Praktische Erfahrung und theoretischer Hintergrund ermöglichen es uns, verschiedene Arten von heterogenen Daten in gebrauchsfertige Datensätze für maschinelles Lernen umzuwandeln. Wir perfektionieren die Kunst des Feature-Engineering für Zeitreihendaten, Finanztransaktionen, räumlich-zeitliche Informationen, Verhaltensmuster und vieles mehr. Ein hochwertiges Risikobewertungsmodell ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren im Risikomanagement. Unsere promovierten Datenwissenschaftler im Bereich des maschinellen Lernens sind in der Lage, ein Risikobewertungsmodell zu trainieren und zu validieren, das einen umfassenden Überblick über den Versicherten bietet.
Künstliche Intelligenz im Finanzwesen
Finanzverwalter setzen maschinelles Lernen im Finanzwesen ein, um ihre Organisationen in einer Vielzahl von Situationen voranzubringen, z. B. in den Bereichen personalisierter Kundenservice, Risikomanagement, Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Dies geschieht in allen Bereichen und in allen Segmenten der Finanzdienstleistungen: Kapitalmärkte, Commercial Banking und persönliche Finanzen.
Künstliche Intelligenz kann Routineaufgaben robotisieren, indem sie die Prozessproduktivität steigert, während maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analysen und die Verarbeitung natürlicher Sprache für Chatbots und Roboter genutzt werden können.
Untersuchungen zufolge vertrauen Top-Manager zunehmend auf die Technik, und in 73 % der Fälle geben sie an, dass sie künstlicher Intelligenz mehr vertrauen als sich selbst. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzwesen kann Banken und Geldinstitute dabei unterstützen, das Kundenerlebnis weiterzuentwickeln, die Kosten zu senken und schließlich die Erträge zu steigern.
Die häufigsten AI-Anwendungsfälle
Personalisierte Kundenerfahrung
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Finanzunternehmen relevante Daten über die Vorlieben und das Verhalten ihrer Kunden erhalten und ihren Kunden anschließend maßgeschneiderte Nachrichten, Produkte und Angebote unterbreiten.
Kundenbetreuung
Geräte mit künstlicher Intelligenz ermöglichen es Unternehmen und Arbeitnehmern, große Mengen an Geld und Zeit zu sparen. Die Implementierung von KI-basierten Programmen wie KI-Banking, Chatbots, Software für Gesprächsassistenten, Robo-Advisors und Datenanalysetools kann das Kundenerlebnis insgesamt weiter verbessern.
Aufdeckung von Betrug
Alternative Bezahlmethoden wie kontaktlose Bezahlsysteme auf Smartphones und In-App-Zahlungen erhöhen das Volumen von Kleinstzahlungen sowohl in Verbindung mit Kredit- oder Debitkarten als auch über Prepaid-Instrumente. Die Bequemlichkeit von Online-Zahlungen erhöht jedoch das Risiko von Betrug in immer größerem Umfang. Glücklicherweise lassen sich betrügerische Aktivitäten dank der Einführung von Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Finanz- und Rechnungswesen inzwischen leicht aufdecken.
Erfolgsgeschichten von Kunden
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Unser Projektansatz
Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet wird.
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