer Kunden liefern Sie maßgeschneiderte Botschaften, Produkte und Angebote, die die Kundenbindung stärken und Abwanderung verringern.
Was wir liefern
KI-Lösungen für Finanzdienstleister
Die häufigsten Anwendungsfälle in Banking, Kreditvergabe und Investment und die Expertise, die wir jeweils einbringen.
- 01
Machine Learning für das Underwriting
Wir machen aus heterogenen Daten wie Zeitreihen, Finanztransaktionen, raumzeitlichen Informationen und Verhaltensmustern Feature-Sets für hochwertige Risiko-Scoring-Modelle.
- 02
Betrugserkennung
Kontaktlose und In-App-Zahlungen erhöhen das Transaktionsvolumen und das Betrugsrisiko. Machine-Learning-Modelle erkennen betrügerische Aktivitäten in diesen Zahlungsströmen.
- 03
Preispolitik und KPI-Optimierung
Mehr Kunden und mehr Risiko annehmen oder risikoscheu bleiben und die Profitabilität schützen? Optimierungsalgorithmen beantworten diese Fragen für Underwriting, Finanzen und Marketing.
- 04
Interpretierbare KI-Entscheidungen
Moderne Modelle nutzen viele Variablen und sind schwer nachzuvollziehen. Wir liefern Tools, die Modellentscheidungen für den gesamten Kundenbestand oder für einzelne Kunden erklären.
- 05
Verhaltensanalyse
Modelle, die Kunden nach Verhalten und Risikogruppe segmentieren. So verstehen Sie deren Muster und können für jedes Segment die richtigen Maßnahmen ergreifen.
- 06
Datenanreicherung und -fusion
Wir erfassen, verknüpfen und bereinigen heterogene Datenquellen für Ihre KI-Anwendungen, um die Vorhersagekraft zu erhöhen, etwa mit georäumlichen Risikoindizes für Stadtteile und Regionen.
- 07
Personalisiertes Kundenerlebnis
Analysen von Kundenpräferenzen und -verhalten, einschließlich Social-Media-Daten, für maßgeschneiderte Angebote, Servicepakete und Maßnahmen zur Kundenbindung.
- 08
Chatbots und Dialogassistenten
Banking-Chatbots, Dialogassistenten und Robo-Advisor, die Kunden schnell antworten und Ihren Serviceteams Zeit sparen.
- 09
NLP für Deal Sourcing
Semantische Suche und Clustering von Unternehmensbeschreibungen helfen Analysten in Private Equity und Venture Capital, Nischenmärkte zu erkunden und relevante Unternehmen zu finden.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Finanzwesen · Machine Learning
Kreditscoring-Modell für einen KMU-Kreditgeber
800+Merkmale aus 14 Datenquellen
Ein Machine-Learning-Modell, das Kreditausfälle vorhersagt und die Kreditprüfung vollständig automatisiert. Es verbessert die Qualität des Kreditportfolios und verkürzt die Entscheidungszeit von Stunden auf den Bruchteil einer Minute.
Fallstudie lesen
Semantische Unternehmenssuche für das Deal Sourcing im Private Equity
1 Woche Analystenarbeit pro neuem Nischenmarkt eingespart
Eine End-to-End-NLP-Lösung, mit der Private-Equity-Fonds und Venture-Capital-Gesellschaften relevante Unternehmen nach inhaltlicher Bedeutung finden und gruppieren – statt nach Branchencode oder Schlagwort.
Social-Media-Analyse für die Marketingaktivitäten einer Bank
Weniger Abwanderung Großteil gefährdeter Kunden gehalten, laut Kundenfeedback
Ein interaktives Tool, das Social-Media-Daten analysiert und Interessen, Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen und demografische Merkmale der Zielgruppe sichtbar macht – damit eine Bank Angebote gezielt ausspielen, die Kundenbindung stärken und Abwanderung senken kann.
Risikobewertungsmodell für eine Krankenversicherung
Übertroffen statistische Basismodelle
Ein neuronales Netz, trainiert mit historischen medizinischen Daten aus fünf aufeinanderfolgenden Jahren, das das Risiko wirtschaftlicher Verluste bewertet – damit ein spezialisierter Krankenversicherer seine Preispolitik optimieren kann.
Vorhersage der Spielerabwanderung für eine Online-Gaming-Plattform
11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien
Ein Machine-Learning-Modell, das das Spielerverhalten im Spielverlauf lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt – damit die Plattform die jeweils passende Bindungsstrategie einsetzen kann.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Wo schafft KI im Finanzwesen Mehrwert?
Am häufigsten bei personalisiertem Kundenservice, Risikomanagement, Betrugserkennung, Geldwäscheprävention und regulatorischer Compliance. Das gilt für Kapitalmärkte, Firmenkundengeschäft und Privatkundenfinanzen gleichermaßen.
Kann ein Machine-Learning-Modell Kreditentscheidungen treffen?
Ja. Für einen KMU-Kreditgeber haben wir ein Modell entwickelt, das die Ausfallwahrscheinlichkeit von Kreditnehmern mit mehr als 800 Features aus 14 Datenquellen vorhersagt. Es übertraf erfahrene Underwriter, verbesserte die Qualität des Kreditportfolios bei gleicher Annahmequote und verkürzte die Entscheidungszeit von Stunden auf einen Bruchteil einer Minute.
Wie erklären wir KI-Entscheidungen gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden?
Wir liefern Interpretierbarkeitstools, die die Begründung eines Modells erklären, entweder für den gesamten Kundenbestand oder für einen einzelnen Kunden. So werden komplexe Modelle auch dort nutzbar, wo Entscheidungen begründet werden müssen.
Unsere Daten sind über viele Systeme verteilt. Ist das ein Problem?
Nein. Heterogene Daten zu einsatzbereiten Machine-Learning-Datensätzen aufzubereiten, ist ein Kernbestandteil unserer Arbeit. Unsere Module zur Datenanreicherung und -fusion kombinieren Quellen wie Transaktionen, Zeitreihen und Geodaten, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.
Wie führen Sie ein KI-Projekt in einem Finanzunternehmen durch?
Wir folgen einem KI-Projektlebenszyklus, der auf Standards der Softwareentwicklung basiert und zugleich die wissenschaftliche Unsicherheit des Machine Learning berücksichtigt. Jede Phase hat eigene Ziele und Qualitätskriterien, die erfüllt sein müssen, bevor die nächste beginnt.
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Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
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