Banken
Use cases: Machine Learning Solutions
Die Banken- und Finanzbranche ist ein Hauptkandidat für die Optimierung durch Methoden des maschinellen Lernens aufgrund der quantitativen Natur des Sektors. Finanztransaktionen erzeugen enorme Mengen an numerischen Daten, die dann in maschinelle Lernmodelle eingespeist werden können. Durch die Analyse dieser Daten lernen sie typische Muster, auch solche, die für Menschen nicht erkennbar sind. Sie eignen sich auch dazu, bei einer robusteren Sicherheit zu helfen oder die Arbeitsbelastung des Verwaltungspersonals zu reduzieren.
Verbesserung der Compliance-Abläufe z.B. durch Unterstützung der Überwachung von Geldwäschebekämpfung (AML) mit Algorithmen des maschinellen Lernens
Ein zur Erkennung von Anomalien geschultes maschinelles Lernmodell kann komplexe Transaktionsmuster anhand historischer Daten erlernen und herausfinden, welche aktuellen Transaktionen von diesen Mustern abweichen. Auch wenn sich die Geldwäscheschemata im Laufe der Zeit ändern, kann das System sich selbst auf dem neuesten Stand halten, indem es alle neuen Muster, die es lernt, einbezieht. Die Modelle sind auch präzise genug, um die Anzahl der Falsch-Positiv-Meldungen zu reduzieren.
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Nutzung von Arbitragemöglichkeiten durch beschleunigte Informationsverarbeitung
Um Arbitragemöglichkeiten zu nutzen, ist eine ständige Überwachung und ein gründliches Verständnis der Schwankungen aller relevanten Märkte notwendig, wobei eine überdurchschnittliche Genauigkeit entscheidend ist. Eine auf Machine-Learning-Modellen basierende Zeitreihenanalyse kann historische Daten schnell analysieren und wahrscheinliche Zukunftsszenarien prognostizieren, um den Gewinn zu maximieren und das Risiko von Verlusten zu minimieren.
Automatisierung der Informationsextraktion von Schlüsselkennzahlen aus Jahresberichten börsennotierter Unternehmen
Sich über die Aktivitäten börsennotierter Unternehmen auf dem Laufenden zu halten, ist ein zeitaufwändiger Prozess, der menschliche Experten erfordert. Ein System zur Informationsextraktion kann die Arbeitslast menschlicher Mitarbeiter reduzieren, indem es automatisch die wichtigen Informationen aus den Jahresberichten erkennt.
